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2022金融科技知識焦點速成+模擬試題演練：211個關鍵焦點統整/專業職(二)內勤)

為了解決明 台 汽車保險的問題，作者程凱弘 這樣論述：

　　◎211個關鍵焦點整理，傳授必考命題內容  　　◎重要名詞速記搭配牛刀小試，強化研習效果  　　◎20回模擬試題+最新試題，高分必備演練    　　本書共分為三大部分。第一部分「焦點速成」依考試公告內容分為15 章，各章內文特色有三：一是有關金融科技知識的本文內容，用在介紹該章必考命題內容之知識傳授；二為「重要名詞速記」，旨在將與該章有關金融科技知識相關領域的專業名詞加以解說，使你更能深入理解課文相關內容，減少填鴨式的死背；第三則是「牛刀小試」，旨在即學即測，強化各位研習效果。第二部分「模擬試題演練」為本書專有特色，共計20回；每回各有25題，20回合計共有500題；最棒的是這500題

中，沒有一題是重複的。各位用心讀完第一部分後，如能三不五時踏實地自我演練這20回，相信「金融科技知識」這個考科，必可攻取高分。第三部分是「近年試題與解析」，收錄最新中華郵政的考題，並逐題附 上詳盡的解析，讓你不僅能有藉由實戰經驗來掌握考題方向，更可以藉 由解析來了解自己不夠熟悉的地方，能夠及時的再考前釐清概念，對考試拿分很有幫助！    　　金融機構經營轉型‧迫在眉睫不容怠忽  　　數位科技的浪潮席捲了全球金融市場，區塊鏈、網路化、行動化的發展趨勢，將對我國金融機構之經營環境產生重大的影響，即使是交通部所屬兼辦郵務、儲匯及壽險的中華郵政公司亦不例外。金融科技是一種破壞式創新，除了金融本身必須未

雨綢繆進行調整體質外，對於人才的培訓和教育訓練都需要更多的投入，在金融科技應用上加 速提升，如此才能提高經營效率與競爭實力，並提供給民眾更便捷優化的金融創新服務。    　　提綱挈領切入各類主題‧緊扣命題趨勢攻取高分  　　由於金融科技知識係以資訊科技為根本，應用在金融領域方面。今中華郵政公司「職階人員筆試應試科目（核定本）」中將→營運職《郵政三法》、專業職(一)《郵政三法概要》、專業職(二)內勤《郵政三法大意》，皆從過往只考《郵政法》《郵政儲金匯兌法》及《簡易人壽保險法》條文內容，修正為三者皆加考《金融科技知識／單選題，占50%》，考試分數比重相當高，故已成為第1試能否錄取的關鍵之鑰。 由於

大部分考生熟讀郵政三法並不難，但要入門《金融科技知識》都有相 當難度，如要順利過關斬將，更顯得困難重重。本書之編寫就是要協助考生，能以最快速且易懂的方式登入金融科技堂奧，進而獲取高分，順利進入第2試。 今編者將金融研訓院過往《金融科技力知識》所有歷屆證照考試的試題，依測驗科目的章節順序分門別類，加以分析、歸納、統整；再參考專家、學者有關金融科技知識領域的論文、著作，兩者內容融為一體編寫本書， 自忖應可協助考生得心應手，順利通過考試。    　　＊＊＊＊    　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服

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明 台 汽車保險進入發燒排行的影片

論現行法下核保期間發生保險事故之責任－暫保制度之引進

為了解決明 台 汽車保險的問題，作者吳承軒 這樣論述：

保險契約之法律性質按多數學說及實務見解均認為應解為諾成、不要式契約，至於我國現行保險法條文卻有將保險契約解為要式性與要物性之跡象，此一爭議除了會牽涉到保險契約生效時點之認定外，更將造成要保人已經預繳全部或第一期保險費後，在核保期間內發生保險事故時，保險公司究竟是否需要負擔保險責任之爭議。在人壽保險之情形下，主管機關企圖透過示範條款，以實質影響力強行令保險人對於核保期間內之保險事故一概負責，如此做法不無可議之處。對此，本文先分析整理相關實務判決及學說見解，後借鏡美國法之暫時性保險討論並分析該制度是否為本爭議之最佳解決途徑，並於文末草擬有關暫時性保險之修正條文，期許可以成為未來立法之方向。本篇論

文架構主要有三：一、對本文之核心問題進行通盤介紹，並討論現行法下之缺失，及學說與實務提出之嘗試解決途徑。二、借鏡德國及日本之學說理論，探討締約上過失請求履行利益，亦即相當於保險金損害賠償之可行性。三、詳述美國實務見解對此一爭議問題見解之演進，並以形成之暫時性保險以及美國州法為我國保險法之借鏡。

保險法學新思維與新境界：施文森教授九秩華誕祝壽論文集

為了解決明 台 汽車保險的問題，作者林建智,張冠群,陳品璇,汪信君,卓俊雄,許世昌,羅俊瑋,李志峰,周映彤,曾耀鋒,蔡信華,莊永丞,吳珞齊,彭金隆,王正偉,林育廷, 這樣論述：

　　本書為施大法官文森教授受業學生為恭祝施文森教授九秩華誕並表彰施教授對保險法學界之貢獻所為之集體創作十四篇。內容承襲施教授在保險法教學研究上之多元宏觀精神，包含保險契約法、保險監理法、保險科技、保險消費者保護及各種保險之最新穎與核心議題。

運用數據分析與人工智能建構壽險業務員舞弊預測機制-NS壽險個案研究

為了解決明 台 汽車保險的問題，作者黃勝勇 這樣論述：

因應目前壽險業務員挪用保費舞弊之事件，雖然案件量不高，但舞弊樣態及手法不斷演化而多變，很難在業務員出現異常行為當下進行有效阻擋，倘未能提前預警，雖是單一挪用保費舞弊個案仍可能帶來財務的損失及對公司商譽的傷害，兩者之間的平衡需要不斷動態修正，因此提前進行防範勢在必行。本研究採用決策樹、隨機森林演算法、支持向量機等計量方法，將個案公司現有保戶及業務員之行為資料，運用數據分析與人工智能，建置即時分析挪用保費類型與模式，並進行挪用保費的偵測及監控分析，提升各項防制行動的周密度及運作效率，阻斷風險擴大及達到嚇阻之效果。本研究結果發現，三種機器學習模型間之共同影響因子為「保戶墊繳比率(近一年)」及「保戶

借款比率(近一年)」，此兩個因子在業務員挪用保費預測機制中具有關鍵的影響，另還有「五年內法扣紀錄」、「年資」、「合約層級」、「保戶墊繳比率(歷年)」、「保戶借款比率(近三年)」、「保戶墊繳比率(近三年)」及「業務員個人保單墊繳比率(歷年)」等因子分別於三種機器學習模型中亦具有其重要性。三種機器學習模型方法，以支持向量機模型達到最佳的分類效果，其次則為隨機森林，決策樹則在三種模型方法中表現較不顯著。