台新銀行信貸的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

數據化風控：信用評分建模教程

為了解決台新銀行信貸的問題，作者單良 這樣論述：

隨著國內消費金融市場的開放與高度競爭,小貸公司、P2P、消費金融公司,現金貸公司等蜂擁而立,野蠻生長。這些金融產品的共同屬性就是放款金額小,審批速度快,規模數量大。不管是申貸時或核撥后，每位客戶在不同階段都有不同的潛在風險，這些風險徵兆可能存在於各種令人忽略的細節中，這考驗風險控制的執行與管理能力,信用評等模型的精準決策與快速調整,就關乎風險資產品質是好壞的最大關鍵與命脈。 信用評分模型建立在完整的歷史數據上，藉由數據彙整、清理、分群及探勘等技術，將大量數據轉化為有用的風險信息，信用評分模型建立后，可將風險數據化，清楚呈現客戶的違約率及風險排序，使風險單位得以確切掌握客戶風險，並制定更為精準

的授信政策。 環顧國內市場具備建模能力的專才供需失衡,特將評分建模過程逐一章節細分介紹,並提供實際案例與讀者分享,解開長久以來對建模是個黑盒子的印象。並期盼更多具備風險建模的專才加入,具備自我開發建模的能力,讓普惠金融更能良性發展。 單良，本科畢業於美國紐約哥倫比亞大學，復旦大學、台灣大學EMBA，曾任職于香港維信理財公司、台北富邦銀行、中國信托商業銀行、澳商澳盛銀行及台新銀 行等機構；兼任台灣金融研訓院特約講師、VISA中國區兼職顧問。具備台灣銀行業消費金融風險管理與大陸小貸、P2P風控管理完整資歷，長期關注兩岸消費金融產業風控管理的發展與創新。曾發表前瞻性評論，

併為台灣金融研訓院、中國P2P網貸實務研修班授課。 著作有《信用評等模型關鍵12堂課》《互聯網金融 時代消費信貸評分建模與應用》。喬楊，ZRobot CEO。曾擔任知名互聯網金融公司聯合創始人兼風險官，美國發現金融芝加哥總部擔任風險策略及模型業務高級經理，發現金融上海大數據風控中心風控策略及大 數據建模業務負責人。曾參與美國通用電氣公司財務管理領導力項目（FMP），研究商品期貨和貨幣的對沖策略。他擁有美國愛荷華大學經濟學及MBA雙碩士學位，芝加哥大學電腦科學碩士學位，SAS認證師，Teradata認證SQL專家，微軟認證系統工程師（MCSE）等。 第一章 信用評分基礎認識

與應用 /001 第一節 信用評分卡簡介 /003 第二節 評分卡建立與驗證 /008 第三節 評分應用 /026 第二章 信用評分模型規格與設計 /031 第一節 資料收集、品質檢驗 /031 第二節 應排除的資料樣本 /033 第三節 樣本期間、好壞客戶定義 /034 第四節 範例 /039 第三章 分組（Segmentation）目的與分析選擇 /041 第一節 分組目的 /041 第二節 分組分析 /043 第三節 範例 /046 第四章 細緻分析與引數分析 /049 第一節 細緻分類（Fine Classing） /051 第二節 範例 /052 第三節 單因數分析（Single F

actor Analysis） /057 第四節 粗略分類（Coarse Classing） /064 第五節 範例 /065 第五章 模型建立方法討論 /071 第一節 線性回歸（Linear Regression） /073 第二節 邏輯回歸（Logistic Regression） /077 第三節 兩階段式建立方法 /082 第四節 初始模型討論 /084 第五節 範例 /085 第六章 拒絕推論（Reject Inference）的原因與方法 /089 第一節 拒絕推論的原因 /090 第二節 拒絕推論的方法 /092 第七章 最終模型選擇與風險校準（Calibration） /09

9 第一節 最終模型產出 /101 第二節 設定風險校準（Risk Calibration） /105 第三節 模型驗證 /109 第八章 決策點（Cut-off）設定 /115 第一節 決策點策略設定方式 /116 第二節 核准點應用方式 /118 第三節 範例 /119 第九章 信用評分模型監控報告 /123 第一節 前端監控報告 /126 第二節 後端監控報告 /135 第十章 信用評分模型策略運用 /151 第一節 業務策略制訂方式 /152 第二節 業務策略應用方式 /154 第三節 範例 /158 第十一章 信用評分模型案例（消費產品分期） /161 第一節 資料樣本 /162 第

二節 樣本好壞表現定義 /163 第三節 變數分析 /167 第四節 模型建立與驗證 /170 第十二章 信用評分模型案例（現金貸） /173 第一節 資料樣本 /174 第二節 樣本好壞表現定義 /175 第三節 變數分析 /176 第四節 模型建立與驗證 /178 第十三章 催收框架 /183 第一節 催收管理流程 /185 第二節 催收管理系統簡介 /190 第三節 催收模型系統 /191 第四節 催收策略系統 /195 第十四章 催收技巧及KPI標準 /213

台新銀行信貸進入發燒排行的影片

金融法遵科技應用之治理模式探討—以人工智慧之應用為核心

為了解決台新銀行信貸的問題，作者廖淑君 這樣論述：

人工智慧(Artificial intelligence, AI)作為一種金融法遵科技在近年受到重視，其應用將對社會、企業與個人帶來效益，但也帶來偏差、歧視、黑盒子等疑慮而對金融消費者之權益有所影響。是以，有關當局對於人工智慧應用宜有良好之治理政策與措施，以同時兼顧法遵科技創新發展與金融消費者保護之目標。為此，本研究針對金融法遵科技採用人工智慧時，所面臨的法律與倫理議題該如何治理之，尤其是(一)與AI決策作成有關之偏差或歧視議題，以及(二) AI系統缺乏透明性與可解釋性之議題，透過比較法研究進行相關的探討與研析，進而提出適當的建議。參考歐盟、新加坡、英國與美國對於AI風險之治理採取共律機制，

即結合強制性法律與政府機關所發布之指引或指導原則，以及衡酌我國法制現況與人工智慧於產業應用之情況，就短期而言，建議金融主管機關以行政指導之立場，提出金融產業AI應用倫理指引，敍明五大原則，包括：(一)維持人類自主性並預防傷害發生、(二)維護公平性與反歧視(anti-discrimination)、(三)促成透明性與可解釋性、(四)建立內部問責機制、以及(五)建立外部問責機制，以引導產業應用人工智慧之方向，並作為未來下級機關治理AI風險之共同參考；就長期而言，於人工智慧大量普及應用，如有市場失靈情形發生時，建議金融主管機關應考量修正金融消費者保護法，以納入下列事項：(一)平等提供金融產品或服務，

(二)資料治理與管理機制，(三)消費者保護衝擊評估，(四)從事自動化個人決策作成或側寫活動時應採取之措施，(五)從事自動化個人決策作成或側寫活動前應向金融消費者告知，以及(六)提供金融消費者查詢自動化個人決策作成或側寫活動之機制。

亂世出英雄!小資屋婆低點購屋術

為了解決台新銀行信貸的問題，作者賴淑惠 這樣論述：

　　房市陷入敵不動、我不動的空前僵局，想買房子的人，覺得現在不是出手的時候，要賣房子的人，光聽到購屋客的出價，就氣到臉都綠了，這樣一個詭異的房市亂世，真的可以買房子嗎？又該怎麼買？這是一個房市最壞的時代，卻也是一個最好的時代！ 　　這本書，分享了很多市場現況，以及如何開出房市藍海，成為亂世英雄，有了這本書，提槍上場打仗，從看屋到殺價，都能有所本，當投資客都退場了，自住客的時代來臨，怕什麼？做好功課，勇敢向前吧！機會是留給準備好的人。 　　不論房價的市況如何發展與變化，面對購屋這件事，就是要在當下找「低點」。購屋市場真要找到「物超所值」的好房子和好價錢，絕對是要認真做功課

、親自下工夫，必先相對努力付出一定的代價才可能獲得甜美的成果，因此，購屋不是真的去等待房市行情的「低點」才進場，真正房價的「低點」是靠自己創造出來的、是由自己去找出來的！ 　　本書繼作者《小資首購術-敗犬變屋婆》、《房仲話術大揭密》、《就靠房市躺著賺》等作品，經過自己購屋的經歷、採訪過許多名人置產的故事、報導過無數房產新聞與一般民眾購屋歷程的心得，整理出小資以及一般消費者在面對房市與購屋決策時的最好對策，如何分析市場訊息停看聽？如何聰明購屋殺價？並且如何避免踩到地雷？藉由時機、技巧、風險等面向多元性思考，教您真正能夠在購屋時可以輕鬆買在好「低點」。

提升高資產客戶財富管理業務-以T銀行為例

為了解決台新銀行信貸的問題，作者林美杏 這樣論述：

隨著全球財富管理規模持續增長，在海內外稅法影響下，資金境內外移動速度加快，金融機構發展高資產客戶的財富管理已是重點業務，客戶多元且複雜的需求，促使財管機構需要不斷創新變革才能滿足客戶。在2020年因新冠肺炎疫情的關係加速數位金融的發展，智能理財應用，數位金融流程整合，發展數位金融生活圈等。本研究從過去的文獻搭配現行法規及個案研究法，探討提升高資產客戶財富管理業務的方法。個案以T銀行為例，從了解高資產客戶需求面出發，再從經營管理者角度探討公司政策，最後以績優客戶關係經理從第一線服務遇到的困難與建議作整合。高資產客戶財富管理需求首重資產增值，次之為保值。而選擇財管機構重在良好溝通互動、親友介紹、

品牌形象，由此可見客戶關係經理的重要程度，在疫情下對於人性化的專業服務還是無法被數位金融所取代。面對投資市場、規劃財富傳承、節稅時，首選財富管理機構的建議。行銷策略方面，以客戶核心需求出發，客製化且創新發展多元產品，搭配專業團隊以及發展信託業務並整合數位化平台；服務經營上應以追求效率、精準更進階達到客戶的需求，從提升客戶關係經理自我價值，專業人才培訓進而超越客戶期待提升客戶理財視野；政策管理面須整合金控內外資源，垂直管理達到跨部門團體合作，並將智能數位金融導入優化產品與作業面，最後服務高資產客戶的第一線的客戶關係經理為人才培訓重點，應提供更多深造機會，軟性多元的教育訓練，打造金牌業務團隊，透過

提高員工認股信託比重與師徒傳承分享機制來留才留心，創造三贏的局面。