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對應2021年考科新制修正!郵政招考「金榜專送」【金融科技知識題庫】 (重點名詞提示，超大量771題庫完整收錄)(初版)

為了解決合庫全球金融網的問題，作者陳金知 這樣論述：

☆金融科技知識名詞解釋，收錄近年大量創新科技與金融服務專有名詞☆ ☆金融科技發展策略白皮書，完整掌握網路科技發展與金融創新應用的國際趨勢☆ ☆超豐富題庫專書，市面上最完整收錄771題測驗題型☆ 　　第一部分    測驗題應試心法 　　工欲善其事必先利其器，掌握答題的技巧與要訣，是奪取高分的捷徑。本章節收錄測驗題解答思路分析及測驗題解題方法：破題八法與錦囊六訣，提供讀者在進行正式試題自我檢測前，掌握應付測驗型題型最具科學性、權威性的應試心法。 　　第二部分    金融科技知識名詞解釋 　　金融科技知識係為科技應用在金融服務，大量的創新科技與金融服務之功能為一大特色。本章節依照內容收錄金融

科技知識名詞解釋，讓考生在答題時能夠了解各選項之涵義，才不會丈二金剛完全摸不著頭緒。 　　第三部分    金融科技發展策略白皮書 　　為了掌握網路科技發展與金融創新應用的國際趨勢，促成金融科技產業發展，金融監督管理委員會研擬金融科技發展策略白皮書，規劃以2020年為期，提出「創新數位科技，打造智慧金融」之願景，推動資通訊業與金融業跨業合作，達成充分運用資通訊科技，打造智慧金融機構，創新數位便民服務，強化虛擬風險控管的發展藍圖，三軍未發，糧草先行，政府政策的扶植產業的重要關鍵因素。 　　第四部分    全真試題實戰演練 　　依據中華郵政最新的考試公告，金融科技知識一科內容包含：金融科技的發展

演進、雲端運算、大數據、人工智慧、區塊鏈、生物辨識、支付、保險科技、存貸、募資、金融科技下的投資管理、純網銀與開放銀行、監理科技、資訊安全與風險管理、金融機構的數位轉型等，本書蒐羅各相關試題及試題解析與說明共 9 回 540 題，透過不斷的試題演練能使考生之實力更進一步的強化，並使讀者能夠全盤掌握命題的核心重點。 　　第五部分    相關試題強化演練 　　金融科技知識一科係為中華郵政公司首度招考的考科，為了協助讀者掌握命題之趨勢與重點，特別收錄 106～108 年公股行庫招考之相關試題共 7 回 231 題，藉由題目的演練能夠讓考生檢視自己的不足之處，並針對弱點進行強化，並安排一回最新中華郵

政股份有限公司職階人員甄試的全真模擬試題，提供考生做最後複習。 　　學習方法 　　1.自從網際網路現世之後，科技進步的腳步快到令人不可思議，隨著  AI 人工智慧與5G 網路的迅速發展，新創科技也正逐漸在金融業發酵，傳統的金融產業為了順應金融數位化浪潮，因應數位化金融環境，逐漸將數位科技應用在金融服務，據以提升金融服務之效率與創新，包括：雲端運算、大數據、人工智慧、生物辨識和行動支付等，都與我們的生活息息相關，而中華郵政公司為了配合政府計畫與政策，並順應時代潮流提升從業人員之認知，強化其職能與競爭力，在 109 年的職階人員甄選進用規範中增加「金融科技知識」一科。 　　2.本書屬於題庫用

書，收錄大量的試題演練，希望能夠協助考生掌握命題趨勢。 　　3.學習沒有速成方法，惟有認真的透過預習、複習、並勤做考古題，才能於未來考試中獲取高分。 　　學習建議 　　讀者們當注意，常有考生詢問只做題目是不是就能夠順利上榜，也許考試會出方向相似的題目，但其題型或是內容可能都會有所變化，所以若只靠死背不容易從競爭激烈的考試中脫穎而出，金榜題名；當練習題目時最忌諱一邊寫題目一邊看答案，或是只看答案而沒有動手親自寫題目，如此在學習上絕對沒有幫助。因此在寫選擇題的時候，由於是單選題，務必選擇一個最肯定的答案最為保險，而且考選擇題除了比誰念的細、懂得透徹外，更比細心度，才能在競爭激烈的考試中，順利

脫穎而出，金榜題名。 　　應試要領 　　1.在閱讀本書時，應該先透過重點整理的參考書，來對此考科有所認識。在瞭解內容後，接下來可以透過練習考題的方式，馬上演練與複習所學，如此將會是最有效率的讀書方式。 　　2.在相關試題演練的部分，則是非常的重要，因為考題重點大同小異，命題者能想到的重點往往都十分類似，故把握住相關試題各考題的概念後，至少已經能掌握到基本的分數。 　　3.可相約好友編組讀書會，對於難懂的觀念，或是難解的試題，藉由互相討論的方式解決，如此教學互長，必然有所裨益。當仍有問題無法解決，建議詢問相關學有專精的教授或是先進。 　　4.免費線上資源與服務：本社較其他業界同行之最大

優勢，在於極度重視讀者權益與意見反映，故專門設有網站專區「鼎文公職網路書局」提供考情分析、書籍資訊、資料增補及線上討論等各項服務，並整合補習班面授、函授及雲端數位學習等管道，提供您全方位的學習服務。

合庫全球金融網進入發燒排行的影片

金融控股公司共同行銷策略之探討 -以H金控為例

為了解決合庫全球金融網的問題，作者洪瑩瑛 這樣論述：

隨著金融業務不斷開放，金融業面臨諸多挑戰，遂有金融控股公司應運而生。金融控股公司的成立乃為追求綜效，透過銀行、證券、保險等龐大通路進行金融商品銷售。透過共同行銷結合不同領域的金融商品，可提供消費者金融商品一站購足的便利，更可建立集團整體形象、增加獲利機會、提升集團競爭力。 個案金融控股公司已成立二十年，在共同行銷上著墨甚多，但集團近幾年整體獲利在十五家上市、櫃之金融控股公司的EPS排名卻逐步下滑，自推行共同行銷策略以來，亦未曾做過全面性的檢視，本研究藉由深度訪談探討現行共同行銷的策略，依據訪談內容提出問題，建議在核心金融商品訂定合理目標、建立明確的考核與獎金辦法、推出具競爭力的

金融商品、強化售後服務、提升資訊品質、培養專業人才等，提供管理高層做為日後修訂共同行銷策略與相關配套措施的參考，亦可作為其他金融控股公司共同行銷業務的借鏡。

互聯網時代的供應鏈管理

為了解決合庫全球金融網的問題，作者金寶輝 這樣論述：

　　供應鏈管理主要涉及五個領域：需求（Demand）、計劃（Plan）、物流（Logistics）、供應（Sourcing）、逆向物流（Reverse）。 　　供應鏈管理是以同步化、集成化生產計劃為指導，以各種技術為支持，尤其以互聯網為依託，圍繞供應、生產、物流（主要指製造過程）、滿足需求來實施的。 　　供應鏈管理主要包括計劃、合作和控制從供應商到用戶的物料信息。供應鏈管理的目標在於提高客戶服務水準和降低總的交易成本，並且尋求這兩個目標之間的平衡。 　　在實際管理工作中，供應鏈管理關注的領域不僅僅是物質資料在供應鏈中的流動。 　　除了企業內部與企業之間的運輸問題和實

物分銷，供應鏈管理還包括以下主要內容： 　　（1）策略性供應商和客戶關係管理； 　　（2）供應鏈產品需求預測與需求管理； 　　（3）供應鏈網路結構設計（從全局的角度考慮節點企業的評價、選擇和定位）； 　　（4）企業內部各部門、企業與企業之間的物料需求與供應管理； 　　（5）基於供應鏈的產品設計與製造管理、集成化的生產計劃和控制； 　　（6）基於供應鏈的客戶服務和物流管理； 　　（7）供應鏈資金流管理（支付、結算、融資、匯率、成本等問題）； 　　（8）逆向物流（回收物流）管理； 　　（9）基於因特網／物聯網的供應鏈信息流管理，等等； 　　供應鏈管理注重在供應鏈總成本（從原材料到半成品再到最終

產成品的費用）與客戶服務水準之間取得平衡，為此要把供應鏈的各項職能活動有機地結合在一起，從而最大限度地發揮供應鏈整體的力量，達到供應鏈企業群體共同獲益的目的。 　　由於縱向一體化管理模式在新的市場環境下暴露出了種種弊端，從20世紀80年代後期開始，首先是美國的一些企業，其後是國際上很多企業逐漸放棄了這種經營模式，取而代之的是基於「橫向一體化」的供應鏈管理模式。 　　從供應鏈管理的內容可以看出，它與傳統的企業內部物料管理和控制有著明顯的區別，主要體現在以下幾個方面： 　　（1）供應鏈管理把供應鏈中所有節點企業看成一個整體，供應鏈管理涵蓋整個鏈上的物流、資金流和信息流，涉及從供應商到最終用戶

的採購、製造、分銷、零售等職能領域全過程。 　　（2）供應鏈管理強調和依賴策略管理。「供應」是整個供應鏈中節點企業之間事實上共享的一個概念（任何相鄰兩節點之間都是供應與需求關係），同時它又是一個具有重要策略意義的概念，因為它影響了整個供應鏈的成本。 　　（3）供應鏈管理的關鍵是對所有相關企業採用系統集成的管理思想和方法，而不僅僅是把各個節點企業的資源簡單連接起來，或者將業務外包出去。 　　（4）供應鏈管理強調在企業間建立合作夥伴關係，通過提高相互信任程度和合作深度，提高整個供應鏈對客戶的服務水準，而不是把企業之間的業務往來僅僅看成是一次商業交易活動。 　　（5）建立供應鏈管理的協調與激勵機制是

最具挑戰性的任務，如果沒有供應鏈企業之間的協調運作，供應鏈管理目標是很難實現的。這種協調運作必須靠激勵機制來保障，這是傳統企業管理不曾遇到的問題。  

結合技術指標與官網新聞之情感分析預測股價趨勢-以半導體產業為例

為了解決合庫全球金融網的問題，作者王怡芬 這樣論述：

2020年COVID-19爆發，伴隨全球經濟下滑，在不景氣情況下，縱身投入股市的投資者卻不在少數，根據證交所(2021)統計近半年內新開戶人數就有近四十一萬人。近年來，半導體產業進步快速，在股市交易中也受到高度關注，行政院更將半導體發展納入未來國家政策發展考量之一，可見半導體產業對我國股市經濟與政策發展的重要性。本研究透過相關股價資訊與統整過往文獻中多數研究使用的技術指標，以上市半導體類股為標的，建立多元迴歸分析與LSTM股價漲跌預測模型。然而，不論是網絡謠言、公司澄清公告或新聞不實報導，任何消息面資訊皆可能影響股價漲跌，即財經新聞等文本信息可通過影響投資者情緒而導致投資者行為和決策，最終對

股市波動產生影響。據此，本研究以公司官網發佈具可信度與真實性之新聞，進行文字探勘與情感分析，探討僅參考技術指標與加入官網新聞情感分數為特徵值後，對於股價漲跌趨勢預測的影響。整體而言，不論是在整體平均彙整結果，或針對上中下游產業分析結果，LSTM模型皆較多元迴歸更有效地預測股價漲跌趨勢，且不論加入技術指標或官網新聞情感分數作為特徵值，皆有助於提升模型正確率。在結合官網新聞情感分數後，模型的RMSE與MAE大幅降低，而判定係數(R²)與正確率(Accuracy)也明顯提升，其中正確率最高的是長週期(24日)技術指標結合官網新聞情感分數之LSTM模型，正確率最高為80.21%，相較僅以技術指標為特徵

值，增加近10%準確率，而加入官網新聞情感分數為特徵值，增加近6%準確率。上中下游分析結果中，長週期(24日)技術指標結合官網新聞情感分數之上游與中游LSTM，正確率為80.39%、81.18%最高。而在三個實驗中，長週期(24日)皆較短週期(6日)正確率來得高，代表天數區間拉得愈長，愈能夠精準預測股價漲跌趨勢。由實驗結果顯示，本研究所提出的技術指標對半導體類股股價漲跌的確具有預測能力；而將官網新聞情感分數結合上述指標，可有效提升股價漲跌預測準確率，尤其對於預測長週期(24日)半導體上游與中游產業的預測效果最佳。故參考官方網站新聞資訊確實有助於投資者在投資股市時，揭露更多股價資訊。