臺灣博碩士論文加值系統

面對金融科技的快速崛起，金融與科技業者紛紛挹注資金與資源，盼能在金融科技的浪潮下，優化既有的商業模式與服務模式，或發展創新技術顛覆既有的金融商業模式。台灣目前積極研發推動的金融科技主要有大數據、人工智慧、機器人理財、生物辨識、區塊鏈等五大區塊；但現行機器人理財僅做到基金投資規劃，並未完整涵蓋理財商品的規劃範圍，特別是個人化保險商品規劃部分付之闕如；本研究將以理財機器人的精神建構保險機器人，希望保險需求者能透過與系統的互動，由規劃保障需求出發，找出能補足保險缺口且價格最便宜的保單規劃建議。
為此，本研究發展不同的保險商品規劃模型，從最基本的跨保險公司補足七大風險缺口出發，依序考慮主附約同步規劃、預算限制、重要性順序調整、個別保單特性等不同的保險規劃演算法，為能證明保險規劃模型確實可落實於系統應用，本研究以保險規劃模型為基礎開發「保險機器人」系統，依序完成保險需求分析與最佳保單規劃的程序，最後討論自助式的保險規劃系統還必須具備哪些延伸應用功能，以及據此可以開展出來的保險規劃商業模式。

Faced with the rapid rise of fintech, Financial and IT companies have accelerated investment into driving fintech innovations, looking forward to optimize existing business models and service models, or develop innovative technologies to subvert the existing financial business model under the wave of fintech. The fintech that Taiwan actively promotes and develops mainly consists of 5 parts: Big Data, Artificial Intelligence(AI), Robo-Advisor, Biometrics, and Blockchain. However, the current Robo-Advisor only invests in funds and does not completely cover the planning scope of financial products, especially the personal insurance product planning section. This research built an Insurance Robo-Advisor in the spirit of Robo-Advisor. Hoping that insurance demanders can interact with the system, starting from demander’s insurance gap, to find out the cheapest insurance suggestion that can make up for the demander’s insurance gap.
For this reason, this research develops different insurance suggestion models. We started with making up for the seven major insurance gaps by insurance products provided by different insurance companies, and then, sequentially considered different insurance suggestion models such as insurance principal contract and attached contract synchronous planning, budget limitation, importance of insurance demanders gap, and individual insurance contract features. In order to prove that the insurance suggestion model could indeed be implemented in the system, we developed an “Insurance Robo-Advisor” system based on the insurance suggestion model, and completed the insurance demand analysis and finally provided the best insurance suggestion products in sequence. Finally, we discussed what kind of extended application features might be necessary in the self-service insurance suggestion system. Insurance suggestion business models can then be developed based on this research.

目錄
摘要 I
Abstract II
誌謝 III
目錄 IV
表目錄 V
圖目錄 VI
第一章 緒論 1
第一節 研究動機 1
第二節 研究目的 2
第三節 研究流程 3
第二章 文獻回顧 4
第一節 人身保險 4
第二節 台灣線上投保服務概況 5
第三節 現行保險業務員使用之輔助軟體 10
第四節 保險規劃系統相關研究 13
第三章 保障規劃模型建構 15
第一節 保障缺口計算 15
第二節 模型建構 15
第四章 保險機器人系統開發 39
第一節 ASP.NET MVC程式語言簡介 39
第二節 系統架構 40
第三節 系統操作介面與說明 42
第四節 系統差異分析 53
第五章 保險機器人系統可延伸功能與商業模式設計 56
第一節 創新金融服務 56
第二節 建構保險機器人之商業模式 57
第六章 結論與未來發展 58
參考文獻 60

1.Brett King著，孫一仕、施祖琪、蕭俊傑譯，Bank3.0：銀行轉型未來式，金融研訓院，2015
2.Trygve Reenskaug,THING-MODEL-VIEW-EDITOR: an Example from a planningsystem,1979
3.KPMG，The Pulse of Fintech Q4 2017，2018
4.台灣金融服務業聯合總會、金融監督管理委員會，106年金融建言白皮書，2017
5.姜林杰祐著，理財規劃：分析與系統實作，新陸書局，2016
6.姜林杰祐、謝玉亭著，金融科技時代的財富管理—關鍵理財網(KEYs)案例實作，新陸書局，2018
7.志光編委會著，保險學，志光教育文化出版社，2008
8.許伊婷，只要三分鐘 六大保單健診表一次體驗，現代保險雜誌第344期，2017
9.陳一坒，發展智慧型代理人軟體以支援電子商務內保險經紀人的角色，高雄第一科技大學風險管理與保險研究所碩士論文，2001
10.曾玉玓，採用CBR-BDI代理人技術之個人化人身保單規劃，朝陽科技大學資訊管理研究所碩士論文，2005
11.黃彥結，模型驅動架構之網頁應用研究-使用UML，國立成功大學資訊工程學系博士論文，2014
12.李顯正，金融科技概論(二版)，新陸書局，2018
13.瑞銀財富管理投資總監辦公室，亞洲前瞻：保險科技，瑞銀，2017
14.凌氤寶、康裕民、陳森松著，保險學：理論與實務，華泰文化事業公司，2001
15.王儷玲、劉邦寧著，保險規劃一典通，上旗文化事業股份有限公司，2008
16.李雪雯著，好險:你一定要知道的保險知識 讓你用小錢買到高保障，高寶，2011
17.張士賢、岳天鳳，響應式網頁開發－以Bootstrap 為例，財金資訊季刊第88期，2017
18.郭蕙萍，全方位理財規劃線上服務平台建構，高雄應用科技大學金融資訊研究所碩士論文，2016
19.國立臺北商業大學，我國金融科技之發展從國際觀點分析金融服務相關法規報告書，2017
20.趙永祥，金融科技(FinTech)創新對保險業未來發展與影響之研究，壽險管理年報，2017
21.鄭鎮樑著，保險學原理(三版)，五南書局，2005
22.謝玉亭，全方位理財規劃系統開發暨財管商業模型設計，高雄應用科技大學金融資訊研究所碩士論文，2016
23.盧韻雅、何翠婷，《Bank3.0》及《Digital Bank》帶動金融創新，財金資訊季刊第83期，2015
24.微軟MSDN，ASP.NET MVC 概觀，https://msdn.microsoft.com/zh-tw/library/dd381412.aspx
25.My83保險網，https://my83.com.tw/
26.Finfo保險資訊站，https://finfo.tw/
27.守護之星保險資訊站，https://gadian.tw/
28.超級顧問，http://www.fyp.com.tw/
29.精誠資訊保險神通，http://www.cktech.com.tw/
30.超級華陀，https://www.ifp.com.tw/Product.aspx?Pid=214