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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:陳瑾瑜
研究生(外文):Chin-Yu Chen
論文名稱:巨量資料應用於金融業創新服務之個案研究
論文名稱(外文):A Case Study of Big Data Application in Financial Industry Innovative Service
指導教授:劉代洋劉代洋引用關係
指導教授(外文):Day-Yang Liu
口試委員:劉代洋
口試委員(外文):Day-Yang Liu
口試日期:2015-06-08
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣科技大學
系所名稱:財務金融研究所
學門:商業及管理學門
學類:財務金融學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2015
畢業學年度:103
語文別:中文
論文頁數:90
中文關鍵詞:巨量資料金融業微型信貸
外文關鍵詞:Big dataFinanceMicrocredit
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本文之主要研究目的在於透過文獻了解何謂巨量資料、巨量資料所需技術以及目前應用於金融業之創新服務與面臨之挑戰,採用個案訪談的方式,以台灣金融創新服務領先的個案銀行為訪談對象,探討其在微型信貸上巨量資料的應用背景、策略、效益與挑戰等,並與國外微型信貸平台、國內同業微型信貸發展做比較,分析巨量資料在台灣金融業應用之現況與挑戰,並針對個案銀行巨量資料應用現況給予未來創新服務之建議。
以下為本文之研究結論:
(一)巨量資料在台灣金融業「微型信貸」發展仍屬萌芽期
1.國內僅兩家銀行採用巨量資料進行信貸流程的簡化
2.巨量資料應用於微型信貸分析之資料的深度與廣度較不足
3.巨量資料提升金融市場訊息透明度
(二)法規開放對巨量資料在金融業發展影響之大
1.Bank3.0政策確實落實數位金融服務
2.企業有誘因投注資源發展數位金融
3.加速巨量資料創新應用廣度
以下為本文之研究建議:
(一)善用公司內部現有資料資源、政府掌管之資料,擴展e指可貸授信參考廣度
(二)善用支付平台資源之優勢,提供顧問諮詢服務,為公司創造新價值
(三)善用Youbike資源之優勢,透過悠遊聯名卡之數據分析應用於「地點資訊行
銷」
The purpose of this essay are that we want to know what is big data, which technologies make big data popular and how innovative service applications the financial industries use by literature review. Moreover, in order to know what situation the financial industry use big data, the research structure of this essay is interviewing one of bank which is the pioneer in digital finance service.
By interviewing this bank the essay will focus on how the big data using in microcredit and what is the strategies background and what challenges the bank need to overcome. In order to know how the big data develop in Taiwan financial industries, the essay also compare the foreigner microcredit platform with this case, then give some suggestions to this bank about the application in big data innovative service.
Here are some research results below:
1.The big data application in microcredit develop is on initial stage.
a.There are only two banks in Taiwan which use big data analysis to simplify the microcredit process.
b.The data using in microcredit is not enough.
c.By using big data analysis in financial market will decrease the information asymmetry.
2.The policy opening is the main influence for the big data development in financial industries.
a.The bank 3.0 policy make the digital financial service develop fast.
b.Financial industries have more incentive reason to invest in big data field.
c.Financial industries expand the application ways in innovative service.
摘 要 I
致 謝 II
目 錄 III
圖目錄 V
表目錄 VII
第壹章 緒論 1
第一節 研究背景 1
第二節 研究動機與目的 5
第三節 研究流程 8
第四節 研究限制 10
第貳章 文獻探討 11
第一節 何謂巨量資料 11
第二節 巨量資料發展所需的技術 16
第三節 巨量資料運用於金融業之現況分析 23
第四節 巨量資料運用於金融業所面臨之問題探討 32
第參章 研究方法 35
第一節 研究設計 35
第二節 研究對象 36
第三節 個案訪談 37
第肆章 產業分析與個案銀行介紹 40
第一節 產業介紹 40
第二節 產業的五力分析 44
第三節 個案銀行介紹 48
第四節 個案銀行SWOT分析 56
第五節 個案銀行發展巨量資料背景 60
第伍章 個案分析 63
第一節 E指可貸運用背景 63
第二節 運用方式及策略擬定 64
第三節 效益分析 75
第四節 挑戰與因應對策 77
第五節 未來規劃 79
第陸章 研究結論與建議 80
第一節 研究結論 80
第二節 研究建議 82
參考文獻 82
(一) 中文部分 86
(二) 英文部分 87
(三) 網路資料 88
(一)中文部分
1、王泰昌(2014),應計數字異常現象:現金為王?資料為王!,貨幣觀測與信用評等,頁6-22。
2、王豐勝、黃彥文(2013),Big Data時代啟示錄--雲端巨量資料的國際潮流與產業需求,經濟前瞻,頁123-128。
3、文崇一、楊國樞(2000)。訪問調查法。社會及行為科學研究法下冊。台北:東 華。
4、方念德(2014),稽核人員對海量資料環境應有之認識,內部稽核期刊,頁16-20。
5、李健(2014),面向海量資料構建線上審計模式--推動內部審計增加企業價值,內部稽核期刊,頁22-29。
6、李麗華(2014),從雲端深處見海量資料(Big Data)之發展,人事月刊,頁15-28。
7、周芊、康力平(2014),網路社會動員的新研究取徑:社群巨量資料分析,空大人文學報,頁29-45。
8、金融監督管理委員會102年度施政績效報告。
9、金融監督管理委員會103年度施政目標與重點。
10、金融部門評估(2013),保發局。
11、游素敏(2007)。台灣銀行業經營績效分析-兼論其赴大陸發展之研究。
12、張淑雅(2013),巨量資料處理挑戰與機會,集保結算所月刊,頁20-40。
13、誠田真琴(2013)。大數據的獲利模式,初版,頁267-269,城邦出版社。
14、劉龍龍、葉乃嘉、何志宏 、余孝先(2013),各國政府之雲端發展策略與推動現況,公共治理月刊,頁22-34。
15、謝文瑋(2013),突破傳統框架,巨量資料點燃微型信貸之火,臺灣經濟研究月刊,頁46-51。

(二)英文部分
1.Toub Chris (2012), “Big data provides big risk and big opportunity,” Institutional Investor,pp122-123.
2.Chiang Roger H. L. ; Hsinchun Chen; Veda C. Storey(2012), “Business Intelligence and Analytics: From Big Data to Big Impact,” MIS Quarterly Vol. 36 No. 4, pp. 1165-1188.
3.IDC and Mark Logic(2012), “Top 3 Ways Big Data Impacts Financial Services,”Whitepaper,pp1-5.
4.Larcker David F.;Anastasia Zakolyukina(2012),“Detecting Deceptive Discussions in Conference Calls,” Journal of Accounting Research, Vol. 50, Issue 2, pp. 495-540.
5.PR Newswire Association LLC(2013),“Finance Industry to Explore Risks and Rewards of Big Data ,” Wire Feeds,pp23-28.
6.Chan Vicki (2012), “Big Data Gets Bigger Role in Financial Market,” Inside Market Data,pp15.
7.James Manyika;Michael Chui;Brad Brown;Jacques Bughin;Richard Dobbs; Charles Roxburgh;Angela Hung Byers(2011), “Big data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity,” McKinsey Global Institute Report,pp98-103.
8.Russom Philip (2011), “Big Data Analytics,” TDWI best practices report,pp26-30.
9.P.P. Tallon, (2013),“Corporate Governance of Big Data; Perspectives on Value, Risk, and Cost” ,Computer,pp32-38.
10.Brad Brown, Michael Chui, and James Manyika(2011), “Are you ready for the era of ‘big data’?,” McKinsey Global Institute Report,pp8.


(三)網路資料
1.巨量資料發展對金融服務的影響
http://www.marklogic.com/wp-content/uploads/2013/01/top-3-ways-big-data-impacts-financial-services-120709.pdf
2.巨量資料在金融業的發展與應用
http://www.carra.org.tw/%E6%B5%B7%E9%87%8F%E8%B3%87%E6%96%99%E5%9C%A8%E9%87%91%E8%9E%8D%E6%A5%AD%E7%9A%84%E7%99%BC%E5%B1%95%E8%88%87%E6%87%89%E7%94%A8!.pdf
3.巨量資料在互聯網金融發展作用
http://promote.caixin.com/2013-09-04/100577979.html
4.巨量資料的時代,用「大、快、雜、疑」四字箴言帶你認識大數據
http://www.inside.com.tw/2015/02/06/big-data-1-origin-and-4vs
6.巨量資料的資訊分析與隱私保護
http://news.innobic.yzu.edu.tw/2014/09/blog-post_97.html
7.巨量資料在顧客關係管理的應用
http://sherpablog.marketingsherpa.com/marketing/bring-finance-into-crm/
8.巨量資料與資料採礦的差異http://www.techopedia.com/7/29678/technology-trends/what-is-the-difference-between-big-data-and-data-mining
9.天下雜誌-網路將永遠改變銀行生態?
http://www.cw.com.tw/article/article.action?id=5051082
10.天下雜誌-金融業數位熱,金飯碗誰捧的到http://www.cw.com.tw/article/article.action?id=5064484
11.IBM看好金融行動化應用 巨量分析工具為重點
http://www.digitimes.com.tw/tw/dt/n/shwnws.asp?CnlID=1&Cat=60&id=0000406025_BQHLPBNE3BQVG54JWB2N9&query=%A4j%BC%C6%BE%DA#ixzz3QgAJh9Ay
12.電子金流多元化發展服務
http://www.fisc.com.tw/Upload/5df50e14-d6de-42ee-aae1-eb46a7f42e0f/TC/7708.pdf
13.金管會召開金融周邊機構會議,啟動大數據應用與金融資料開放計畫
http://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=201502020002&aplistdn=ou=news,ou=multisite,ou=chinese,ou=ap_root,o=fsc,c=tw&dtable=News
14.金融業獲利 金管會拚10%
https://anntw.com/articles/20150107-WVW6
15.金控業產業分析http://nccur.lib.nccu.edu.tw/bitstream/140.119/34976/7/35504407.pdf
16.金管會鳴槍 Bank3.0起跑http://www.chinatimes.com/newspapers/20150114000035-260202
17.我國普惠金融現狀及未來發展
http://news.cnyes.com/20150415/%E7%84%A6%E7%91%BE%E7%92%9E-%E6%88%91%E5%9C%8B%E6%99%AE%E6%83%A0%E9%87%91%E8%9E%8D%E7%8F%BE%E7%8B%80%E5%8F%8A%E6%9C%AA%E4%BE%86%E7%99%BC%E5%B1%95-180125168549410.shtml
18.機器學習
http://terms.naer.edu.tw/detail/1678971/
19.支撐巨量資料發展的技術http://www.carra.org.tw/%E6%B5%B7%E9%87%8F%E8%B3%87%E6%96%99%E5%9C%A8%E9%87%91%E8%9E%8D%E6%A5%AD%E7%9A%84%E7%99%BC%E5%B1%95%E8%88%87%E6%87%89%E7%94%A8!.pdf
20.個案公司CRV部隊的介紹http://yi810229.blogspot.tw/2013/05/blog-post_30.html
21.網路借貸平台http://www.cw.com.tw/article/article.action?id=5051082
22.資料採礦對客戶流失測試影響http://www.zhazhi.com/lunwen/zqlw/zqgllw/25830.html
23.微信行銷
http://emf.migocorp.com/case.aspx?case=157
24.資料採礦和巨量資的差別http://stackoverflow.com/questions/22419958/what-is-the-difference-between-big-data-and-data-mining
25.台灣資料經濟發展成熟度評估http://www.bnext.com.tw/article/view/id/34692
26.E指可貸申辦流程http://www.esunbank.com.tw/event/loan/DG/index.html?b2c
27.2015 台灣 Big Data 市場五大趨勢預測http://www.inside.com.tw/2014/12/25/2015-taiwan-big-data-prediction
28.歐付寶串聯玉山銀,第三方支付開通「儲值」http://www.bnext.com.tw/article/view/id/29299
29.Big Data是企管問題,而非IT問題!http://www.bnext.com.tw/article/view/id/34692
30.大數據思考:最關鍵的5個問題http://www.cheers.com.tw/article/article.action?id=5064068&page=4
31.產業觀測-用大數據分析 提高銀行業獲利
http://www.chinatimes.com/newspapers/20140704000324-260207
32.7個你不可不知的大數據定義
http://www.inside.com.tw/2015/02/13/big-data-2-7-definitions-you-should-know-about
33.7 Key Drivers for the Big Data Market
http://hortonworks.com/blog/7-key-drivers-for-the-big-data-market/
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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