臺灣博碩士論文加值系統

在物聯網技術逐漸成熟的時代，許多過去無法及時偵測及回饋的現象跟問題已逐漸可以解決。隨著經濟成長跟交通便利，自小客車的成長也達到六百多萬輛，但因現行保險分類法及費率計算方式，許多駕駛人往往未了節省費用而放棄政府規定保險外的保障。而許多高風險駕駛人也往往懂得規避危險分類制度而以逆選擇方式投保，並利用各種方式規避政府交通安全偵測系統，其所產生的結果是守規矩的駕駛人必須分攤高風險駕駛人所產生的理賠，更甚者則造成嚴重之交通事故。
許多自認為駕駛技術良好之駕駛人，往往在行進期間忽視交通規定及其他駕駛人可能無法及時反應，而做出許多影響他人行車安全之偏差行為，尤其是在交通安全系統無法偵測的時間和路段。
本研究利用層級分析法，針對在汽車保險從業人員利用物聯網偵測駕駛行為觀點下，那些駕駛偏差行為是影響理賠最重要的因素且必須被偵測並加以記錄及上傳。若能將此些紀錄彙整並擬定一個新的計費方式，則對實際汽車保險公平性有正面幫助，更甚者或許可以因此減少交通事故並降低傷亡。

In the Internet of Things (Internet of things) technology has gradually matured. Many problems and situations that could not be detected or feedbacked in the past are gradually being resolved. For instance, due to economic growth and convenient transportation, the growth of Sedan has reached more than 600 million unit, but because of the current insurance classification Class Method and rate calculation method, many drivers are often giving up government protection regulations to reduce insurance costs. Many high-risk drivers often know how to avoid the risk classification system and use the Adverse Selection way to insure their cars. Furthermore, high risk drivers use various ways to circumvent the government traffic safety detection system. As a result, high-risk drivers are more proned to be negligent on the road, causing serious traffic accidents and disciplined drivers end up sharing claims.
Many drivers who believe in their own driving skills tend to ignore the traffic regulations. They don’t care if other drivers may not be able to respond in a timely manner while driving. This results in a lot of deviant behaviors that affect the safety of others, especially in the sections where the traffic safety system can not detect.
In this study, Analytic Hierarchy Process, AHP is used to focus on auto insurance practitioners who are using internet of things to detect driving behaviors., The biased driving behaviors are the most important factors that affect the claims and must be detected, recorded, and uploaded. If these records can be compiled and used to develop a new billing method, it will have a positive impact on the actual car insurance fairness, and may even reduce traffic accidents and casualties.

致謝詞 i
摘要 ii
ABSTRACT iii
目錄 v
圖目錄 viii
表目錄 ix
第一章、 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 4
1.3 研究範圍限制 4
1.4 論文架構 5
第二章 、文獻探討 7
2.1車險 7
2.2駕駛行為與危險因素 11
2.3 物聯網 17
2.4 層級分析法 20
第三章、研究方法與架構 32
3.1 研究方法 32
3.2 研究架構 34
3.3 研究變數定義 40
3.4 研究分析 43
3.5 研究設計 43
第四章、資料分析 46
4.1 AHP專家問卷統計分析 46
4.1.1問卷回收與資料輸入 46
4.1.2一致性檢定作業 47
4.1.3專家問卷成對比較矩陣彙總 47
4.1.4專家問卷評估結果 53
4.2 成果討論 55
第五章、結論與建議 58
5.1 研究結論 58
5.2 未來研究方向及建議 59
【參考文獻】 61
【附錄一】專家訪談問卷 66
【附錄二】專家AHP問卷 71

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網路部分
褚志鵬，2009，層級分析法（AHP）理論與實作，國立東華大學企業管理學系教學講義，參見http://faculty.ndhu.edu.tw/~chpchu/POMR_Taipei_2009/AHP2009.pdf.
內政部警政署，2015，104年A1類道路交通事故肇事者與原因分析 -參見https://ba.npa.gov.tw/npa/stmain.jsp?sys=220&ym=10410&ymt=10510&kind=21&type=1&funid=q06010501&cycle=41&outmode=0&compmode=0&outkind=1&fldspc=0,3,&cod00=1&rdm=cqmmAhmr
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