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這兩本書分別來自五南 和五南所出版 。
國立高雄科技大學 金融系 汪逸真所指導 楊政軒的 臺灣公股行庫推動臺灣Pay行動支付對銀行績效之影響–以臺灣企銀為例 （2021），提出台灣企銀atm關鍵因素是什麼，來自於行動支付、台灣Pay、銀行績效、T檢定、台灣中小企業銀行。
而第二篇論文東吳大學 巨量資料管理學院碩士學位學程 黃福銘所指導 蔡宜樺的 以公開資料與數位分行佈點數探討人工智慧方法之有效性-以台北市為例 （2019），提出因為有 金融科技、數位分行、機器學習、人工智慧的重點而找出了 台灣企銀atm的解答。
最後網站Ripple 推出Ripple Liquidity Hub 計劃，爲企業建立加密貨幣 ...則補充：Ripple 表示，Ripple Liquidity Hub 最初將支持比特幣、以太坊、LTC、ETC、BCH 和XRP，並且已和美國比特幣 ATM 公司Coinme 達成合作，Coinme 將採用Ripple ...
即選即用銀行英語會話(2版)
為了解決台灣企銀atm 的問題，作者楊曜檜 這樣論述：
第一本最完整、最詳細的銀行會話書！ 金融機構員工、商學院學生、想知道銀行相關用語或是準備金融商業英檢的人必備的一本書！ 各種銀行實務會處理到的業務，包括開戶、關戶、利率、存款、定存、提款、匯款、旅行支票、無摺戶、警示戶、靜止戶、祕密戶、反詐騙、掛失、自動櫃員機，網路銀行、行動銀行、信用卡等，本書都提供情境模擬，並配合會話內容，選錄重要單字及實用金句做解說及介紹，兼具實務性及專業性。
臺灣公股行庫推動臺灣Pay行動支付對銀行績效之影響–以臺灣企銀為例
為了解決台灣企銀atm 的問題，作者楊政軒 這樣論述：
行動支付平台在台目前已逾70種，政府也積極推動本國品牌「台灣Pay」並與各大公股行庫相互配合，有鑑於台灣Pay需綁定銀行金融卡或信用卡使用，與銀行業可以說是密不可分，亦可能影響銀行的經營決策，故電子金科技融如今已成為主要業務之一。本研究選擇公股行庫之一的台灣中小企業銀行為研究對象，探討台灣Pay特約商店核准件數與銀行績效之間的關聯性，台灣中小企業銀行為全台目前唯一一家專業銀行，主要服務對象為中小企業，與台灣Pay的商家適用客群不謀而合。 本研究設立17種研究假說，透過文獻探討及建立迴歸模型進行迴歸分析(T檢定)，分析台灣Pay特約商店數量與銀行的各項績效指標之顯著性，同時探討以
不同績效指標為前提下台灣Pay特約商店數量影響的銀行營運績效，以瞭解推廣台灣Pay對台灣中小企業銀行的銀行營運績效是否有正面影響。研究結果顯示，台灣Pay特約商店數量越多，僅甲存的戶數有顯著反向的影響，營業收入、利息收入、手續費收入、利息費用、手續費支出、其他收益、ATM裝設台數對銀行指標有正向影響，而在與ATM數量和信用卡簽帳金額共同探討的前提下，金融卡及信用卡數量亦對銀行收入有著正向影響。
即選即用銀行英語會話
為了解決台灣企銀atm 的問題，作者楊曜檜 這樣論述：
☆情境會話模擬：48個主題會話，即選即用。 ☆單字、句子解說詳細：介紹超過240個銀行相關單字、480個實用金句，重點學習無負擔。 第一本最完整、最詳細的銀行會話書！ 金融機構員工、商學院學生、想知道銀行相關用語或是準備金融商業英檢的人必備的一本書！ 各種銀行實務會處理到的業務，包括開戶、關戶、利率、存款、定存、提款、匯款、旅行支票、無摺戶、警示戶、靜止戶、祕密戶、反詐騙、掛失、自動櫃員機，網路銀行、行動銀行、信用卡等，本書都提供情境模擬，並配合會話內容，選錄重要單字及實用金句做解說及介紹，兼具實務性及專業性。
以公開資料與數位分行佈點數探討人工智慧方法之有效性-以台北市為例
為了解決台灣企銀atm 的問題，作者蔡宜樺 這樣論述：
金融科技(Financial Technology，簡稱為FinTech)已是全球關注焦點，主要衝擊則是金融業，金融服務勢必轉型升級，其策略之一即是將傳統分行改造為「數位分行」。金融業如何能照顧主要獲利族群的中高齡客群，同時能符合年輕客群的金融服務需求，可謂「數位分行」的建置為重要且困難。「數位分行」是以顧客體驗為主，提供簡單、互動及智能服務的銀行分行，運用科技使得金融業更加了解客戶，提供更精準的金融服務，成為維繫客戶忠誠度之關鍵因素。過去研究多以問卷訪談方式進行，本研究則是將銀行設立據點多年專家經驗轉為數位化，並考量數位化轉型接受程度，以符合「金融機構國內分支機構管理辦法」的台北市地區分支
機構為主，並將台北市切割為經緯度各一公里之正方形網格，透過公開資料網站收集資料做為最佳設置數位分行的特徵屬性，以數位分行數量為目標值，建構Logistic Regression、Decision Tree Classifier、Random Forest Classifier、SVC、Naïve Bayes Classifier、K-Neighbors Classifier分類模型，以及Linear Regression、Decision Tree Regressor、Random Forest Regressor、K-Neighbors Regressor預測模型，以Accuracy、Pre
cision、Recall、F1-Score、MSE、RMSE、MAE及R-Squared評估人工智慧方法之有效性，其中Decision Tree Classifier、Random Forest Classifier、Random Forest Regressor、Decision Tree Regressor為探討本研究主題最佳模型，且藉由不同模型方法找到與數位分行據點之關聯特徵項目，期能提供金融業轉型選址評估之參考，透過最佳據點提供客戶所需的服務，業者與客戶關係達到平衡，帶動金融社會發展效益最佳化。