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銘傳大學 財務金融學系碩士在職專班 王甡、李忠榮所指導 陳雅玲的 台灣產險公司資金運用對投資收益影響之實證研究 (2021),提出新光產險查詢關鍵因素是什麼,來自於產險公司、資產配置、資金運用收益率、縱橫資料迴歸模型。

而第二篇論文銘傳大學 風險管理與保險學系碩士班 余泰毅所指導 黃品傑的 以LINE Bot 平台建立人身保險商品AI模型 (2021),提出因為有 保險科技、人工智慧、LINE BOT聊天機械人、購物籃分析的重點而找出了 新光產險查詢的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了新光產險查詢,大家也想知道這些:

台灣產險公司資金運用對投資收益影響之實證研究

為了解決新光產險查詢的問題,作者陳雅玲 這樣論述:

金融主管機關為監管整體保險業者的投資風險,在保險法中對於業者各種可投資標的設有其金額上限,但對於產險公司而言,運用資金進行投資配置所產生之收益對於其經營績效至關重要,故本論文將探討產險公司各種投資項目之投資比重配置對資金運用收益率的影響效果;特別地,本論文針對中型投資規模之9家本國公司以及全體之12家本國公司,分別進行實證分析並進行差異比較。利用縱橫資料迴歸模型,以2016年第1季至2021年第2季的季資料進行實證的結果顯示:不動產投資比重對於對中型投資規模之本國與全體本國產險公司之資金運用收益率都具有統計顯著的正向效果;股權資產投資比重則僅對中型投資規模之本國產險公司之資金運用收益率有統計

顯著之正向效果,卻對全體本國產險公司無統計上的顯著性;短期資產投資比重對全體本國產險公司之資金運用收益率有統計顯著的負向效果,但對中型投資規模之本國產險公司則無影響效果;最後,固定收益資產投資比重對於中型投資規模之本國與全體本國產險公司之資金運用收益率之影響效果則都不具統計顯著性。

以LINE Bot 平台建立人身保險商品AI模型

為了解決新光產險查詢的問題,作者黃品傑 這樣論述:

目前國內約有上百種人身保險商品,然而多數消費者無法明確了解自己需要何種保險保障,須由業務員依照消費者需求推薦合適的保險商品。本研究採用保險科技技術,利用問卷進行大數據量化研究,探討人口變數條件對保險種類偏好之影響,本研究共回收646份有效問卷,進行統計檢定分析。結果發現,性別與年齡對保險種類具有顯著差異。使用SPSS MODELER進行購物籃關聯性分析與共現性分析,解析各類別客戶群具有強烈購買意願的保險商品。同時建構保險商品共現性最高之保險組合,提供保險公司做初步市場分析及輔助業務員決策。蒐集各家保險公司販售人身保險商品,賦予權重分數後,建立LINE Bot人身保險商品AI聊天機器人。使用者

輸入自身人口條件後,提供消費者明確的保險商品資訊。