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中華大學 工業管理學系 魏秋建所指導 蔡建明的 人工智慧應用於加油站服務滿意度之預測 （2021），提出現金自助加油新竹關鍵因素是什麼，來自於人工智慧、Weka、LogitBoost、LMT、Naive Bayes。
而第二篇論文國立屏東大學 企業管理學系碩士班 曾志弘所指導 陳冠豪的 汽車自動煞車系統選擇因素之探討-科技接受模式觀點 （2015），提出因為有 自動煞車系統、科技接受模式、認知有用性、認知易用性的重點而找出了 現金自助加油新竹的解答。
人工智慧應用於加油站服務滿意度之預測
為了解決現金自助加油新竹 的問題，作者蔡建明 這樣論述：
民國76年政府開放民營可自行銷售汽、柴油之後，許多企業集團也紛紛投入到加油站這塊市場，到現在國、民營加油站到處可見，顯見此行業市場競爭之激烈，而透過經濟部能源局的資料顯示，2020.01.04台灣總計共有2479家加油站，2022.05.15台灣總計共有2483家加油站，從兩項數據來看2年多僅僅多增加了4家，可見得這塊市場已趨近飽和，所以要在這市場能夠持續站穩腳步，除了價格比較之外，更延伸出其它額外的服務項目及環境條件，藉此提升顧客滿意度，進而留住舊有的客戶，甚至是吸引更多新的客戶。本研究希望透過人工智慧演算法來分析，這些額外的服務項目及提高客戶滿意度的成敗模式，然後透過該模式來預測未來的服
務項目的設計，顧客滿意度的結果好壞和改善的方向，以提高企業的成功機率。本研究從30種演算法中剃除掉10準確度不足60%的方法之後，再從剩餘的20個之中透過預測結果擇選出準確度皆高於84%的三種演算法進行預測結果探討及建議，三種採用的人工智慧演算法包括LogitBoost演算法、LMT演算法和NaiveBayes演算法。結果發現本研究的人工智慧方法，確實可以作為加油站產業增加經營績效的參考。
汽車自動煞車系統選擇因素之探討-科技接受模式觀點
為了解決現金自助加油新竹 的問題，作者陳冠豪 這樣論述：
隨著時代的進步，車輛越做越精緻，從以前的雙氣囊到現今的自動煞車及跟車系統等等，消費者也開始逐漸的注重自身的行車安全，因此會選擇自動煞車系統，而自動煞車系統的好處為在駕駛人不注意時，能即時的輔助駕駛，使駕駛與乘客能免於或降低事故傷害，以達到保護人身安全之目的。 本研究欲探討消費者在選擇汽車自動煞車系統選擇因素之探討，因此採用科技接受模式 ( Technology Acceptance Model, TAM ) 來探討，本研究架構之有用性為系統穩定性、減輕開車壓力、保護人身安全及省去事故維修成本；而易用性為操作(使用)介面，對行為意圖之影響與行為意圖對購買行為之影響。本研究發出問卷共計28
5份，且皆為有效問卷。經統計軟體SPSS進行分析，其中包含，問卷資料樣本結構分析、信效度分析、各研究變數項敘述統計分析、研究變數之相關分析及迴歸分析。其結果H1：「認知有用性」，對其「使用意圖」有正向影響為部份成立；H2：「認知易用性」，對其「使用意圖」有正向影響為不成立；H3：「使用意圖」，對其「購買行為」有顯著影響為成立。 依據本研究結果，本研究希望能提供給各車廠之實務貢獻為：第一，提供各車廠在了解消費者的購買因素做出建議；第二，提供各車廠了解眾多車主中，主要的影響使用意圖之因素為哪幾項，並做出相關的行銷策略建議。