信貸申請的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列特價商品、必買資訊和推薦清單

信貸申請的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦卡蘿.傅萊雪寫的 輕鬆催款:處理逾期應收帳款的常勝技巧 可以從中找到所需的評價。

另外網站企業貸款風險測度與預警管理研究 - Google 圖書結果也說明:只有在單筆貸款分類結果加總的基礎上,才能得出信貸資產質量的總體判斷。貸款分類具有很強的實踐性, ... 主要包括貸款的申請書、審批報告、合同; 2.財務狀況。

國立政治大學 科技管理與智慧財產研究所 鄭至甫所指導 林榆庭的 金融科技的破壞式創新─以AlphaLoan信用貸款為個案研究 (2020),提出信貸申請關鍵因素是什麼,來自於金融科技、信用貸款、開放銀行、交易成本、破壞式創新。

而第二篇論文國立中正大學 資訊工程學系碩士在職專班 熊博安所指導 許廷州的 深度學習應用於信用評分模型 以信貸申請 基本資料為例 (2019),提出因為有 信用貸款、信用評分、羅吉斯分析、深度學習、循環神經網絡、長短期記憶的重點而找出了 信貸申請的解答。

最後網站信用貸款 - 第一銀行第e數速貸則補充:申請 條件. 1.年滿20歲~ 60歲,銀行往來信用紀錄正常之本國國民。 2.工作現職滿6個月, ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了信貸申請,大家也想知道這些:

輕鬆催款:處理逾期應收帳款的常勝技巧

為了解決信貸申請的問題,作者卡蘿.傅萊雪 這樣論述:

「本書可以幫你克服打催收電話時的心理障礙,是教你如何與債務人應對、收回應收帳款的完全紀錄。」---伊凡.科林斯,《應收帳款管理》作者「本書一開始先解釋一般人為什麼不付帳的真正原因,接著逐一檢視你可能經常聽到的藉口,教你事先預見它,進而戰勝這些困難的最佳策略。」---帕克.史勞特,會計師事務所催收經理「一般人聽到催收帳款總是會畏縮不前,導致許多企業的應收帳款愈積愈多,甚至因此引發財務危機或倒閉之虞。本書適合所有類型或規模的公司,讓大企業或小公司都能有效掌控應收帳款,永續經營。」---Amazon.com網站讀者評鑑  財務風險管理的第一步  拚業績固然重要,但是如果多數的應收帳款收不回,企業營運

一樣會受威脅。不過,大多數人一提起催收債錢,總是畏縮不前,如果不幸遇上了,只得各憑本事,以文攻武嚇壯聲勢,或死纏賴打去要錢。難道討債這檔事,真的無章法可循,無技巧可言?  知名催收帳款專家卡蘿‧傅萊雪透過本書,將累積15年的實戰經驗幽默精要地告訴您,用對方法,催收一點也不難。本書提供成功催回帳款的所有實戰技巧與注意事項,教您如何打催收電話、寫中英文催收信,還有破解各種欠錢不還的新舊藉口等等,並教導債權人與催收人員如何克服自己的心理障礙,進而以過人的溝通技巧攻破債務人的心房,以找出對方逾期未償付帳款的真正原因,進而協議出一個解決之道。此外,剖析企業或一般債務人拖延應付帳款的成因,教您如何軟硬兼施

,從法律與心理層面雙管齊下,讓債務人心甘情願還錢,並且將您列入優先付款名單之列,不敢或不會再拖延你的帳款。  催款有理,具備催款的正面態度與實用技巧,已是公司治理與財務風險管理重要的一環。本書所提供的常勝催款技巧,適用各行業,是當前企業老闆與員工的必備技能,也是企業將財務風險管理落實至日常營運的第一步。 作者簡介  卡蘿‧傅萊雪 (Carol S. Frischer )在催收帳款方面已有長達15年的經驗,曾在美國洛杉磯最大的會計師事務所擔任催收經理,並為許多家營運規模達好幾百萬美元的大型企業擔任顧問。經常受邀授課與演講催款技巧與相關議題,曾與無數的催收人員與債權人分享她的成功祕訣。透過此書,傅

萊雪首度發表多年來的催收實戰經驗與常勝技巧,與更多人分享。譯者簡介  夏荷立,淡江大學英文系畢業,美國威斯康辛大學麥迪遜分校新聞大傳所碩士。曾任雜誌社採訪編輯、出版社主編,現為專職譯者。 前言 輕鬆要回你的錢第1章 打電話第2章 對付藉口第3章 催收信和對帳單第4章 做好時間管理第5章 委任書或服務協議書第6章 棄權同意書第7章 本票第8章 信貸申請表第9章 發票第10章 傅萊雪報告第11章 選對帳款催收公司第12章 找個好律師後記 輕鬆累積第二份收入附錄 合法催收保債權

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關於7個財務快問快答Q&A
你是否也在疫情間發生財務狀況?🤔
突然面臨到無薪假
卻發現自己開始有了財務危機嗎?
這時候我們該怎麼辦呢?😱

疫情期間許多人遭遇失業、無薪假
甚至還擔心長輩健康、家中生計、孩子學業問題😭
更可怕的是
外出購買家庭所需又需要面臨身體上危機😖
這半年下來,這些種種的擔心
相信讓大家頭痛了很久….

這段時間,
收到許多來自粉絲及學員們
提出有關理財、投資佈局等問題💡
我們總共蒐集了7個
有關大家在疫情期間最常遇到的問題
就透過今天來一一解答大家的疑惑吧!
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剪輯:趙于晴

00:00 關於財務七個快問快答
00:37 Q1:建議申請紓困貸款來還信貸嗎?
01:04 Q2:知道要行動,但一直拖延重要的事怎麼辦?
02:08 Q3:突然被放無薪假,時間變多不曉得怎麼辦?
02:54 Q4:每天都宅在家,反而一直亂買東西該怎麼辦?
03:24 Q5:疫情期間值得投資嗎?
03:53 Q6:親友跟我借錢,我該借他嗎?
04:36 Q7:疫情下怎麼賺錢?

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金融科技的破壞式創新─以AlphaLoan信用貸款為個案研究

為了解決信貸申請的問題,作者林榆庭 這樣論述:

金融科技公司雖仍無法在台灣經營金融特許業務,但非特許業務如支付、貸款等已經開始面臨市場瓜分的危機。傳統金融機構為了避免客戶流失與鞏固業務經營,透過開放 API 與金融科技新創公司合作,打造新型態的金融商品和服務。隨著信用貸款需求日漸攀升,如何藉由金融科技消除資訊不對稱,讓借貸雙方都能降低交易成本,使過去無法取得信用貸款的消費者得以享受信用貸款服務,成為一個值得探討的問題。基於上述現象,本研究採用質性研究法中的個案研究法與半結構式訪談法,以開放銀行第一階段參與者中的第三方服務業者(Third-Party Service Providers,TSP)新愛世科技股份有限公司作為研究對象,探討其產品

實貸比較網(AlphaLoan)如何改變信用貸款市場的生態。本研究結合交易成本理論和破壞式創新理論,探討科技如何減少消費者取得銀行資訊的交易成本進而使消費者成功申請信用貸款,並從個案了解科技在金融領域的實務應用及為消費者提供的服務價值。研究結果發現 TSP 業者藉由增加消費者的資訊取得管道而成為信用貸款市場的參與者,扮演中介者的角色以降低消費者和銀行之間的交易成本,交易成本的降低有助於信用貸款市場產生破壞式創新。

深度學習應用於信用評分模型 以信貸申請 基本資料為例

為了解決信貸申請的問題,作者許廷州 這樣論述:

台灣近年資訊科技在金融發展上迅速成長,消費方式也逐漸在轉變,2016年5月11日,行政院正式宣布Apple pay行動支付放行後,經歷3年的時光,許多國內外的行動支付也已嶄露頭角,隨著行動支付的興起,大量借貸資料地湧入,個人信用評分的重要性也顯現出來。本論文針對未與金融機構有過信用申貸往來的民眾,進行初次申貸時提供的五種個人資訊(年齡、薪資、資產、職業類別、資產)進行預測,預測借貸後如期償還準確率,主要透過金融業界常用的信用評分(Credit Score)來架構信用評分模型,統計模型金融業常用的羅吉斯迴歸分析(Logistic Regression),透過結合深度學習(Deep Learin

g)的信用評分與傳統信用評分做比較,減少人為判斷帶來的錯誤判斷,並預期提升預測如期償還準確率。本次研究以使用羅吉斯回歸分析模型與深度學習領域中的長短記憶(long short-term memory,LSTM)結合羅吉斯迴歸分析建立預測模型兩種預測模型進行訓練、預測與比較,,並透過混淆矩陣、ROC曲線、準確率,進行實驗結果分析驗證,發現傳統羅吉斯分析模型準確率僅60%,而長短記憶結合羅吉斯回歸分析預測模型準確率高達86%,兩者相比較,提升了26%準確率,藉此驗證實驗可為一般尚未與金融機構建立信用申貸往來的民眾降低其申貸門檻,也可降低金融機構借貸後未能如期收款的風險。