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不動產代銷模式之研究－以海悅代銷個案為例

為了解決嶺東科技大學英文門檻的問題，作者馬駿逸 這樣論述：

台灣不動產代銷已有近五十年的歷史，並發展出自成一格的預售銷售模式，代銷業者在房屋興建以前建造接待中心與樣品屋，用以模擬未來生活空間吸引客戶購買。預售制度下的開發商，因前期得以回收部分資本開發門檻降低而百花齊放，造就了台灣不動產的蓬勃發展，甚至影響了中國大陸、日本、東南亞等地區的不動產文化。本研究以國內最大代銷公司海悅國際為研究對象，並對其於新店央北重劃區執行的預售個案「宏普中央公園」為研究標的。整體研究流程中，先發展出研究架構，之後開始蒐集相關文獻並對宏普中央公園進行個案研究與SWOT分析，再加上對本案相關人士進行深度訪談。欲藉由上述步驟整理出的資料，來探討現今不動產代銷模式，用以檢視目前代

銷模式的不足並對未來不動產行銷提出建議。研究中得以發現，不動產代銷模式發展已經相當成熟並被市場所接受，惟因銷售資訊或價格不透明造成的消費糾紛屢見不鮮，無論是業者、代銷、或消費者皆不樂見因資訊落差造成的立場對立。此外，預售搭建之接待中心與樣品屋為符合高房價趨勢，設計上也更加豪華，其造成龐大的建築浪費也是造成房價上漲的部分因素。結論中本研究建議，第一、代銷公司因應未來少子化與家庭財務結構變化，應以大數據分析與精質化服務來創造客戶品牌忠誠度。第二、善用逐漸成熟的電子虛擬技術來輔助銷售，逐步減少大量媒體與銷售現場的預算花費。在政策上，第一、以獎勵的方式導引開發商與代銷重複利用接待中心，或是以可回收建材

來減少環境傷害或浪費。第二、以財報模式公布建案成本、獲利與銷售狀況，加強不動產透明化程度，減少消費端與業者之間之矛盾點。

應用AI技術於財務危機預測

為了解決嶺東科技大學英文門檻的問題，作者翁汪偉 這樣論述：

財務危機發生使員工、債權人、股東以及其他利害關係人（stakeholders）造成嚴重的損害，也會造成社會經濟的動盪。因此，建立一個有效的財務危機預測模型是相當重要的。本研究樣本取自台灣經濟新報資料庫（taiwan economic journal），使用2010年至2020發生財務危機之台灣上市櫃公司作為樣本對象並以1:2進行配對，採用14個財務變數與4個非財務變數。首先分別使用決策樹CHAID與支持向量機(support vector machine)進行重要變數之篩選，再將變數資料輸入至卷積神經網路(convolutional neural network)進行訓練，分別來建立財務危機

預測模型。實證結果顯示，使用支持向量機搭配卷積神經網路所建立之模型(SVM-CNN)，並跟未經篩選後之卷積神經網路模型與決策樹CHAID搭配卷積神經網路模型進行比較，以支持向量機篩選後之卷積神經網路模型為本研究最佳財務危機預測模型，其平均準確率達89.74%。