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東吳大學 財務工程與精算數學系 劉文彬所指導 杜可欣的 金融知識對投資型保險商品需求之影響 （2021），提出東吳精算數學系分數關鍵因素是什麼，來自於金融知識、投資型保險商品。
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 東吳精算數學系分數的解答。
金融知識對投資型保險商品需求之影響
為了解決東吳精算數學系分數 的問題，作者杜可欣 這樣論述：
由於投資型保險商品(Investment-linked insurance)兼具有保障與投資的特 性，本研究利用台灣金融監督管理委員會針對國民金融知識水準之調查訪問資 料，探討金融知識是否會對投資型保險商品需求有所影響。本文擷取的是 20 歲以上的受訪者資料，在刪除數據不完整的樣本之後，最後合計有 2,543 筆資 料為本研究之分析資料。本研究對於金融知識的衡量，是將「國民金融知識調 查」中每位受訪者的答案，轉化為分數，區分金融知識程度為高、中與低群組。 且將金融知識的衡量，細分為投資相關知識以及保險相關知識與退休金規劃知 識程度三個部分。實證結果顯示，女性、教育程度與個人年平均所得愈高以及
較具有金融知識程度者，對投資型保險商品需求具有顯著正向影響，在金融知 識取得來源方面，由理財專員或櫃檯人員主動提供與來自於網路資訊的民眾， 其購買投資型保險商品的機會也相對較高。此外，本文也發現相對其他金融知 識，退休規劃相關知識可能是主要影響購買投資型保險商品的重要因素。
以LINE Bot 平台建立人身保險商品AI模型
為了解決東吳精算數學系分數 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。