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另外網站繳款方式- 台灣之星TSTAR也說明：選擇繳費方式 · 轉帳代繳 · ATM自動提款機轉帳 · 一、轉入中國信託 · 二、轉入合作金庫 · 便利商店/金融機構繳款 · 門市繳款(可免持帳單繳款) · 金融機構匯款 · 支票繳款.

國立臺北教育大學 教育經營與管理學系 林騰蛟博士、林曜聖博士所指導 黃麗鈴的 樂齡學習中心學員知覺有用性、歸屬感、學習態度與行為意圖關係之研究 （2020），提出玉山atm便利商店關鍵因素是什麼，來自於知覺有用性、歸屬感、學習態度、行為意圖。

而第二篇論文東吳大學 巨量資料管理學院碩士學位學程 黃福銘所指導 蔡宜樺的 以公開資料與數位分行佈點數探討人工智慧方法之有效性-以台北市為例 （2019），提出因為有 金融科技、數位分行、機器學習、人工智慧的重點而找出了 玉山atm便利商店的解答。

最後網站台新銀行補摺機，大家都在找解答第1頁泰國訂房優惠報報則補充：開戶進度查詢及補件無障礙網路銀行; 海外據點; 玉山服務網脈為提供顧客便利且全方位 ... 存款玉山集保補摺機玉山銀行客服玉山銀行營業時間星期六玉山銀行atm便利商店· ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了玉山atm便利商店，大家也想知道這些：

玉山atm便利商店進入發燒排行的影片

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永豐JCB｜https://shinli.pse.is/N4YCD （網購5%/外送平台10%）
📌回饋公告至110/3/31
📌國內1%/海外2%現金回饋無上限
📌百貨/網購/餐廳加碼4%
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-每月上限500 (12,500封頂)
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📌飲料/外送平台加碼8%
-國內9%/海外10%
-每月上限200 (2,500封頂)
-每月需新增一般通路2,000元以上
* 百貨：遠東百貨、遠東SOGO、新光三越、微風、環球購物中心、統一時代百貨、京站時尚廣場、誠品生活、台茂購物中心、遠東巨城購物中心、大江國際購物中心、南紡購物中心、漢神巨蛋、漢神百貨、夢時代、義大世界購物廣場、大魯閣草衙道、太平洋百貨、。
* 網購：momo、生活市集平台全通路 (含生活市集、松果購物)、東森購物、PChome、YAHOO、蝦皮購物、博客來、Viva美好家庭、friDay購物、udn買東西、白蘭氏健康Mall、GOMAJI、UNIQLO網路商店、lativ、ZARA網路商店、citiesocial、綠界科技、淘寶網、 Amazon、日本樂天、Gmarket、Mytheresa、Harrods、FARFETCH 、SHOPBOP、Lookfantastic
* 餐廳：以設立於國內提供用餐之實體商店為主
* 飲品/外送：迷客夏、CoCo都可、50嵐、大苑子、清心福全、茶湯會、鮮茶道、珍煮丹、COMEBUY、水巷茶弄、康青龍、cama café、路易莎咖啡、歐客佬、伯朗咖啡、丹堤咖啡、怡客咖啡、Uber Eats、foodpanda。
🔺「一般消費」定義：一般消費定義係以消費日為準，正、附卡合併計算，分期付款以消費日為準，並以其總金額歸入首期計算。不含富邦人壽（含原ING安泰人壽）保費、三商美邦人壽保費、特定行銷專案保費(包含但不限於法國巴黎人壽/安聯人壽..等特定專案保費)、永豐銀行代扣基金、公共事業費用、信用卡自動儲值金、預借現金、餘額代償、稅款、燃料費、學費、規費、罰款、循環利息、違約金、年費、手續費、退貨、退費、取消、透過各繳費及支付平台(包含但不限於有無繳納手續費之i繳費、醫指付APP(請參閱連結)、e-Bill 全國繳費網平台、電子化繳費稅處理平台(請參閱連結)、公務機關信用卡繳費平台(請參閱連結)繳納之各項費用、透過聯合信用卡處理中心小額支付平台之特約商店之消費(如便利超商、速食店、停車費等) (請參閱連結)、全聯福利中心消費、便利商店(7-11、全家等)消費、特定行銷專案或其它經本行公告不回饋之項目。

GOGO卡指定通路新增｜https://shinli.pse.is/V29G4 （行動支付/網購6%）
📌9/15將頻果電腦再次回歸指定通路
📌3%現金回饋
-加碼2.5%每月上限500 (20,000)
-可利用分期規避上限

小查罐｜ https://tsbk.tw/urwbc/（輸入推薦碼SHINLI4 送Richart造型帆布袋乙個）
📌萬用罐
-隨時存入與提領，還能自訂存錢目標、設定自動存
-可以設定每月或每週自動存
📌零錢罐
-只能存錢，除非打破罐子才能領錢
-無法知道現在存了多少錢
-可以設定隨機或是固定存入零錢
🔺萬用罐最多用6罐，零錢罐最多1罐
🔺各種罐子皆可命名
🔺與母帳戶共享利率，0.04%會直接匯入小查罐，加碼的0.96%則是會匯款到母帳戶
🔺每人僅有10個小查罐
🔺小查罐無法轉帳至母帳戶以外帳戶
🔺小查罐無法透過ATM存現金，僅能接收匯款

繳稅增額
📌超商繳稅上限增加至3萬元
-原本只有2萬
-可以搭配行動支付與信用卡拿到不同回饋


✅LINE社群｜ 加入時需輸入密碼shinli
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2020推薦信用卡
富邦J卡｜https://shinli.pse.is/U8UWP （國內3%無上限）
聯邦賴點卡｜https://pse.is/DTNEM （國內4% / 海外5%）
玉山Ubear ｜https://pse.is/KXJWW （網購/行動支付3.8%）
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玉山Pi錢包｜https://shinli.pse.is/PSTRY （國內最高5%）
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台新街口聯名卡 ｜https://shinli.pse.is/MJXHU （指定通路8%/非指定6%）
永豐JCB｜https://shinli.pse.is/N4YCD （網購5%/外送平台10%）
永豐Sport｜https://shinli.pse.is/N4YCD （健身房/運動用品/藥妝店8%）
匯豐現金回饋御璽卡｜https://pse.is/TM5DW （國內/保費1.22%）

2020推薦網銀
永豐大戶｜https://shinli.pse.is/TW36T (50萬內1.1% 推薦碼shinli)
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樂齡學習中心學員知覺有用性、歸屬感、學習態度與行為意圖關係之研究

為了解決玉山atm便利商店的問題，作者黃麗鈴 這樣論述：

本研究主要目的在於瞭解我國樂齡學習中心學員知覺有用性、歸屬感、學習態度與行為意圖的現況；探究樂齡學習中心學員不同背景變項下，在知覺有用性、歸屬感、學習態度及行為意圖的差異情形；分析知覺有用性及歸屬感與樂齡學習中心學員學習態度的相關情形；探討樂齡學習中心學員的學習態度、知覺有用性與其從事樂齡學習之行為意圖的相關情形；及檢定樂齡學習中心學員行為意圖之預測模型的解釋能力。 依據研究目的，本研究採用問卷調查法，編製「樂齡學習中心學員學習行為意圖之調查問卷」進行調查，以我國六個直轄市各一所國小承辦之樂齡學習中心隨機抽出各100名學員，總計600名學員為樣本，回收有效問卷共531份，有效問

卷回收率為88.5％。將蒐集的資料分別以描述性統計分析、驗證性因素分析、變異數分析、皮爾遜積差相關分析及結構方程模式等統計方法進行分析。本研究所獲致之結論如下：一、目前樂齡學習中心學員知覺有用性、歸屬感、學習態度及行為意圖呈現優良之表現，普遍傾向正向同意。二、不同性別、年齡、婚居狀況、居住情形等背景變項樂齡學員在知覺有用性、歸屬感、學習態度及行為意圖並無差異。在教育程度背景變項中，不同教育程度樂齡學員，在知覺有用性和歸屬感研究構面無顯著差異，但在學習態度和行為意圖研究構面有顯著差異；另在退休前不同職業狀況之樂齡學員，在歸屬感、學習態度及行為意圖研究構面上並無顯著差異，但在知覺有用性上有顯著性差

異。三、樂齡學員知覺有用性與學習態度呈現正向顯著相關。四、樂齡學員歸屬感與學習態度呈現正向顯著相關。五、樂齡學員學習態度與行為意圖呈現正向顯著相關。六、樂齡學員知覺有用性與行為意圖無顯著的正向顯著相關。七、樂齡學習中心學員歸屬感與學習態度的相關程度高於知覺有用性與學習態度的相關程度 最後依據結論，本研究提出相關建議，俾供教育行政主管機關及樂齡學習中心（學校）實務應用之建議，另提出本研究在理論及實務上的貢獻，以及對未來研究建議之參考。

以公開資料與數位分行佈點數探討人工智慧方法之有效性-以台北市為例

為了解決玉山atm便利商店的問題，作者蔡宜樺 這樣論述：

金融科技(Financial Technology，簡稱為FinTech)已是全球關注焦點，主要衝擊則是金融業，金融服務勢必轉型升級，其策略之一即是將傳統分行改造為「數位分行」。金融業如何能照顧主要獲利族群的中高齡客群，同時能符合年輕客群的金融服務需求，可謂「數位分行」的建置為重要且困難。「數位分行」是以顧客體驗為主，提供簡單、互動及智能服務的銀行分行，運用科技使得金融業更加了解客戶，提供更精準的金融服務，成為維繫客戶忠誠度之關鍵因素。過去研究多以問卷訪談方式進行，本研究則是將銀行設立據點多年專家經驗轉為數位化，並考量數位化轉型接受程度，以符合「金融機構國內分支機構管理辦法」的台北市地區分支

機構為主，並將台北市切割為經緯度各一公里之正方形網格，透過公開資料網站收集資料做為最佳設置數位分行的特徵屬性，以數位分行數量為目標值，建構Logistic Regression、Decision Tree Classifier、Random Forest Classifier、SVC、Naïve Bayes Classifier、K-Neighbors Classifier分類模型，以及Linear Regression、Decision Tree Regressor、Random Forest Regressor、K-Neighbors Regressor預測模型，以Accuracy、Pre

cision、Recall、F1-Score、MSE、RMSE、MAE及R-Squared評估人工智慧方法之有效性，其中Decision Tree Classifier、Random Forest Classifier、Random Forest Regressor、Decision Tree Regressor為探討本研究主題最佳模型，且藉由不同模型方法找到與數位分行據點之關聯特徵項目，期能提供金融業轉型選址評估之參考，透過最佳據點提供客戶所需的服務，業者與客戶關係達到平衡，帶動金融社會發展效益最佳化。

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