第五章 結論與建議
第三節 後續研究建議
一、資料庫的完整性
如同研究限制所述，未來如能向銀行取得更多的資料數量，將能提高模型 預測的準確度與豐富性，且能針對不同變數的表現作顧客分群，便能夠有效地 運用模型的配適提高信貸預測擊中率。
二、銀行顧客的問卷發放
做為學術研究之目的，本研究主要用途在於預測顧客是否出現資金需求，
因此在樣本的選擇上為顧客辦理信用貸款者（不分向行內、行外申辦），對於提 供資料的銀行來說，更在乎顧客出現資金需求後，是否會第一優先考慮來本行 申辦，但又關係到銀行經營的與品牌知名度，未來如能透過行內問卷的發放，
分析顧客出現資金需求時，第一選擇辦理信用貸款的銀行，目的能和銀行業者 相結合，更符合實務上的應用。
三、模型配適的選擇
本研究以 Logistic 和 Probit 兩種模式建構預測模式，在資料採礦（Data Mining）的技術上可採用別種諸如類神經網路的概念，找出更佳的預測模型。
此外，隨著時間的變遷，例如先前出現的雙卡風暴和金融海嘯，皆會影響顧客 交易消費的意願與金額，此時沒有一個模型是可以完美預測、不斷被使用的，
必須針對選擇的模型或者投入變數做出適當的調整，才能確保預測的目的與準 確性是否一致，達到資料庫行銷的最終目的－從顧客中挖掘潛在的獲利模式。
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