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態金融相關資料，透過大數據分析系統（Big Date）、數位資訊系統（Digital Information System）、整合行銷系統（Integrated Marketing）之分析，可有效判斷借款人之還款 行為傾向（提前或不提前清償），由分行發揮「諮詢」與「銷售」之角色，化被動 為主動，主動影響借款人之提前清償決策，以協助分行在「收益面」之經營。如 圖 5-1 所示。而總行亦可藉由資料分析之結果，規劃全行未來現金流量（Cash Flow）之配置及其他決策，如此對協助借款人效用之提昇及創造銀行盈餘皆有正面效 益。
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圖:5-1 模式運作流程圖 三、後續研究建議
（一） 本研究僅採用單一銀行資料，建議後續研究者，增加多家銀行資料及樣 本數。
（二） 本研究範圍內，利率水準低檔，若能擴大研究時間範圍，採樣高檔時期，
研究將更具意義。
（三） 研究所採用之變數及樣本資料，雖經統計迴歸整理，但仍不易全面反映 社會環境的變遷。
（四） 若能將政府所採取之財稅與金融政策措施，納入變數考量更具代表意 義。
（五） 金融創新與數位科技將主導未來銀行業之發展，在建構研究模型時，應 將此兩項元素，納入考量，並能與銀行財富管理業務連結。
（六） 金融環境瞬息萬變，影響之變數會隨著時空環境之轉換而變化不定，未 來之研究應考量其變化之本質，納入更多具有意義之攸關變數以提昇模 型預測之準確性。
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