在這個科技日新月異的時代下，人工智慧等技術在金融領域的應用，已改變了交易型態、商業模式，促進傳統金融機構轉型，同時加速金融產品的創新並催生更多新型態金融交易，整體而言提高金融資源的效率。
科技始終來自於人性。科技不斷的進步，持續推動著人類文明的演進。本論文擬採用社會調查法去研究金融業運用人工智慧對顧客滿意度的影響。全球各大企業紛紛意識到人工智慧的無限潛能並全力的積極發展。現今透過對於製造、醫療、交通、服務、公共設施等產業投入大量資源發展，所形成的一股人工智慧新浪潮，從而改變現今面臨低成長、低通膨及低利率的低靡時代。本研究以臺灣金融業為例，建議業者在人工智慧時代，記錄、分析、管理龐大顧客群的各種資訊，強化顧客關係管理，提供超越顧客期待的服務，才能再提升顧客的滿意度。
本研究以銀行業客戶及員工為研究對象，根據261份有效問卷，以信度分析、成對樣本t檢定、相關性分析來驗證各項假設、研究結果顯示如下：
1.銀行業員工與客戶在非人工智慧交易進入人工智慧交易的轉換障礙有顯著差異
2.以銀行業客戶之觀點認為人工智慧交易與非人工智慧交易之智慧客服、網路銀行及證券交易在顧客滿意度有顯著差異
3.以銀行業員工之觀點認為人工智慧交易與非人工智慧交易之智慧客服、網路銀行及證券交易在顧客滿意度有顯著差異

In this era of rapid technological changes, the application of artificial intelligence in the financial field has changed transaction patterns and business models,promoted the transformation of traditional financial institutions, accelerated the innovation of financial products and spawned more new types of financial transactions, and generally improved the efficiency of financial resources.
Technology always comes from human nature. The continuous progress of science and technology continues to promote the evolution of human civilization. This paper intends to use the social survey method to study the influence of artificial intelligence on customer satisfaction in the financial industry. Global enterprises have realized the infinite potential of artificial intelligence and made every effort to actively develop it. A new wave of artificial intelligence is being created by investing a lot of resources in manufacturing, health care, transportation, services, public facilities and other industries, thus changing the current era of low growth, low inflation and low interest rates.
Taking the financial industry in Taiwan as an example,this study suggests that in the era of artificial intelligence, only by recording, analyzing and managing all kinds of information of large customer groups, strengthening customer relationship management, and providing services beyond customer expectations, can improve the satisfaction of customers.
In this study, customers and employees in bank industry are taken as research objects. Based on 261 valid questionnaires, various hypotheses are verified by reliability analysis, paired sample t-test and correlation analysis. 
The research results are shown as follows:
1.There are significant differences between employees and customers in bank industry in the conversion barriers of non-artificial intelligence transactions into artificial intelligence transactions.
2.From the perspective of bank customers, there are significant differences in customer satisfaction between AI and non-AI trading in intelligent customer service, internet banking and securities trading.
3.From the perspective of bank employees, there are significant differences in customer satisfaction between AI and non-AI trading in intelligent customer service, internet banking and securities trading.

目錄 I
表目錄 III
圖目錄 IV
第一章 緒論 1
第一節 研究動機 3
第二節 研究目的 4
第三節 研究流程 6
第二章　文獻探討與假說 7
第一節 文獻探討 7
壹、人工智慧 7
貳、顧客滿意度 22
参、轉換障礙 33
肆、智慧客服 41
伍、網路銀行 43
陸、證券交易 49
第二節 研究假說 51
第三章 研究設計 56
第一節 研究方法 56
第二節 研究對象 58
第三節 問卷設計 58
第四節 資料分析方法 61
第四章 研究結果 62
第一節 問卷回收與樣本資料分析 62
第二節 信度分析 67
第三節 變項之相關分析 70
第四節 成對樣本t檢定 72
第五節 假說驗證及結果驗證 73
第五章 結論、討論及建議 74
第一節 研究結論與討論 74
第二節 管理意涵 77
第三節 研究限制與建議 78
參考文獻 79
一、中文部分 79
二、英文部分 83
三、網路資料部份 89
附錄 91
表目錄
表2-1 認知技術之分類 11
表2-2 人工智慧的定義 12
表2-3 顧客滿意度之定義 23
表2-4 轉換障礙分類之彙整 39
表2-5 LUIS企圖、例句及實體範例表 42
表2-6 國內網路銀行現況發展及交易安全之研究彙整表 45
表2-7 傳統銀行與網路銀行之比較 46
表3-1 問卷參考內容 59
表3-2 問卷定義 60
表4-1 以銀行業員工為對象之樣本資料次數分配表 63
表4-2 以銀行業客戶為對象之樣本資料次數分配表 65
表4-3 以銀行業員工為對象變項間之敘述統計表 66
表4-4 以銀行業客戶為對象變項間之敘述統計表 67
表4-5 以銀行業客戶為對象之信度分析表 68
表4-6 以銀行業員工為對象之信度分析表 69
表4-7 以銀行業員工為對象之相關係數表 70
表4-8 以銀行業客戶為對象之相關係數表 71
表4-9 變項之間之成對樣本t檢定分析表 72
表4-10 假說驗證結果彙整表 73
圖目錄
圖1-1 研究架構 5
圖1-2 研究流程圖 6
圖2-1 我國人工智慧(AI)涵蓋面向及應用領域 22
圖2-2 顧客滿意度的測量方式 25
圖2-3 顧客滿意度要素 32
圖2-4 Chatfuel 餐廳機器人範例圖 42

一、中文部分：
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