顧客滿意學刊JournalofCustomerSatisfaction第一卷第一期Vol.1No.1中華民國九十四年三月March.2005,pp.1-30頁1～頁30運用類神經網路於證券業網路下單服務品質之研究AStudyontheServiceQualityforOnlineStockTradingbyApplyingNeuralNetwork王美慧1Mei-HueiWang簡妤玲2Yu-LingChien摘要網際網路的興起為傳統的投資交易模式帶來革命性的衝擊，國內外證券商紛紛加入網路交易的行列，因此針對網路顧客的需求來瞭解顧客所重視的服務品質項目以提昇服務品質，儼然已成為重要的課題。本研究嘗試將類神經網路辨試類別的特性應用於證券業網路下單執行服務品質的類別分析，並利用多變量分析中的因素分析將顧客對服務品質重要項目的滿意度化成數項構面，再將這幾個構面交予類神經網路學習來建立網路模式，以提供證券業作為執行服務品質管理成效評定的參考依據。本研究所構建的網路模型分類歸屬能力是以辨識率為評估指標，綜合類神經網路與統計學之區別分析的研究，實證結果顯示類神經網路在學習樣本或測試樣本上，辨識率分別高達99.82%與99.65%，而傳統的區別分析其整體辨識率只有99.33%。因此，若採用類神經網路進行分類判斷，有較高的辨識率，能產生較好的分類結果，所以運用類神經網路於網路下單執行服務品質管理分類，其分類效果及穩定度1大漢技術學院國際貿易學系講師Instructor,DepartmentofInternationalTrade,DahanInstituteofTechnology.2耀登科技（股）有限公司行銷業務處AudenTechnoCorp..2顧客滿意學刊第一卷第一期皆比區別分析為佳，是一項值得建議使用的工具。થăᙷৠགྷშྮדચݡኳăშྮڇ：關鍵詞AbstractWiththedevelopmentofinternetfinancialinvestment,domesticandforeignsecuritieshavescrambledtolaunchonlinestock.Tofocusoncustomerdemandsofonlinetradinginvestors,understandthemainfactorsthatcustomersreallycare,andimprovetheirservicequalityarebecomingincreasinglyimportantissues.Thisstudyappliestheclassificationcharacteristicsofartificialneuralnetworktothecategorizinglevelofservicequalityforonlinetradingstockcompanies.Back-Propagationneuralnetworkisadoptedasthefundamentalframeworkforthisstudy.Theobjectiveofthisstudyistoextractseveraldimensionsoftheservicequalityofthecustomers’satisfactionthroughthefactoranalysisofthemultivariateanalysis.Thesedimensionsaretakenastheinputvariablestobuildaneuralnetworkmodelthroughthelearningprocess.Theresultsvalidatethattheclassificationperformanceofneuralnetworkisbetterthandiscriminantanalysis.Neuralnetworkisaveryusefultoolforonlinetradingstockcompaniestoexecutetheperformancemeasurementwhentheyimplementservicequalityactivities.Keywords:ServiceQuality,OnlineTradingStockCompanies,NeuralNetwork運用類神經網路於證券業網路下單服務品質之研究3壹、緒論網際網路的興起，為傳統的投資交易模式帶來革命性的衝擊。隨著網路的日漸成熟與普及，電子商務已逐漸成為一個新的行銷通路。國內外證券