110 中華郵政招考專業職(一) 一般資訊 中華郵政專業職(一) (資訊系統應用概要) 考古題詳解

核心觀念

本題考查企業資訊系統依「組織階層」與「管理活動」所形成的對應關係。企業通常由下而上分為：

• 操作階層：處理日常、例行性業務。
• 知識階層：支援知識創造、文件處理與專業工作。
• 管理階層：提供監督、控制、分析與管理決策所需資訊。
• 策略階層：協助高階主管制定長期方向與競爭策略。

不同系統的主要服務對象與功能如下：

資訊系統	英文名稱	主要服務對象	主要功能
TPS	Transaction Processing Systems	操作人員、基層主管	處理日常交易
OAS	Office Automation Systems	辦公室與行政人員	提升辦公室工作效率
KWS	Knowledge Work Systems	知識工作者、專業人員	協助創造、分析與應用新知識
MIS	Management Information Systems	中階管理者	提供例行性管理報表
DSS	Decision Support Systems	中高階管理者、分析人員	支援半結構化決策
EIS	Executive Information System	高階主管	提供策略性摘要資訊
SIS	Strategic Information System	高階管理階層與整體企業	支援企業策略及建立競爭優勢

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解題方法

本題可採「組織階層由下而上」的方式判斷：

1. 先將處理日常交易的 TPS 放在操作階層。
2. 將支援知識創造的 KWS 與支援辦公室行政工作的 OAS 放在知識階層。
3. 將提供管理報表與決策分析的 MIS、DSS 放在管理階層。
4. 將支援高階主管與企業競爭策略的 EIS、SIS 放在策略階層。
5. 再依各系統的使用者與資訊用途，補充其功能及彼此關係。

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（一）資訊系統分類架構

1. 企業階層與資訊系統對應圖

┌────────────────────────────────────────────┐
│ 策略階層 │
│ EIS：高階主管資訊系統 │
│ SIS：策略資訊系統 │
│ 功能：長期規劃、企業策略、競爭優勢 │
└────────────────────────────────────────────┘
 ▲
┌────────────────────────────────────────────┐
│ 管理階層 │
│ MIS：管理資訊系統 │
│ DSS：決策支援系統 │
│ 功能：管理控制、分析、預測、半結構化決策 │
└────────────────────────────────────────────┘
 ▲
┌────────────────────────────────────────────┐
│ 知識階層 │
│ KWS：知識工作系統 │
│ OAS：辦公室自動化系統 │
│ 功能：知識創造、專業工作、辦公室協作 │
└────────────────────────────────────────────┘
 ▲
┌────────────────────────────────────────────┐
│ 操作階層 │
│ TPS：交易處理系統 │
│ 功能：日常交易、資料輸入、記錄與作業處理 │
└────────────────────────────────────────────┘

2. 各階層說明

操作階層：TPS

TPS 是企業最基礎的資訊系統，負責處理每天重複發生且規則明確的交易，例如郵件收寄、包裹受理、存提款、薪資計算、訂單登錄與庫存異動。

TPS 所產生的交易資料，會提供給上層的 MIS、DSS 及其他系統使用，因此是企業資訊環境的資料基礎。

知識階層：KWS 與 OAS

KWS 主要協助專業人員創造、整理、分析及應用知識，例如工程設計、研究分析、電腦輔助設計與專業資料分析。

OAS 主要協助辦公室人員處理日常文件、溝通與協作，例如文書處理、電子郵件、行事曆、視訊會議與文件共享。

管理階層：MIS 與 DSS

MIS 將 TPS 所蒐集的交易資料整理成定期、彙總及例行性報表，協助中階管理者進行監督與控制，例如每日營業報表、部門績效報表與庫存報表。

DSS 則運用資料庫、分析模型與使用者互動功能，協助管理者處理半結構化或非例行性決策，例如投資方案分析、資源配置與需求預測。

策略階層：EIS 與 SIS

EIS 將企業內外部重要資訊加以彙整，以儀表板、圖表、趨勢及例外報告等方式，協助高階主管掌握企業整體狀況。

SIS 著重於資訊科技與企業策略的結合，不只提供報表，更希望藉由資訊系統改變企業流程、服務模式或競爭方式，形成長期競爭優勢。

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（二）交易處理系統的主要工作內容

TPS 的主要工作是處理企業日常、例行且大量發生的交易，其工作內容可分為以下幾項：

核心觀念

本題考查金融科技的基本定義、行動支付的交易流程，以及區塊鏈由「數位貨幣」逐步發展至「智慧合約」與「去中心化應用」的技術演進。

本題不是選擇題，因此沒有個別選項需要分析；作答重點在於名詞定義、作業流程及各階段的技術與應用能否清楚對應。

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解題方法

作答可依序採用以下架構：

1. 先寫出 Fintech 的英文全名及中文意義。
2. 行動支付以「支付媒介」或「交易距離」分類，至少選擇兩種，分別說明付款、驗證、扣款及回傳結果的流程。
3. 區塊鏈依發展階段整理為：

• Blockchain 1.0：數位貨幣
• Blockchain 2.0：智慧合約與金融應用
• Blockchain 3.0：去中心化應用與跨產業應用

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（一）Fintech 的英文來源【5 分】

核心觀念

Fintech 是兩個英文字的合成詞：

• Financial：金融的
• Technology：科技、技術

Fintech 的完整名稱為 Financial Technology，中文通常翻譯為「金融科技」，指利用資訊科技、網路、行動裝置、人工智慧、區塊鏈及雲端運算等技術，改善金融服務的效率、便利性、安全性及可及性。

解題技巧

看到「Fintech 源自哪兩個英文字」，直接拆解字首：

• Fin = Financial
• tech = Technology

不宜只回答「金融科技」，完整英文名稱才能取得完整分數。

【答案】

Fintech 源自 Financial Technology，中文為「金融科技」。

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（二）行動支付的形式與作業方式【8 分】

核心觀念

行動支付是使用智慧型手機、平板等行動裝置，透過行動網路或近距離通訊技術完成付款的方式。交易通常涉及以下角色：

• 消費者
• 商家
• 行動支付業者或電子支付機構
• 收單銀行
• 發卡銀行或金融帳戶
• 清算及結算系統

作答時必須同時寫出「技術形式」及「實際交易流程」。

1. NFC 近場感應支付

作業方式

NFC（Near Field Communication）是一種短距離無線通訊技術，消費者先將信用卡、金融卡或電子錢包資訊以安全方式儲存在手機中，付款時將手機靠近商家的感應式讀卡機。

交易流程如下：

1. 消費者在手機中開啟行動錢包，完成卡片註冊或綁定。
2. 付款時，手機透過 NFC 與商家端感應式讀卡機建立短距離連線。
3. 手機傳送支付代碼或代碼化的卡片資訊，不必直接傳送實體卡號。
4. 商家端將交易資料送至收單機構及相關支付網路。
5. 發卡銀行或付款機構驗證交易，確認帳戶、卡片狀態及交易金額。
6. 驗證成功後完成扣款，並將授權結果回傳商家及消費者。

NFC 通常適合實體商店的近距離付款，常搭配手機解鎖、指紋或臉部辨識提高安全性。

2. QR Code 或條碼支付

作業方式

QR Code 支付是利用手機鏡頭掃描商家產生的二維條碼，或由消費者出示手機中的付款條碼供商家掃描。

交易流程如下：

1. 消費者開啟行動支付 App 或電子錢包。
2. 商家產生包含商家識別碼及交易資訊的 QR Code，或由消費者出示付款條碼。
3. 消費者掃描商家 QR Code，輸入金額及必要的驗證資訊；若是付款條碼模式，則由商家掃描消費者手機畫面。
4. 支付系統將交易資料傳送至電子支付機構、銀行或信用卡網路。
5. 系統驗證付款人身分、付款工具及可用餘額。
6. 驗證成功後完成扣款，並回傳付款成功訊息給消費者與商家。

QR Code 支付不必使用近距離感應讀卡機，設備成本相對較低，適合商店、攤販及網路商店使用。

3. 遠端行動支付

作業方式

遠端行動支付是透過行動網路完成交易，付款人與商家不必位於同一地點，例如行動購物、App 內購買及網路訂票。

交易流程如下：

1. 消費者在網站或 App 選擇商品。
2. 選擇信用卡、銀行帳戶、電子錢包或電信帳單等付款工具。
3. 支付平台將付款請求送至銀行或支付機構。
4. 消費者依要求進行簡訊 OTP、密碼、生物辨識或其他身分驗證。
5. 支付機構完成授權與扣款。
6. 系統將交易結果回傳商家，商家再完成訂單或提供服務。

解題技巧

• 題目要求「至少二種」，每一種都要寫出技術名稱及流程。
• NFC 的關鍵字是「近距離感應、手機靠近讀卡機」。
• QR Code 的關鍵字是「掃描二維條碼、支付資訊交換」。
• 遠端支付的關鍵字是「透過網路、不必在同一地點」。
• 不要只列出 Apple Pay、LINE Pay 等品牌名稱，品牌不是支付形式；應說明其採用的技術或交易模式。
• NFC 主要是通訊技術，真正的扣款仍須經過銀行、卡組織或支付機構授權。

【答案】

行動支付形式可列舉如下：

1. NFC 近場感應支付：消費者將手機靠近商家感應式讀卡機，透過 NFC 傳送支付代碼或代碼化卡片資訊，經銀行或支付機構授權後完成扣款。
2. QR Code 或條碼支付：商家產生 QR Code 供消費者掃描，或由商家掃描消費者手機上的付款條碼；支付系統驗證付款資訊後完成扣款。
3. 遠端行動支付：消費者透過網站或 App 選擇付款工具，經網路傳送交易請求，利用密碼、OTP 或生物辨識完成驗證，授權成功後完成付款。

核心觀念

本題考查雲端運算的服務模式，以及企業導入雲端服務時的風險評估。雲端服務常見三種模式如下：

• IaaS（Infrastructure as a Service，基礎設施即服務）：提供虛擬機器、儲存設備、網路等基礎資源，使用者自行管理作業系統與應用程式。
• PaaS（Platform as a Service，平台即服務）：提供應用程式開發、執行所需的平台環境，使用者專注於程式與資料。
• SaaS（Software as a Service，軟體即服務）：直接提供可使用的應用軟體，使用者透過瀏覽器或用戶端使用服務。

判斷三者的重點，在於「哪些管理工作由雲端服務供應商負責，哪些工作仍由使用者負責」。

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解題方法

本題分為兩部分：

1. 先定義 PaaS，說明供應商與使用者的責任分工，再提出具體實例。
2. 風險分析採「安全、營運、法律、成本、技術與管理」等面向完整作答，並說明各風險可能造成的影響。

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（一）平台即服務模式（PaaS）【10 分】

1. 定義

PaaS 是由雲端服務供應商提供完整的應用程式開發與執行平台，包括：

• 作業系統
• 執行環境
• 程式語言執行平台
• 資料庫服務
• Web 伺服器
• 開發工具與部署工具
• 自動擴充、監控及版本管理功能

使用者不必自行購買及維護伺服器，也不必處理作業系統安裝、修補、平台升級等底層工作，只需負責：

• 開發及維護應用程式
• 管理應用程式所使用的資料
• 設定使用者權限與應用程式參數
• 依服務規範進行部署與監控

因此，PaaS 位於 IaaS 與 SaaS 之間：供應商管理底層硬體、網路、儲存設備、作業系統與執行平台，使用者主要管理自己開發的程式及資料。

2. 舉例

例如使用某雲端供應商提供的 App Engine 類型平台，開發人員只需撰寫網站程式並上傳部署，平台即會提供：

• 程式執行環境
• 資料庫連線
• 網路服務
• 流量分配
• 自動擴充
• 系統監控
• 平台更新與維護

當郵政單位要建置線上包裹查詢系統時，開發人員可將查詢程式部署至 PaaS 平台，專注於查詢功能、資料處理與使用者介面，不必自行建置伺服器及安裝作業系統。

3. 與其他服務模式比較

服務模式	供應商主要提供	使用者主要負責
IaaS	虛擬機器、儲存、網路	作業系統、平台、程式、資料
PaaS	硬體、網路、作業系統、執行平台	應用程式與資料
SaaS	完整應用軟體	使用軟體、帳號與資料設定

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（二）使用雲端運算應考量的風險因素【15 分】

1. 資訊安全與資料外洩風險

雲端資料儲存在供應商的資料中心，若發生帳號遭竊、權限設定錯誤、API 漏洞、惡意程式攻擊或內部人員濫用權限，可能造成資料外洩。

應評估：

• 身分驗證及多因素驗證機制
• 存取控制與最小權限原則
• 傳輸中及儲存中的資料加密
• 弱點修補與入侵偵測能力
• 資安事件通報及處理流程

2. 個人資料與機敏資料保護風險

郵政、金融、醫療及政府機關系統通常含有大量個人資料與業務機密。資料交由第三方處理時，必須確認資料的蒐集、處理、利用、保存及刪除方式符合個人資料保護法及組織內部規範。

以命題當年（民國 110 年）法規為準，涉及個人資料時，應依個人資料保護法及相關資安規範辦理。現行法已修正部分規定，實際導入時應依現行法檢視。

3. 可用性與服務中斷風險

雲端服務仰賴供應商的資料中心、網路及電力系統。若發生設備故障、網路中斷、資料中心事故、分散式阻斷服務攻擊或供應商維護失敗，將導致系統無法使用。

應檢查：

• 服務等級協議（SLA）
• 可用率承諾
• 故障通報時間
• 平均修復時間
• 備援資料中心及災難復原機制

4. 資料遺失與備份風險

雲端服務不代表資料絕對安全。誤刪、程式錯誤、勒索軟體、同步錯誤及供應商故障，均可能造成資料遺失。

因此應確認：

• 備份頻率
• 備份保存期限
• 異地備份安排
• 復原點目標（RPO）
• 復原時間目標（RTO）
• 備份資料是否可獨立取回

5. 供應商依賴與廠商鎖定風險

核心觀念

本題考查機器學習的三大典型類型：

1. 監督式學習：使用「具有正確答案的資料」訓練模型。
2. 非監督式學習：使用「沒有標準答案的資料」尋找資料內部結構。
3. 強化學習：透過與環境互動及獎勵回饋，學習最佳行動策略。

判斷重點在於：訓練資料是否有標籤，以及模型是否透過獎勵與懲罰學習。

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（一）監督式學習（Supervised Learning）

核心觀念

監督式學習是指將輸入資料 $X$ 與其對應的正確答案或目標值 $Y$ 一起提供給模型訓練，使模型學習輸入與輸出之間的關係，建立函數：

$$f:X\rightarrow Y$$

訓練完成後，模型可根據新的輸入資料預測其結果。

其中，$Y$ 稱為標籤（Label）或目標值（Target）。模型訓練的目的，是使預測值 $\hat{Y}$ 與實際值 $Y$ 之間的誤差最小，例如：

$$\min_{\theta} L\bigl(Y,\hat{Y}\bigr)$$

其中，$\theta$ 代表模型參數，$L$ 代表損失函數。

解題方法與應用

判斷是否為監督式學習，先確認每筆訓練資料是否附有正確答案。若資料具有標籤，且目標是預測新資料的結果，即屬於監督式學習。

常見問題可分為兩類：

1. 分類（Classification）

預測結果是離散類別。例如：

• 根據郵件內容判斷是否為垃圾郵件。
• 根據客戶資料預測是否會申辦某項服務。
• 根據交易紀錄判斷是否屬於詐欺交易。
• 根據考生資料判斷是否錄取。

例如訓練資料包含「郵件文字」及「垃圾郵件／正常郵件」標籤，模型學習後，即可判斷新郵件的類別。

2. 回歸（Regression）

預測結果是連續數值。例如：

• 根據房屋坪數、地段及屋齡預測房價。
• 根據歷史寄件量預測未來郵件量。
• 根據客戶交易資料預測下月消費金額。
• 根據設備感測資料預測故障時間。

典型流程

監督式學習通常包括下列步驟：

1. 蒐集已知答案的資料。
2. 將資料分為訓練資料與測試資料。
3. 使用訓練資料建立模型。
4. 以測試資料評估模型的預測能力。
5. 將模型應用於新的未標記資料。

解題技巧與常見陷阱

• 有標籤、要預測答案：監督式學習。
• 預測類別：分類。
• 預測數值：回歸。
• 「資料很多」不是判斷依據，關鍵在於資料是否有正確答案。
• 以歷史資料預測未來結果，若歷史資料具有實際結果標籤，仍屬監督式學習。

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（二）非監督式學習（Unsupervised Learning）

核心觀念

非監督式學習是指訓練資料只有輸入資料 $X$，沒有事先提供正確答案 $Y$，模型必須自行分析資料的相似性、分布及結構，找出資料中隱含的規律。

其目的不是預測已知標籤，而是從資料中發現結構，例如：

• 哪些資料彼此相似；
• 資料可分成哪些群組；
• 哪些特徵具有較高代表性；
• 哪些資料屬於異常值。

解題方法與應用

判斷是否為非監督式學習，先確認資料沒有標籤，接著觀察模型是否進行分群、降維或異常偵測。

常見應用如下：

1. 分群（Clustering）

將相似的資料自動分為同一群。例如：

• 依客戶的寄件頻率、消費金額及使用服務，分成不同客群。
• 將郵局據點依業務量及服務型態分類。
• 將新聞文章依內容相似程度分群。
• 將網路流量分為不同型態，以發現使用模式。

例如使用 $k$-means 分群法，可將資料分成 $k$ 個群組。演算法依據資料與群中心的距離，將資料分配至最相近的群組，再重新計算群中心。

2. 降維（Dimensionality Reduction）