舉例來說，A公司是一家頗具規模的台灣上市公司，產品銷售至多國，在多個國家及地區已設置十數家子公司，近年獲利甚好，其公司營運模式為:
營運總部設在台灣，工廠設在台灣及中國大陸。
採購方面，對外採購以台灣及中國大陸供應商為主。付款方式:採匯款或開立信用狀。
銷售方面，市場主要為美國，加拿大以及西歐。收款方式:買方直接匯款或開立信用狀。近年來業績大幅成長，除歸因於深耕原有客戶外，也積極開發新客戶，目前已陸續接獲來自於中南美洲及東歐多國新客戶的訂單， 交易條件為美金/歐元計價，貨到90天後買方再匯款給A公司。
目前台灣的產能已不敷使用，急需擴建充產能以因應業績成長。且由於產業前景看好，該公司也嘗試尋求購併，透過外部成長進一步提升股東報酬率。
根據上述的背景資料，已經可以看到以下潛在的法人金融業務。
1) 擴廠之建物及設備融資業務: 銀行可提供中長期貸款。 如擴廠資金過於龐大，也可改以辦理聯合貸款。 而如果A公司信用評等良好， 也可協助其發行公司債籌資，或可進一步降低財務支出。

2) 與採購相關之開立進口信用狀業務: 採購之付款方式如為開立信用狀，銀行可為A公司開立信用狀給供應商， 賺取手續費。

3) 採購融資業務: 採購之付款方式不論為開立信用狀或是一般匯款， 銀行均可為A公司墊付貨款，賺取墊付貨款融資利息。

4) 與銷貨相關之信用狀托收/墊款/賣斷業務: 銷售之收款方式若採信用狀收款， 銀行可擔任信用狀託收角色賺取手續費; 銀行也可進一步提供押匯墊款賺取利息; 亦或可協助A公司於出貨且經開狀行承兌後，直接將較長天期之信用狀賣斷，賺取服務費/利息。

5) 銷貨後之應收帳款信用保險/應收帳款承購業務:
針對東歐及中南美洲新客戶的信用狀況有所疑慮時，銀行可協助仲介A公司購買買方信用保險賺取佣金(透過此項保險，未來如果買方因財務出狀況無法支付貨款給A公司時，保險公司會將貨款理賠予A公司)。同時，如果這些新客戶佔A公司的營業比重越來越高，且其收款天期很長時，導致週轉金需求沉重，A公司可以將這些已買保險的任一筆應收帳款向銀行申請提前墊款; 甚或直接將該買方之整批應收帳款賣斷予銀行取得貨款，以紓解資金壓力。

6) 匯率避險業務: A 公司的付款幣為台幣及人民幣，收款幣則為美金及歐元， 外幣暴險部位高， 銀行可為其規劃遠期外匯或外匯選擇權策略。

7) 資金管理業務: A公司在全球有10多家分支據點，這些據點在當地的部份(或全部)收付，或可透過銀行為台灣母公司所提供的網路銀行平台，由母公司集中管理及調度。銀行透過提供資金管理業務以期提高A公司在銀行的金流，不僅銀行可提升收益，也有助於對既有授信業務之風險監控。

8) 理財業務: A公司近年獲利佳，若有多餘的閒置資金，銀行可為其規劃一些適當的理財商品，提升閒置資金收益，同時也為銀行帶來手續費收入。

9) 財務顧問業務: 銀行可為A公司扮演對外併購之財務顧問，賺取顧問費。

10)保險業務: 可以仲介協助A公司購買產/壽險/董監事責任險，賺取佣金。

足字稿乃是為了挑選內容需要，並非作為字幕使用，因為拍攝帶跟最後節目帶內容會有出入。若電視台內有字幕組，通常是作好節目帶後再請字幕組上字幕(偶爾字幕組會請求提供足字稿作參考)

票券公司也有績效獎金，但是票券公司獲利受市場利率影響較大，公司可依照交易員成交金額或筆數，或是買入賣出價格(成交利率)，做為績效獎金之決定因素，但是根據我過去所待過單位之經驗，並沒有所謂「獲利抽成」的部份。畢竟交易員操作原則，大方向取決於公司資金部位和判讀未來利率趨勢，此兩因素，往往不是個人交易員可決定的。

催收部門會有一個法務小組，專門跑法院處理一些法務的事情。法務小組通常是法律相關科系畢業的，但法務小組人數不多，約只有2-3人。
所以如果不是法律系畢業的在催收部門就只負責催收或處理行政職務，不會上法院。

理財型房貸可說是抵押型房貸的同質性產品延伸，主要做的是「轉貸」的市場，也就是許多不動產所有權人，在先前已經將房屋抵押給原銀行並享有原貸款利率，而其他銀行為了爭取新放款客戶，因此會由AO人員去接觸這些已經有房貸的潛在客戶，用較好的貸款條件來吸引客戶轉貸到新的銀行，對銀行來說，由於轉貸客戶已經有原先的良好歷史還款紀錄，以及其他銀行已經鑑定過的正常房屋抵押品，所以轉貸客戶會較新的買賣件客戶風險來得低，所以銀行會應徵新的AO人員，來積極爭取此類的放款業績。如果已經是他行工作已久的銀行房貸超級業務員，更會容易直接被新的銀行挖角，直接把房貸客戶轉貸到新銀行。

依照每家醫院的體檢量會有不同，我們醫院有淡旺季之分。旺季基本上都在外巡迴，有時只有上午，有時是一整天，更有時會到晚上。我們醫院還會到外縣市巡迴，一個禮拜都在出差。淡季則是基本上都在醫院，早上8點上班，下午5點下班。

若是資淺的人員，協辦的案件數大致2~3件，也有能更多，這要視公司手上的案件數。雖說案件數越多可能會越忙，但由於案子的進度不一致，有的可能卡關要處理，有的可能才剛啟動，有的可能已進入送件階段等等，不過原則上大家的心力會以目前準備要送件的案件為主。

有時需要重新轉換數值的型態、或是針對數值(Raw Data)進行加工處理或預處理，再進行模型的訓練。例如可針對數值的一些雜訊先進行特定的過濾與清除，再進行訓練，甚至需要採取不同演算法進行或搭配多種的演算法結合來進行模型的訓練以提升準確度。但在調整準確度時，一方面雖然要讓準確度能夠提升，但另一方面也要注意不可造成over fitting。