面對動輒數以百計的履歷，如何從素不相識的應徵者中辨識出適才適所的人選？不難想見企業徵才部門的人員與主管負擔沉重，身膺艱鉅。現在，機器學習等AI技術可以幫上忙，根據歷年應徵者的資料，及錄取者入職後包括升遷與工作表現的員工檔案建立預測模型，評估每一位求職者的技能、經驗、人格特質在不同工作的勝任程度。倘若工具運用得宜，AI不僅能識別特定的專業，還能評估求職者的潛在能力和企業文化契合度，並預測其在求才機構中發展出成功職涯的機率。現今用於招募新人的科技越趨多元，例如AI搭配光學字元辨識（OCR）技術可讀取應徵者履歷並評分。這
台灣金融業規模偏小、同質性是老問題。財經學者呼籲，應統一合意與非合意併購之規範，減少政策落差，特別是以現金或股票收購原則應一致。
公股銀行雖具龐大資產與低廉資金優勢，但在民營銀行積極攻城略地之下，市占率持續流失，亟需秣馬厲兵以對。
美國金融併購主旋律不再只是大者更大，近年銀行交易量最大的反而是整併金融科技公司；另外值得注意的是，地方中小型銀行為求生存進行合併，甚至信合社能挾稅負和監理優勢併購小型銀行。
