金融業風控 AI 案例 — 輿情驅動的風險管理
背景
某大型金融機構旗下涵蓋銀行、證券、保險等業務，在高度監管的金融環境中，及時掌握市場輿論與風險訊號對於風險控管至關重要。全球金融市場瞬息萬變，社群媒體上的言論、新聞報導的風向，往往是市場波動的先行指標。
金融監管法規日趨嚴格，要求金融機構建立更完善的風險預警機制。傳統仰賴研究員人工蒐集市場情報的方式，已無法滿足即時性與覆蓋範圍的需求。此外，企業內部累積大量法規文件、研究報告與風控紀錄，員工往往難以快速找到所需資訊。
面臨的挑戰
- 每日需追蹤數千家上市公司與金融市場相關的輿論動態，資料量極為龐大
- 市場風險訊號分散於新聞、社群媒體、研究報告等不同管道，難以統一彙整
- 法規變動頻繁，合規團隊需即時追蹤國內外金融監管動態
- 內部累積數萬份法規文件與研究報告，員工查詢效率低落
- 風控預警需要即時性，傳統日報式的情報蒐集模式回應速度不足
解決方案
該金融機構同時導入 LargitData 的 InfoMiner 輿情分析平台與 RAGi 企業 AI 檢索增強生成引擎，建構完整的 AI 驅動風險管理體系。
InfoMiner 輿情風控模組
- 金融市場輿情監測：即時追蹤上市公司、金融市場、經濟指標相關的新聞與社群討論
- 風險訊號預警：透過 AI 情緒分析技術自動偵測負面輿情激增、異常討論等風險訊號
- 合規監測：追蹤國內外金融監管機關的法規公告與政策變動
- 個股輿情儀表板：為重點投資標的建立專屬監測儀表板，整合多元資訊來源
RAGi 企業知識庫引擎
- 法規知識庫：匯入數萬份法規文件，員工可透過自然語言查詢相關法規條文
- 研究報告檢索：快速檢索歷年研究報告與市場分析文件，提供引用來源與摘要
- 風控案例庫：建立歷史風控事件資料庫，供風險管理團隊參考借鑒
導入成果
70%
風險訊號偵測速度提升
90%
法規查詢時間縮減
3,000+
監測企業與標的數量
50,000+
知識庫文件數量
- 風險訊號偵測從原本的隔日報告提前至即時預警，多次在市場波動前成功提供風險示警
- 合規團隊查詢法規條文的時間從平均 2 小時縮短至數分鐘，效率提升 90%
- 同時監測超過 3,000 家企業與投資標的的輿情動態，覆蓋範圍大幅擴展
- RAGi 知識庫收錄超過 5 萬份內部文件，成為員工日常工作的核心資訊入口
- 整體風控作業效率提升 60%，人力資源可重新配置至更具策略價值的分析工作