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。

在金融業，風險預警與內部控制的作業要求通常由主管機關（金融監督管理委員會）的相關規範與各機構自訂的內控制度共同界定，並會隨政策方向調整。多數機構因此會持續檢視情報蒐集的即時性與覆蓋範圍：傳統仰賴研究員人工翻閱新聞與研究報告的方式，往往在覆蓋廣度與回應速度上出現落差。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。

本段為一般性說明，未指涉特定條文、函釋或罰則。實際適用範圍與作業要求，仍應以主管機關最新公告及貴機關（或貴公司法務）認定為準。全國法規資料庫

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

了解更多 InfoMiner 輿情分析平台 →

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

了解更多 RAGi 企業 AI 檢索增強生成引擎 →

導入成果

• 風險訊號從原本的隔日報告提前為即時預警，風控團隊在盤中即可看到異常聲量與負面報導的彙整
• 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
• 建立全台上市櫃公司即時風險預警機制；實際可監測的標的清單與資料來源組合，依訂閱設定與各來源的授權範圍調整
• RAGi 知識庫收錄數萬份內部文件，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

成果的量測口徑與適用前提

上述數字是該專案在特定期間、特定監測範圍下的量測結果，會隨資料來源組合、關鍵字設定與既有作業流程而不同，不宜直接套用到其他機構。評估同類方案時，建議先與供應商確認三件事：第一，效率提升的分母涵蓋哪些作業步驟，是只算報告撰寫，還是包含資料蒐集與人工覆核；第二，改善前的基準線如何取得，是實測還是受訪者回憶；第三，預警的計時起點是原始貼文發布時間，還是資料入庫時間，兩者的差距在封閉社群來源上可能相當可觀。

另需說明，輿情訊號屬於風險管理的輔助資訊，反映的是公開討論的變化，而非市場事實或未來走勢；系統可能因來源延遲、斷詞誤判或同名公司混淆而產生誤報與漏報。相關輸出不構成投資建議，最終的風險判斷與處置，仍應由風控與投研人員依內部程序負責。

如何把風險訊號接進正式作業

金融風控流程必須區分「公開資訊訊號」與「已確認的風險事件」。聲量突然增加、負面新聞或社群討論只是分流依據，不是授信、投資或法遵結論。每一類告警都應連結證據包、分析佇列、嚴重度規則、升級負責人與處理結果代碼；分析者必須看得到來源、時間、對應企業與觸發規則，才能快速排除同名公司或語境誤判。

法規與內部知識檢索則需要另一套治理。文件進入知識庫前要有版本日期、權責單位、存取標籤與廢止規則；測試題要涵蓋一般查詢、文件互相衝突、根本沒有答案及越權內容。系統應引用有效依據，證據不足時明確拒答，並把人工修正記錄為後續評估案例，而不是無痕改寫歷史輸出。

• 定義每種告警的證據、嚴重度、覆核者與升級路徑。
• 按企業與風險類別量測精準度和漏報，而非只看總聲量。
• 法規與內規完成版本治理後再匯入知識庫。
• 以真實角色測試引用、拒答與權限隔離。
• 追蹤分析者處置結果與後續行動，衡量真正作業價值。