金融業 AI 風控解決方案

金融業面臨日益複雜的市場風險與監管要求。LargitData 結合 InfoMiner 輿情分析與 RAGi 企業 AI 決策引擎，為銀行、證券、保險及投信業者提供即時市場風險監測、合規預警與智慧投研分析解決方案。

產業挑戰

全球金融市場瞬息萬變，監管法規持續趨嚴，金融機構在風險管理與合規上面臨多重挑戰：

• 市場風險即時性不足：傳統風控系統多依賴結構化數據與歷史指標，難以即時捕捉社群媒體、新聞報導等非結構化資訊中隱含的市場風險訊號。
• 監管合規壓力增大：金管會、央行、國際法規（如 Basel III、MiFID II）持續更新，企業需要即時追蹤法規變動並評估影響。
• 投研效率瓶頸：研究員每天需閱讀大量研究報告、財報、法說會紀錄與產業新聞，人工處理效率低且容易遺漏重要資訊。
• 企業聲譽風險：金融機構的聲譽直接影響客戶信任與股價表現，需即時監測負面輿論與媒體報導。
• 內部知識分散：各部門的合規文件、內控制度、歷史案例分散在不同系統中，員工難以快速查找所需資訊。

解決方案

LargitData 為金融產業提供兩大核心 AI 工具的組合方案：

InfoMiner — 市場輿情與風險監測

• 即時監測超過十萬個頻道的金融相關新聞、社群討論與法規公告。
• AI 情感分析自動判斷市場情緒走向，提供量化的市場信心指標。
• 異常聲量偵測與即時警訊，在負面事件擴散前通知風控團隊。
• 產業與個股輿情趨勢分析，輔助投資決策。

了解更多：InfoMiner 輿情分析平台

RAGi — 企業 AI 知識庫與決策引擎

• 將合規文件、內控制度、法規資料庫整合為 AI 驅動的企業知識庫。
• 員工透過自然語言提問即可快速查找法規條文、歷史案例與內部規範。
• 支援地端部署，確保敏感金融資料不外流，符合金融業資安要求。
• AI 自動摘要研究報告與財報，大幅提升投研效率。

了解更多：RAGi 企業AI檢索增強生成引擎

應用場景

場景一：即時市場情緒監測與預警

某證券公司風控部門透過 InfoMiner 建立個股與產業輿情監測專案。當特定股票的負面聲量在短時間內異常攀升時，系統自動發送警訊給交易室與風控長，讓團隊在市場價格反應前即啟動風險評估與避險操作。

場景二：法規變動追蹤與合規評估

一家銀行的合規部門利用 InfoMiner 監測金管會、央行與國際監管機構的公告與新聞。同時透過 RAGi 建立內部合規知識庫，當新法規發布時，合規人員可直接詢問 AI「這項新規定對我們現行的 KYC 流程有什麼影響？」，RAGi 即時比對內部制度文件提供分析建議。

場景三：智慧投研分析

投信公司研究團隊將數千份研究報告、財報與法說會逐字稿匯入 RAGi 知識庫。研究員只需以自然語言提問，如「比較台積電與三星近三季的資本支出趨勢」，AI 即自動從相關文件中擷取數據並產出摘要報告，將原本需要數小時的資料蒐集工作縮短至幾分鐘。

場景四：企業聲譽風險管理

大型金融控股公司透過 InfoMiner 持續監測集團旗下各子公司的媒體曝光與社群討論。AI 情感分析自動標記負面報導，風控團隊可即時掌握各事業體的聲譽風險指數，並在年度風險報告中納入輿情分析數據。

預期成果

• 風險偵測提前 2-4 小時：透過社群與新聞的即時輿情監測，比傳統結構化數據更早發現潛在風險。
• 合規評估效率提升 70%：RAGi AI 知識庫讓法規查詢與影響評估從數天縮短至即時。
• 投研報告產出時間減少 50%：AI 自動摘要與跨文件比對，大幅加速研究流程。
• 聲譽風險事件處理率提升至 95%：全面監測與即時警訊確保幾乎所有負面事件都能在第一時間被處理。
• 資料安全零外洩：RAGi 支援地端部署，所有敏感金融資料留存於企業內網，完全符合金融業資安規範。