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市場風險監測、法遵資訊追蹤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：國內主管機關與國際監理框架（如巴塞爾資本協定、歐盟金融工具市場規則）持續更新，企業需要即時追蹤法規變動並評估影響。實際適用哪些框架，取決於機構類型、業務別與營運所在的法域。
- 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，實際涵蓋範圍依方案與資料源授權而定。
- AI 情感分析輔助判讀市場情緒走向，提供可量化追蹤的情緒指標，作為既有風控指標的補充訊號。
- 異常聲量偵測與警訊推播，在負面事件擴散前通知風控團隊；門檻可分專案調整，靈敏度與誤報率互為取捨。
- 產業與個股輿情趨勢分析，輔助投資決策，不構成投資建議。
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，並回傳可追溯的出處連結。
- 支援地端部署，敏感金融資料可留存於企業內網，協助滿足資訊安全與委外管理的相關要求。
- AI 自動摘要研究報告與財報，減少人工彙整時間，摘要內容仍須由研究人員覆核。
了解更多：RAGi 企業AI檢索增強生成引擎
應用場景
場景一：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。當特定標的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主管，讓團隊能提早檢視相關曝險部位並啟動內部評估流程。需要留意的是，輿情訊號反映的是討論熱度與情緒傾向，並非價格預測；實務上多作為既有風控指標的補充訊號，而非單一決策依據。
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 監測主管機關與國際監理機構的公告與新聞。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初步分析。AI 產出的比對結果屬研究輔助，最終的法遵判斷仍由法遵人員負責。
場景三：智慧投研分析
投信公司研究團隊將研究報告、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「比較兩家半導體廠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草稿，把原本分散在多份文件的搜尋與抄錄工作集中處理。實際節省多少時間，取決於文件數位化程度、表格結構品質與查詢的複雜度，建議在概念驗證階段以自家文件實測。
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，風控團隊可掌握各事業體的聲譽風險變化，並在年度風險報告中納入輿情分析數據。
成效怎麼衡量：導入前先把口徑講清楚
輿情與 AI 知識庫的效益不像交易系統可以直接對帳，若沒有事先定義基準線與計算方式，導入後常出現各說各話。以下整理金融機構常用的衡量面向，以及最容易失真的地方：
| 衡量面向 | 建議口徑 | 常見陷阱 |
|---|---|---|
| 風險訊號的提前程度 | 挑選一組已發生的事件，比對系統首次示警時間與內部原本得知的時間差 | 事後挑選成功案例會嚴重高估效果，應以固定期間內的全部事件計算，並一併統計漏報 |
| 警訊品質 | 同時記錄命中數、誤報數與漏報數，並註明當時的門檻設定 | 只看命中數會鼓勵把門檻調鬆，反而增加風控人員的處理負擔 |
| 法規查詢效率 | 以固定題組計時，比較導入前後同一批人完成查詢所需時間與答案正確率 | 只比時間不比正確率，容易把「更快得到錯答案」誤認為改善 |
| 投研產出 | 區分資料蒐集、初稿撰寫與覆核三段時間，只有前兩段才是 AI 可能影響的範圍 | 把覆核時間也算進節省效益，會讓數字看起來漂亮但無法複現 |
| 知識庫回答可信度 | 抽樣檢查答案是否附正確出處，統計出處錯置與無法追溯的比例 | 僅憑主觀滿意度調查，無法在稽核時提出證據 |
建議把上述口徑寫進概念驗證計畫與驗收標準，設定為期一至三個月的觀察期，並保留原始紀錄供內部稽核調閱。若供應商提出成效數字，請一併索取樣本數、觀察期間、基準線定義與計算方式；無法說明計算方式的數字，不宜作為評選依據。
預期效益方向
- 風險發現時點前移：社群與新聞的即時監測，有機會比僅依賴結構化數據更早看到訊號，實際提前多久需以貴機構的歷史事件回測確認。
- 法遵資訊蒐集負擔下降：AI 知識庫把散落在多份制度文件中的查找工作集中處理，效益高低取決於文件是否完整數位化且版本明確。
- 投研初稿產出加速：自動摘要與跨文件比對可縮短資料蒐集階段，但專業判斷與覆核時間不會因此減少。
- 聲譽事件處理流程標準化：警訊、分派與處置紀錄留在同一套流程中，使事後檢討與稽核有跡可循。
- 資料留存於內網：地端部署可讓敏感金融資料不傳送至外部雲端，仍需搭配存取控管、加密與稽核留痕等控制項，並由資安單位驗證。
法規與委外管理的注意事項
金融機構導入 AI 系統時，除了資訊安全，通常還需處理委外作業管理、資料分類分級與模型治理三個面向。建議在專案初期就邀集法遵、資安與稽核單位共同確認：哪些資料可以進入知識庫、由誰核准、查詢紀錄保存多久、模型更新是否需要重新評估。相關規範可參考主管機關金融監督管理委員會所發布的公告，以及個人資料保護相關法令對蒐集、處理與利用的規定。
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。