原标题：法遵科技在地化，工研院串接法报平台训练AI，要让各金融机关在法遵管理上更为快速
工研院资讯与通讯研究所，负责金融与监理科技应用研发的王庆尧博士，在资讯通日上揭露工研院在法遵科技的进程。
图片来源:摄影 / 李静宜
金融法规变动快速，全球金融机构业者，为了因应各国法遵要求，在法遵、治理、风险管理的人力成本逐年攀升。因此，金融业者也越来越重视，如何采取新兴技术，进行复杂的法遵管理。
在法遵科技（Regtech）的应用上，台湾有些企业会选择向国外厂商购入AI进行应用。但是，AI在台发展仍面临法规未健全、资料库未在地化、中文技术未成熟等三大困境。所以，在使用法规资料训练AI时，也只适用于英文法规，中文法规在导入时仍有障碍。
其中又以资料库在地化的挑战，是台湾法遵科技能否真正落实的关键之一。工研院在8月初资通讯日活动中，揭露了他们在法遵科技的研发进展。在工研院资讯与通讯研究所负责金融与监理科技应用研发的王庆尧博士表示，工研院企图用AI打造一套法遵管理应用服务平台，提供分析、管理工具，以期能提高台湾金融机构执行合规要求的效率。
王庆尧表示，AI已有很好的技术，但如何与领域应用结合才是挑战，特别是法遵领域。他说，很多在地化的知识，加上每个国家在语言、语意的表达有所差异，不可能放进同一套技术后，就能放诸四海皆准。所以，他强调，一开始训练AI，就要用在地化的资料，也因此，台湾法遵科技领域也要走出自己的道路。
开发NLP与机器学习技术，串接法报平台进行法规文本解析与分辨
法遵管理之所以复杂，是因为一旦监管机关有法规变动，金融机构的法遵人员必须先到各监管单位搜集、撷取法规文本内容，整理过后才能接着分析、判读合规要求，并确认是由哪个内部相关权责单位负责，交由权责单位进行作业流程、规范与影响范围的调整修正后，还要进行合规作业监控，包括合规作业的执行状态与进度掌握，执行完成之后，内部要再做稽核与风险控管。整套法遵管理流程执行完之后，才能做成法规报告，提供给主管机关。
为了让金融机构在法遵管理上更为有效率，工研院的第一步，就是发展法规文本解析与分辨技术，先建立法规领域词库。为此，工研院自行开发自然语言处理技术（Natural△Language△Processing，NLP）与机器学习技术（Machine△Learning），要让AI自动化分辨合规要求与其内容解析处理。王庆尧透露，目前工研院的AI引擎，已经训练到有能力解析法规文本中的法规概念词汇、查核日期、查核标的物或项目（包括法报、提报项目）、法源条文、机关或单位，并可分析法规文本相似度。他也提到，接下来将训练AI引擎，来解析法规概念依存与因果关系，以及分辨法规要求（obligation）。
然而，要训练法遵AI得先有大量的法规资料，王庆尧表示，目前工研院与一家金融系统SI业者的法规报告平台（简称法报平台）合作，但还不便透露公司名称与其产品。此业者长期提供金融业者法报的解决方案，累积了不少法报资料，工研院才与他们合作。等于是工研院介接法报平台的法规文本，进行AI引擎的训练。除了此法报平台的法规资料外，工研院还撷取了中央银行、金管会等监管机关释出的公开法规文本资料，来训练这个AI引擎。
王庆尧表示，有了大量的法规文本，建立起来的法规领域词库，就能训练AI以点、线、面的概念，抽取出结构化资料，并将所有法规建构出法规知识网络（Ontology）。“点”是抽取法规概念，进行法规词法分析；“线”是进行法规句法分析，建立法规概念依存或因果关系；“面”则是进行法规语意分析，分辨合规要求。
企图发展法规知识库，自动化分辨合规要求
他进一步提及，工研院的下一步，要将抽取出的法规概念与关系，利用语意网络技术（Semantic△Web）发展成一套法规知识库。王庆尧进一步说明，希望能做到自动化分辨合规要求、标注出合规重点、提供相关联的法规知识，像是法条说明、法规概念定义。要让法遵人员解读法规的时间变得快速，并能系统化保存法规与合规处理知识，加速法规变动管理的影响分析与连动追踪。
当能自动化把法规资料搜集在法遵管理系统，“法遵人员在解读法规条文时，不会再只是一连串密密麻麻的文字，而是重点标示与相关联的法规知识，在解读上就能更加快速。”王庆尧说。此外，除了协助法遵人员加快法遵管理的速度，他也预告，法规语意检索、法规关联比对，都是未来工研院全套法遵管理应用服务的发展方向。
未来，在法规资料库的基础下，金融机构的法遵人员，即可通过抽取外部法规的结构化特征，就能对应到相关的内部法规，再由法遵专家回馈，对应的内规是否正确，进而通过机器学习的方式，训练出“内外规对应分析模型”、“法规权责对应分析模型”，当未来有新的外部法规出现在，AI模型就能自动推论出对应的内规与内部权责单位，提供给法遵人员建议，此时法遵人员可经确认后再次回馈AI，不断更新模型。
王庆尧也表示，在法遵专家提供回馈的机制中，其实是希望能系统化保存专家的法遵知识，让专家的合规要求解读与处理过程，得以累积与传承，让AI能通过法遵专家的回馈，更容易理解法规的重点。
而对金融机构的法遵人员来说，最大好处是不用再逐一到各监管单位搜集和整理各项法规变动内容。此系统能自动化从监管机关，像是金管会、中央银行，撷取最新公开的法规资料，并判断合规要求、合规日期，以重要性来排序。法遵人员只要点选某一项法规要求，法规文本就会显示出法规要求的索引，标示出规定中的重要特征，资讯不清楚之处，也会提相关法规名词参考，甚至，法遵人员无须再找其它资料来判断出对应的内规。王庆尧提到，此系统可以自动分析出企业内、外部法规的关联，找出可能需要调整的内规，并协助法遵人员判断相对应的内部权责单位，直接执行后续的内规调整，以符合主管机关的合规要求。
目标成为SaaS、PaaS服务平台，让各家金融单位打造自有法遵知识库
工研院的终极目标，是打造一个法遵管理应用服务平台，王庆尧解释，监管机关对每一个金融单位要求的法规是同一套，金融机构不需每家都自己做一套法遵解决方案，若工研院能提供一个SaaS（Software△as△a△Service）或PaaS（Platform△as△a△Service）服务平台，让各家金融单位订阅，他们则能在此基础上加速法规理解，并配合自家的内规，依照不同的需求导向，如交易导向、保险导向，可也由内部法遵专家输入更多内部资料来训练AI引擎，则能层层累积出一个自有的法遵知识库。
王庆尧透露，工研院目前已与三、四家大型金控接洽法遵管理解决方案。金控集团在法遵耗费了大量人力成本，也希望采用新技术来解决，因此正在思考如何打造法遵管理系统，节省在法遵人力与时间的成本，对集团其下银行、保险公司有所帮助。他也进一步预告，工研院将在9月与法报平台业者，共同举办第一阶段的产品发表会，将着重在以法报为核心的相关法规知识库与法遵管理解决方案。
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