Industry Solutions

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。

Industry Challenges

Global financial markets shift rapidly and regulations grow ever stricter, leaving financial institutions facing multiple challenges in risk management and compliance:

• Insufficient Real-Time Market Risk Visibility：Traditional risk-control systems rely heavily on structured data and historical indicators, making it difficult to capture real-time market risk signals embedded in unstructured sources such as social media and news coverage.
• Increasing Regulatory Compliance Pressure：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。
• Investment Research Efficiency Bottlenecks：Analysts must read through massive volumes of research reports, financial statements, earnings-call transcripts, and industry news every day — a manual process that is slow and prone to missing critical information.
• Enterprise Reputation Risk：The reputation of financial institutions directly affects client trust and share-price performance, making real-time monitoring of negative sentiment and media coverage essential.
• Activate Internal Knowledge with AI：Compliance documents, internal control policies, and historical cases are scattered across different systems across departments, making it difficult for staff to retrieve the information they need quickly.

Industry Solutions

LargitData offers financial institutions a combined solution built on two core AI tools:

InfoMiner — Market Sentiment Intelligence and Risk Monitoring

• 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。

Learn MoreInfoMiner Social Listening

RAGi - Enterprise Generative AI Platform

• Consolidates compliance documents, internal controls, and regulatory databases into an AI-powered enterprise knowledge base.
• 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。

Learn MoreRAGi Enterprise AI Retrieval-Augmented Generation Engine

Diverse application scenarios

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。

Scenario 2: Regulatory Change Tracking and Compliance Assessment

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。

Scenario 3: Intelligent Investment Research Analysis

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。

Scenario 4: Enterprise Reputation Risk Management

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：

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。