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【109年 應用案例】 Lawsnote法遵系統 透過AI技術將法遵CRA流程自動化,提升企業法遵效率

金融監管的趨勢

隨著全世界越來越重視法規監管的趨勢,各領域面臨的法遵成本越來越高。若要說2020年成長最快速的領域是什麼?相信有許多人會認為是法規!

監管嚴格的趨勢下,又以金融業為最,在台灣包含金管會在內的監管單位對於金融業的監管要求趨向嚴格,罰金也越來越重。為了因應這些監管措施,金融業自數年前逐步導入新的法令遵循內控內稽的制度,例如設立法規風險評估、業務單位設立法遵主管作為第一道防線以及法遵自評制度等等。

法遵人員現行的人工法遵流程

然而,金融相關法令多如牛毛,而業務單位的業務手冊又十分繁雜且數量眾多,因此許多金融業的法遵人員必須投入大量的時間處理繁瑣且重複性高的內外規比對工作,避免法令修正的時候,企業的內部規範沒有提出因應措施,造成企業落入風險或被罰款。

法遵人員花了許多時間處理法令異動

▲法遵人員花了許多時間處理法令異動

Lawsnote法遵系統解決方案

作為台灣技術領先的法律科技方案解決公司,Lawsnote收到許多企業客戶表達法令遵循系統化的需求,即開始投入研究人工智慧應用於法遵系統的解決方案,進而開發出Lawsnote RegTech 法遵系統,用以將法遵人員的部分工作流程自動化,降低法遵人員繁雜而重複的工作

Lawsnote將法令異動以及內規調適自動化

▲Lawsnote將法令異動以及內規調適自動化

A法規資料庫、搜尋和法規異動派送

作為RegTech系統的基礎,法令遵循流程是由「法規」所發動,因此具有特定領域「完整」而「即時」的法規資料庫以及法規更新機制是必須的。

然而法規並不只限於立法院所制定之「法律」,還包含了各行政機關由法律授權制定的「行政規則」和「法規命令」,以及用以解釋法規的「行政函釋」,都被視為法遵系統必須遵循的法規。

這些法規資料目前並沒有統一的資料源,除了全國法規資料庫外,更有許多法規散見在不同的機關、組織或是公會網站上獨立的法規頁面,造成蒐集完整法規的成本非常高昂。

由於法規會修正,行政函釋會新發布或廢止,因此即時維持法規的變動也是大問題,縱使一次性的搜集完整的法規,若沒有持續監測法規和行政函釋的異動,也會造成法令遵循的缺口。

Lawsnote作為專業的法學搜尋引擎,具有完整的法規及函釋資料庫,可因應各產業法遵系統需求,並可派送各領域所需法規異動通知。

B1.內規資料庫及搜尋

企業透過規範進行內部管理,稱為「內規」,一般的內規類型包含公司內部規範、標準作業流程SOP和業務指導手冊等資訊。依照產業別監管的強度,企業內規的數量及密度也會依照產業別有所差異。

在監管密度較高的產業,內規數量有時高達數千甚至數萬部,在如此巨大的內規數量之下,紙本或簡單的檔案系統已經無法滿足企業的內部需求,若不建置內規資料庫及搜尋引擎,在查找及遵循內規的過程中,可能伴隨的是大量時間的消耗以及人事成本的浪費。

Lawsnote具有台灣最強大的法學資料搜尋引擎,掌握專利搜尋技術,以及應用人工智慧優化排序演算法,可將企業內規、SOP及指導手冊等內部資料建置為「內規資料庫」,並將搜尋引擎的技術應用在內規資料庫上,達成快速、完整、易用的內規資料庫和內規搜尋引擎。

B2.<法規–內規>條對條連結機制

當法規修正的同時,企業的內規也必須進行相應的檢查和調整。

企業內規檢查程序可能是由法遵人員依據法規修正啟動,也可能是由業務單位法遵主管(第一道防線)啟動,而後由法遵人員(第二道防線)查核。然而無論由哪一個單位啟動,困難之處都是找到修正法規條文所對應到的內規條文,用以判斷是否必須進行修正。

由於內規數量眾多,用語繁雜,並且牽涉到企業不同業務形態,若每次法規修正都必須重新盤點內規,將帶來巨大的時間耗損,因此法遵人員通常高度依賴經驗,在有限的時間和盡量降低風險的拔河中取捨。

並且由於內規的撰寫方式,常常將法規以不同方式大幅改寫和拆解,造成程式比對非常困難,若單純以既有的程式去比對內外規,會造成許多內規無法有效判斷。

Lawsnote經過研究和測試,設計3種人工智慧演算法以及4種rule-base演算法交叉比對,可以將數千部法規和企業內規之間,建立<條文對條文>之間的相關連結,協助法遵人員在法規修正時,能即時判斷連結內規的修正必要性,並大幅節省盤點時間,降低法遵內控風險。

C.法遵內控內稽自評流程

為確保業務單位法遵主管確實履行法遵流程,部分企業會導入法遵自評及法遵教育等機制,透過法遵自評之評估量表要求業務單位法遵主管自行評估法令遵循的內控內稽流程,及盤點既有風險。

法遵人員或稽核則必須依據自評的結果進行結果彙整,或製作風險矩陣等,以便進行法遵風險監控以及弱點事項的追蹤。

Lawsnote RegTech法遵系統支援擴充workflow方案,可將工作流程延伸至法遵自評流程,將現行制度與法遵系統進行客製化整合,並結合組織架構以及單一登入權限控管等機制,實現一站式法遵系統的整合。

Lawsnote法遵系統三大核心模組

▲Lawsnote法遵系統三大核心模組

納入國外法規,作為企業合規工具的首選

Lawsnote將持續優化法規文本解析與辨識技術,除此之外我們將同時開發其他與企業相關之法律科技應用工具,以包套式的服務,成為企業的合規工具首選。除了國內法規之外,Lawsnote亦會將國外法規納入本系統中,使在台的跨國企業能掌握國內、外法規資訊。

Lawsnote一直專注在法學領域的人工智慧應用、資料探勘、演算法設計、搜尋引擎和工作流程優化,致力於透過科技節省法律人的時間。

推薦案例

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以植物生長箱為例 - 依影像建構電子設備程序標準化

近年來,全球氣候變遷和環境問題日益嚴重,對農業生產造成了巨大衝擊。傳統農業高度依賴天氣條件,面臨著作物品質不穩定、產量驟減、病蟲害難以控制等挑戰。特別是在台灣,農業生技業者和農民不斷遭受損失,亟需創新解決方案。同時,台灣植物工廠產業也面臨諸多困境:高昂的設備和人工成本、產業鏈不完整導致國際競爭力不足、企業間缺乏合作等問題制約了產業發展。此外,COVID-19疫情更凸顯了遠程監控和管理的重要性,傳統的人工巡檢和數據收集方式已無法滿足現代農業生產的需求。這些問題共同構成了智慧農業解決方案的迫切需求背景,推動了如台灣海博特等公司開發整合物聯網、雲計算和人工智能技術的創新項目。 海博特雲端數據整合分析平台 面對這些挑戰,農業領域亟需一套能夠精確控制生長環境、提高資源利用效率、實現遠程監控和智能管理的系統。現有的植物工廠設備往往需要整套更換,難以與舊有設備兼容,且感測器與攝影系統可能需要不同的操作界面,使用不便。因此,業界需要一種能夠靈活整合各種設備和技術的解決方案,既能提供實時監測和數據分析,又能根據植物生長狀況自動調節環境參數。這種需求不僅存在於台灣,也是全球智慧農業發展的趨勢。通過引入人工智能技術,可以建立更科學化的評量基準,優化生產流程,提高產量和品質,同時降低能源消耗和環境影響。此外,這種智能化的解決方案還能吸引更多年輕人參與農業生產,推動產業升級和可持續發展。總的來說,智慧農業解決方案的需求源於應對氣候變化、提高生產效率、降低成本、實現精準化管理的迫切要求,而這正是像台灣海博特這樣的公司所致力解決的問題。 台灣的植物工廠業者們正面臨著一系列嚴峻的挑戰,這些困難正逐漸侵蝕著他們的競爭力和生存空間。首先,高昂的設備和運營成本成為了他們最大的負擔。每一次電費賬單的到來都像是一次沉重的打擊,迫使他們在保證產品品質和控制成本之間艱難平衡。其次,氣候變遷帶來的不可預測性成為了他們的噩夢。突如其來的極端天氣事件可能在短時間內摧毀他們精心培育的作物,造成巨大的經濟損失。更糟糕的是,他們發現自己在國際市場競爭中日漸處於劣勢。相比之下,國外的大型植物工廠憑藉先進的自動化技術和完善的供應鏈,能夠以更低的成本生產出品質穩定的農產品,這讓台灣的業者們感到前所未有的壓力。 在技術層面上,他們同樣面臨著諸多問題。新舊設備的兼容性問題常常讓他們陷入困境,嘗試整合不同系統時總是遭遇各種技術障礙。缺乏精確的數據分析和預測能力也讓他們在生產決策上舉步維艱,難以準確把握每種作物的最佳生長條件。現有的監測系統提供的數據往往雜亂無章,難以解讀和應用。人力資源方面的挑戰同樣嚴峻,年輕人普遍對農業工作缺乏興趣,導致他們難以招募到具備現代農業技能的員工。即便是現有的員工,也常常因為繁瑣的手動操作和監控工作而感到疲憊不堪。這些問題交織在一起,形成了一個複雜的困境,讓植物工廠業者們感到既困惑又焦慮。他們迫切需要一個能夠全面提升工廠運營效率、降低成本、提高產品競爭力的綜合解決方案,以助他們渡過難關,重新在激烈的市場競爭中站穩腳跟。 在面對植物工廠業者的種種挑戰時,台灣海博特公司展現了卓越的技術創新能力和靈活的客戶導向開發策略。他們深刻理解到,解決方案必須能夠無縫整合現有設備,同時提供高度智能化的管理功能。為此,海博特的研發團隊採取了模組化設計的方法,開發出一套可以靈活配置的IoT(物聯網)系統。這個系統的核心是一個智能控制中樞,能夠與各種感測器和執行設備進行通信。在開發過程中,海博特密切與客戶合作,深入了解他們的具體需求和運營環境。他們甚至派遣工程師駐場,實地觀察植物工廠的日常運作,以確保開發的系統能夠真正解決實際問題。這種深度合作不僅幫助海博特優化了產品設計,還建立了與客戶的緊密關係,為後續的持續改進奠定了基礎。 海博特的創新不僅體現在硬件設計上,更體現在他們開發的智能軟體系統中。這套系統整合了先進的機器學習算法,能夠根據大量歷史數據和實時監測信息,對植物生長狀況進行精確預測和優化控制。為了幫助客戶克服技術障礙,海博特設計了一個直觀易用的用戶界面,即使是非技術背景的操作人員也能輕鬆掌握。此外,他們還提供全面的培訓和技術支持服務,確保客戶能夠充分利用系統的所有功能。在遇到難題時,海博特的技術團隊能夠通過遠程診斷迅速識別問題,並提供解決方案。在一次客戶遇到嚴重設備故障的緊急情況下,海博特的工程師通過系統遠程接入,成功指導客戶進行修復,避免了可能的巨大損失。這種全方位的服務不僅解決了客戶的即時困難,更增強了他們對智能化管理的信心,推動了整個行業向更高效、更可持續的方向發展。 海博特公司開發的智慧農業解決方案不僅為植物工廠帶來了革命性的變革,更為整個農業產業的未來描繪了一幅令人振奮的藍圖。這套系統的優越性體現在多個方面:首先,它實現了對植物生長環境的精準控制,大幅提高了作物產量和品質的穩定性。通過先進的人工智能算法,系統能夠根據歷史數據和實時監測信息,預測並調整最佳生長條件,使得每一株植物都能在最理想的環境中生長。其次,它顯著降低了能源消耗和運營成本,提高了資源利用效率。智能化的管理系統能夠優化用水、用電和養分供應,減少浪費,同時降低人力成本。此外,系統的模組化設計和強大的兼容性,使得它能夠輕鬆整合各種新舊設備,為植物工廠的逐步升級提供了靈活的解決方案。最重要的是,這套系統為農業生產注入了科技感和現代化氛圍,有助於吸引年輕一代加入農業領域,為行業注入新的活力。 展望未來,海博特的智慧農業系統具有廣闊的應用前景和擴展潛力。除了植物工廠,這套系統還可以應用於傳統溫室種植、都市農業、甚至是家庭園藝。在水產養殖領域,相似的技術可以用於監控和優化魚類或蝦類的養殖環境。在食品加工業,類似的智能監控和預測系統可以用於優化生產流程,提高食品安全性。甚至在製藥行業,這種精準控制的環境管理系統也可以應用於藥物研發和生產過程。為了進一步推廣這套系統,海博特可以採取多管齊下的策略。首先,可以與農業院校和研究機構合作,建立示範基地,讓更多人親身體驗智慧農業的優勢。其次,可以開發針對不同規模和類型農業生產的定制化解決方案,擴大產品的適用範圍。再者,可以通過舉辦行業論壇、線上研討會等方式,分享成功案例,提高業界對智慧農業的認知和接受度。最後,還可以探索與政府部門合作,將這套系統納入農業現代化和可持續發展的政策支持範疇,從而在更大範圍內推動智慧農業的普及。通過這些努力,海博特不僅可以擴大自身的市場份額,更能為全球農業的可持續發展做出重要貢獻,真正實現科技賦能農業的願景。

【導入案例】哈瑪星科技建構AI模型管理平台 加速AI落地應用
哈瑪星科技建構AI模型管理平台 加速AI落地應用

搭上AI列車,資服業者借助深厚的產業基礎,不僅自己轉型,也協助客戶轉型 成立已超過20年的哈瑪星科技,近年來不斷研發AI技術,並協助產業客戶導入AI。哈瑪星認為,執行一個完整的AI專案,除了AI理論知識、數據分析與模型訓練能力,實務上還需要依據客戶的需求開發數據串接API、建置資料庫、開發前端RWD網頁,甚至還需要考慮到版面設計與使用者體驗 User Experience。這些工作不僅對AI新創業者形成技術門檻,即便對已具規模的業者來說,每個專案反覆投入人力進行類似的功能開發,也難以累積技術經驗、加速業務成長。 機關客戶對於AI仍具備高度客製化之需求 以哈瑪星科技所執行的政府A機關的需求為例,用戶須針對特定管道的不實資訊進行管控,需要平台提供用來訓練模型和預測的數據接入功能,並可以在平台上完成自然語言處理NLP文本分類模型訓練與使用。當模型發現不實資訊時,需要即時透過通訊軟體通報相關負責同仁。而B機關的需求則是希望透過AI模型針對民眾陳情案件進行自動分類,並即時提供陳情民眾或案件承辦人員可參考之歷史案件資訊。儘管專案模式相似 數據接入、模型預測、警示通知,但在個別專案中,仍只能分別進行需求功能開發,無法重複利用既有的程式與模型來加速後續專案的執行。 在深入探討之後,哈瑪星科技發現企業面臨導入AI專案的痛點,包括導入成本高昂、專案時程冗長等,其中,在企業內難以齊備資料科學家、分析師、工程師、設計師等人才,而現階段的專案皆為集中解決特定領域需求,難以重複利用AI模型跨入其他應用領域,同時,因為工具集中在AI專案領域,無法滿足客戶提供整體解決方案。 換言之,在AI技術的落地上,由於AI資服業者往往面臨「人力有限」、「領域限縮」與「工具不足」等困境,致使專案執行成本高昂或時程冗長。這些都是業者們亟需解決的共通性問題。因此,若有一個AI模型應用服務管理平台,將可解決上述困難,不僅能夠快速導入降低成本,還有助於縮短專案時程,提供客戶一站式解決方案。 AI模型應用服務管理平台協助快速完成專案 因此,哈瑪星科技在經濟部工業局AI計畫支持下,進行「AI模型應用服務管理平台AISP研發計畫」,投入研發AISP產品,目的是為了讓AI資服業者能事半功倍地完成AI專案。 AI模型應用服務管理平台提供AI一站式解決方案 透過AISP,AI資服業者可透過既有的模組功能快速組裝數據API介接、模型管理與模型預測結果監控訂閱等需求功能。同時也提供常用的圖形化工具,幫助業者快速設計用戶所需要的互動式圖表或儀表板,有效降低執行專案所需要的人力成本,並縮短解決方案POC或導入時程,加速產業AI落地與擴散。 在產品商模上,短期內將廣邀具備AI專門領域技術的資服業者合作,藉由平台服務解決各類場域需求單位所面臨的AI導入問題,逐步建立平台品牌信賴感。 中期則盼以哈瑪星過往的成功經驗逐步拓展業務市場,聯合多家資服業者建立策略聯盟,針對專門領域可解決更多且廣泛的問題,並提供更多解決方案供場域單位選擇。 平台結合領域專家共同擴展海外市場 長期而言,在建立各項專門領域的AI策略聯盟後,平台將擁有大量針對專門領域的AI解決方案專家,累積大量的專案成功經驗後,哈瑪星科技期望AISP將能與專家業者們攜手合作,共同進軍拓展國際市場。 哈瑪星科技股份有限公司於民國89年延攬多位資深專業經理人及相關領域技術專長人才所組成,致力於軟體技術研發暨服務,並以建構成為國際級軟體公司為目標,積極促成各項跨國產業合作機會。公司在首任總經理的優良領導之下,已快速成長成為臺灣主要軟體公司之一。

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基於人工智慧的PCBA表面瑕疵檢測改善

隨著AOIAI系統的導入,我們將能提高產品良率、降低成本,從業務面來看,更可提高客戶的信任度,增加營業收益。而且AI具有難以被模仿的優勢,並非如其它設備只要花錢就買的到,讓我們的競爭對手難以追上我們。 組弘發展現況 我們致力於IOT智慧製造上,自行開發的系統已有智慧物料系統、環境溫溼度監控系統、防錯料系統、智能採購算料系統、智慧物料盤點系統、錫膏管理系統、生管系統。過去我們曾詢問過其他廠商,有關AI檢驗PCBA表面瑕疵的可能性,每個廠商都希望我們能夠購買其設備,但實際驗證後都無法達到效果,此次與資服業者討論過後,定調為AOIAI的運作模式,方覺得有可行性。 組弘科技投入AOIAI檢測計畫,用於檢查SMT零件上的文字、焊點、極性、缺件hellip等,用AI替代人工來學習AOI檢測後定義為rdquo可能是不良品rdquo的部份,提升人員產值與降低誤判率。 產業痛點 nbspnbspnbsp 台灣缺工情形嚴重,尤其願意從事目視檢查的人更少,而且年齡相對較大,檢查遺漏的狀況越來越嚴重。所以在追求高品質電子產業中,最關鍵的瓶頸已經是生產後的檢查。過去的消費性產品,異常未能被檢出,只要在一定比例下,也可被接受。現在的汽車產業如果有不良未被檢出,即有可能造成人員死亡,所以汽車產業對於品質的要求極高。要想在汽車產業的供應鏈中生存,就必須解決異常無法被檢出的問題。 nbspnbspnbsp 而且隨著台灣工資越來越高,只能設法以AI技術,取代傳統人力,否則就算解決了異常流出,但相對高的人力成本依然無法在此產業中競爭。 應用技術與說明 nbspnbspnbsp 原本過程圖一,PCB從出來Reflow後,會經過AOI檢測,分出「疑似不良品」與良品,這時「疑似不良品」的部分約為20,再由人工針對這20的部分來做複判,再將「疑似不良品」的部分區分為良品與不良品。 nbspnbspnbsp 我們想要藉由AI的技術,將原本由人工複判這20的「疑似不良品」改由AI來做,複判出來一樣會有良品與「疑似不良品」,結果一樣會有「良品」與「疑似不良品」的產生,但此時「疑似不良品」約只剩下3,也就是說組弘作業人員的工作量會從20降到只有3。理論上是AOI檢查完後,再由AI來做複判,但從表面看起來似乎只有經過AOI而已,所以我們才將這個技術稱之為A0IAI檢測圖二。 原本AOI檢測過程 操作員將待測PCB板放入AOI檢測設備,輸出AOI 檢測不良品資訊,再經由人工逐一覆判是否為不良品。 AOIAI檢測過程 操作員將待測PCB板放入AOI檢測設備,輸出AOI檢測不良品資訊後, 進由AI先進行AOI檢測不良品的覆判,輸出AI檢測不良資訊後, 再經由人工逐一覆判是否為不良品。 流程差異 nbspnbspnbsp 藉由AOIAI系統的導入,我們除了能夠提升目視檢查人員的效率與良率外,我們有了這次AI的導入經驗,以後也可將AI與大數據的運用加入到組弘原有的智慧製造系統,使我們的智慧製造系統的效能更提升,更進一步的減輕員工的工作壓力。 導入前後差異說明 推廣策略 1nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 同領域擴散:所有SMT製造業皆會遇到檢查瓶頸導致延誤出貨的狀況,導入此系統可解決目前缺工嚴重問題並提升出貨速度與品質,自行向客戶推廣或透過設備商銷售給相關需求者。 2nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 異業擴散規劃:與AOI製造商洽談直接將AI系統掛在AOI系統內,增加其市場競爭力。 nbsp 獲利策略 1nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 與AOI製造商合作收取授權金。 2nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 與SMT製造業直接銷售AI系統。 3nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 提供SMT製造業AOIAI系統訂閱制