# 運用自然語言處理於金融業 KYC 之創新實踐 - 陳皓遠

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[投影片連結](https://speakerdeck.com/circlelychen/ying-yong-zi-ran-yu-yan-chu-li-yu-jin-rong-ye-kyczhi-chuang-xin-shi-jian)

## 目標設定

* 思維改變
* 具體改變

## Agenda
* 創新中隱含的策略
* KYC 的創新規劃與實踐
* 結語

## 創新中隱含的策略

策略是 謹慎**尋求一項行動計畫**，用以發展企業的競爭優勢


### 策略思考的原則
在巢狀結構中 願景有一致性 戰術要有差異性

願景
^國家
|產業
|公司
v組織
<--> 戰術

### 中信 AI 團隊的策略
掌握關鍵技術以 **垂直式AI（Vertical AI）** 驅動金融場景下的數位轉型

應用場域
* 應用有差異性
* 資料來源有專屬性
* 內容有保密性

目標:客製化服務應用場景

實踐方法：
* 行銷溝通
* 流程優化
* 風險控管

垂直式 AI
* 專屬領域的知識
* 專屬或機敏資料
* AI 技術核心
* 完整的產品

## KYC 的創新規劃與實踐
探索與定義問題
解決問題

### 洗錢防制作業(AML/KYC)為金融業的關鍵場景
- 因應法令遵循，商業銀行業務承作多半需要經過 AML/KYC 的檢核
- 違反洗錢防制

### 姓名檢核的效能為 AML/KYC 的關鍵議題

- 角色
- CDC名單掃描（姓名檢核）為AML/KYC 的必要流程
- 負面新聞判讀為 CDC 名單掃描(姓名檢核)的主要手段

- 挑戰
- 負面新聞判讀耗時、費力，人工判讀錯誤，造成經營風險
- CDC 牽扯人員廣，資料量大，如查某公司行號，連董監事相關新聞都需列入審查
- 資料沒有重點標示、時間順序，或一個事件重複媒體報導的情形

### 新聞閱讀智能化 為強化姓名檢核效能的關鍵步驟

- 需求:
- 希望新聞能以事件發生順序排序
- 一次檢核所有事件

- 流程:
- 取特徵，處理英、繁中簡中
- 特徵向量化

1. 自然語言處理擷取文本特徵
CKIPTAGGER、NLTK、spaCy

2. 將特徵轉成向量
自監督式學習的文本嵌入(Doc2Vec)模型

> 向量的距離表示語意的距離
> [name=講者]

3. 相似向量結集成群
- 非監督式分層聚類演算法BIRCH
- 平均側影法Average silhouette method

4. 負面新聞閱讀系統落地規劃
- 基於 Client-Server 架構使用 RestfulAPI 與洗錢防制系統介接
- 洗錢防治系統每次送入一群新聞連結清單，智能閱讀系統回復一個網頁連結

結語：
* 策略規劃願景要與巢狀結構的上位一致，戰術要因地制宜有差異化。
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