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問題
マレーシアの大手銀行では、25名以上の法務・コンプライアンス担当者が、毎週、何千もの契約書や規制文書を手作業で確認していました。
「最新のBNMガイドラインのどの条項が影響を受けるのか？」のような単純な問い合わせでも、数時間かかります。これは検索の問題ではなく、アーキテクチャの問題です。
そこで、私たちはどのように解決したのかをご紹介します。。
スタック
- 文脈理解と条項分析のためのLLM
- キーワード一致ではなく、セマンティック検索（ベクトル埋め込み）
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）で、実際の文書に回答を根拠づける
- データベース駆動の権限管理によるRBAC
- PDPAに沿ったデータガバナンス制御
私たちが構築したもの
- 自然言語クエリエンジン ユーザーは平易な英語で質問します。システムは意味的に関連する文書チャンクを取得し、文脈付きでLLMに渡して、ファイル一覧ではなく正確な回答を返します。
- 自動化されたコンプライアンス分析 LLMが、規制の枠組み（BNM、マレーシアのPDPA）に照らして方針をスキャンし、不整合を検出し、義務を要約します。手作業による相互参照は不要です。
- 契約差分（Diff）& リスクエンジン 契約書のバージョンを比較し、変更された条項をハイライトし、何千もの文書にまたがって同時にリスクをスコアリングします。
- セキュアなマルチテナントアクセス ロールベースの権限により、ユーザーは自分が閲覧を許可されている文書だけを検索できます。銀行業務の環境では特に重要です。 ---
結果
- 85%文書レビュー時間の削減
- 1時間かかる検索 → 数秒
- コンプライアンスの精度と一貫性が向上
重要なポイント
エンタープライズの文書ワークフローでは、キーワード検索は終わりです。セマンティック検索 + RAG + LLMが、規制産業で大規模に実際に機能するアーキテクチャです。
スタックのどの部分でも詳しく掘り下げたいので、コメントをください。
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