Extraktion und Auslegung sind verschiedene Jobs, und nur einer lässt sich automatisieren
Regulatorische Veröffentlichungen sind lang, und der größte Teil des Inhalts in einer konkreten bezieht sich auf Tätigkeiten, die Sie nicht ausüben. Es dauert Stunden, den Teil zu finden, der gilt, und selbst dann muss das Dokument noch sorgfältig gelesen werden.
Der Teil, der sich automatisieren lässt, ist das Einengen des Texts. Zu entscheiden, welche Abschnitte auf Tätigkeiten, Datentypen oder Beziehungen verweisen, die zu Ihrem Geschäft passen, ist ein Matching-Prozess gegen eine Beschreibung, die Sie aufschreiben können.
Auslegung lässt sich nicht automatisieren und sollte nicht versucht werden. Was eine Bestimmung von Ihnen verlangt, ob Sie dieser Verpflichtung heute genügen und was Sie ändern sollten, sind Fragen an Ihre Beratung. Verlassen Sie sich nicht auf eine Zusammenfassung, die diese Fragen beantwortet.
Das Ergebnis ist ein Satz zitierter Passagen, mit einer Notiz, warum jede enthalten ist, gegeben an die Menschen, die auslegen. Das ist ein Rechercheassistent, keine Compliance-Meinung.
So läuft der ActionFlow auf der Canvas
Matching läuft gegen ein Geschäftsprofil in einem Notion-Knoten: die Tätigkeiten, die Sie ausüben, die Datenkategorien, die Sie handhaben, die Jurisdiktionen, in denen Sie tätig sind, und die Beziehungen, die Sie haben.
Die Veröffentlichung kommt über einen Document Upload-Knoten oder einen HTTP Request-Knoten. Ein PDF4me-Knoten extrahiert sie dann.
Der Extract Data-Knoten teilt das Dokument in Abschnitte. Der Loop-Knoten geht diese Abschnitte durch, damit kein einzelner Aufruf hundert Seiten halten muss.
Der Generate Object-Knoten gibt für jeden Abschnitt, ob er etwas im Profil berührt, die zitierte Passage und welches Profilelement gematcht hat. Die Regel ist zitieren statt paraphrasieren, weil das Paraphrasieren einer regulatorischen Bestimmung eine Auslegung wäre.
Der Filter-Knoten verwirft Abschnitte ohne Match. Der Sort-Knoten ordnet die verbleibenden Abschnitte danach, wie zentral die gematchte Tätigkeit für Ihr Geschäft ist.
Ein Notion-Knoten schreibt den Digest, inklusive Zitate, Abschnittsreferenzen und der Gründe für die Matches. Ein Slack-Knoten benachrichtigt dann Legal.
Jede Seite der Ausgabe enthält diese Notiz: das sind Auszüge zur Prüfung und keine Bewertung des für Sie relevanten Materials.
Knoten, die dieser ActionFlow verwendet
- Notion (Integration): hält das Geschäftsprofil, gegen das Matching läuft.
- HTTP Request (Util): holt die Veröffentlichung. Document Upload nimmt eine gelieferte Datei.
- PDF4me (Data) plus Extract Data (Data): extrahieren und teilen in Abschnitte.
- Loop (Control): geht Abschnitte durch, damit kein Aufruf das ganze Dokument hält.
- Generate Object (AI Core): gibt zitierte Passagen mit dem Profilelement zurück, das jedes gematcht hat.
- Filter (Data): verwirft Abschnitte ohne Match zu Ihrem Profil.
- Notion (Integration): veröffentlicht den Digest als Auszüge zur Prüfung, ausdrücklich keine Bewertung.
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