【技術亮點】AI代理神經符號技術的法遵應用
法遵與財稅規劃成本高昂，AI代理人可靠性受限
現行企業法遵、稅務規劃、財富管理等業務上，都是透過相關領域的專業人士以顧問形式提供服務，但因這類任務所需的專業度高且容錯率極低，其對應的人力成本也相對高昂。而近年AI與LLM發展快速，相關技術已逐步拓展到AI代理人(AI Agent)的應用，AI代理人常作為電話客服、互動式教學等輔導性質的應用，且會結合檢索增強生成(RAG)技術，發揮特定領域知識(Domain knowledge)資料庫的價值。因此，相關技術也被嘗試用於法遵、財稅管理等議題，但因LLM具有幻覺問題與回答缺乏可解釋性，在高度嚴謹、精確度高的法律、財務議題上，會面臨可信度不足的問題。
結合大型語言模型與神經符號演算法的AI代理人
本方法是結合大型語言模型（LLM）與SMT求解器（Satisfiability Modulo Theories）兩大技術，首先透過LLM理解進行文本的語意理解，並將領域知識的專業文件(如法律條文、稅務規定)向量化，以利用RAG技術提升LLM的專業知識，LLM在理解問題後會依法規與判例輸出形式化的條件式，進一步讓SMT求解器用嚴謹的數學邏輯推理求解最適合規解。本技術主要係透過LLM理解與轉譯判例與法規需求，再藉由加入SMT求解器的正規化與最適化運算，確保生成結果符合正確邏輯與合乎規則，以克服LLM的可靠性問題，最後以AI代理人形式提供可靠、準確的專業顧問服務。
金融稅務與企業法遵的專業AI顧問
本團隊已整合開發神經符號多代理人系統，成功將過去十年數百個台灣的金融法規違規案例進行合規分析與驗證，結果顯示本方法能有效降低AI幻覺與推理錯誤，並提升法規遵循精確度。作為可信任、可檢驗的AI模型，目前「AI Agentic Neuro-Symbolic Compliance Framework」已達技術成熟度TRL 3–4，具備關鍵功能測試與原型概念驗證，可應用於金融法遵、智慧稅務決策、個案財務規劃、自動化風險控管與智慧合約驗證等場域。
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