Advance Sustainable Science Engineering and Technology·9月18日 · 周五论文农业人工智能与决策模型阅读 0

A Hybrid COBIT 2019–RAG Framework to Enhance Consumer Protection Compliance in Digital Finance

Edy Salim · Mohammad Achmad Amin Soetomo · Eka Budiarto

Advance Sustainable Science Engineering and TechnologyDOI 10.26877/asset.v8i4.2088开放获取 PDF ↗
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构建COBIT 2019与RAG混合框架,提升数字金融消费者保护合规能力。

方法

设计科学研究法,COBIT 2019设计因子与RAG管道,100条合成合规查询及

发现

治理目标存在能力差距,最优RAG配置得分0.8257,优于关键词检索。

机会点

可将该混合治理与RAG框架迁移至农业数字金融或农业数据合规场景,探索领域适配与真实数据验证。

影响力0
信息增量0
专业深度0
信源权威0
时效性0

研究数字金融消费者保护合规的IT治理与RAG框架,与三农、农业信息化无关,不予入选。

原文摘要

数字金融服务的快速增长,提升了对有效监管合规机制的需求,尤其是在消费者保护方面。本研究开发并评估了一个融合COBIT 2019与检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)的混合框架,用于在数字多金融(multifinance)场景下遵守印度尼西亚OJK第22/2023号条例。采用设计科学研究方法,应用COBIT 2019设计因子来定制治理目标,同时使用RAGAS指标和专家验证的参考答案,在100条合成合规查询上评估了一条RAG流水线。治理评估优先考虑EDM03、APO12和MEA03,三者均被评定为能力等级2,而目标为等级4,表明在风险优化、风险管理和外部合规方面存在差距。最优RAG配置的总体得分为0.8257,其中上下文召回率为0.9217,忠实度为0.8502,语义相似度为0.8629。在检索语义相关的监管段落方面,它也优于基线关键词搜索,尽管更广泛的基准测试仍然有限。研究结果表明,将结构化IT治理与AI辅助的监管检索相结合,可以加强问责制、监管解释和合规决策支持。该框架为受监管行业提供了一种可扩展的方法,但仍有待使用真实运营数据和更广泛的制度环境进行进一步验证。

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