論文の概要: Identification of Regulatory Requirements Relevant to Business Processes: A Comparative Study on Generative AI, Embedding-based Ranking, Crowd and Expert-driven Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02986v1
• Date: Tue, 2 Jan 2024 12:08:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 09:35:24.933781
• Title: Identification of Regulatory Requirements Relevant to Business Processes: A Comparative Study on Generative AI, Embedding-based Ranking, Crowd and Expert-driven Methods
• Title（参考訳）: ビジネスプロセスに関連する規制要件の同定:生成AI、埋め込み型ランキング、集団およびエキスパート駆動手法の比較研究
• Authors: Catherine Sai, Shazia Sadiq, Lei Han, Gianluca Demartini, Stefanie Rinderle-Ma
• Abstract要約: この研究は、法的およびドメインの専門家が関連する要件を評価するのにどのように役立つかを調べる。 我々は,組込み型NLPランキング法,GPT-4を用いた生成AI法,クラウドソーシング手法を,専門家によるラベル作成の純粋手作業手法と比較した。 BPMN2.0プロセスの両方に対してゴールドスタンダードが作成され、複数の規制文書から現実の要求にマッチします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.899912290518648
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Organizations face the challenge of ensuring compliance with an increasing amount of requirements from various regulatory documents. Which requirements are relevant depends on aspects such as the geographic location of the organization, its domain, size, and business processes. Considering these contextual factors, as a first step, relevant documents (e.g., laws, regulations, directives, policies) are identified, followed by a more detailed analysis of which parts of the identified documents are relevant for which step of a given business process. Nowadays the identification of regulatory requirements relevant to business processes is mostly done manually by domain and legal experts, posing a tremendous effort on them, especially for a large number of regulatory documents which might frequently change. Hence, this work examines how legal and domain experts can be assisted in the assessment of relevant requirements. For this, we compare an embedding-based NLP ranking method, a generative AI method using GPT-4, and a crowdsourced method with the purely manual method of creating relevancy labels by experts. The proposed methods are evaluated based on two case studies: an Australian insurance case created with domain experts and a global banking use case, adapted from SAP Signavio's workflow example of an international guideline. A gold standard is created for both BPMN2.0 processes and matched to real-world textual requirements from multiple regulatory documents. The evaluation and discussion provide insights into strengths and weaknesses of each method regarding applicability, automation, transparency, and reproducibility and provide guidelines on which method combinations will maximize benefits for given characteristics such as process usage, impact, and dynamics of an application scenario.
• Abstract（参考訳）: 組織は、さまざまな規制文書からの要求の増加に対応するという課題に直面しています。 どの要件が関連するかは、組織の地理的な位置、ドメイン、サイズ、ビジネスプロセスといった側面に依存します。 最初のステップとして、これらの文脈的要因を考慮すると、関連する文書(例えば、法律、規則、指令、ポリシー)を識別し、続いて、特定された文書のどの部分が特定のビジネスプロセスのどのステップに関連しているかをより詳細に分析する。 今日では、ビジネスプロセスに関連する規制要件の特定は、主にドメインや法律の専門家によって手作業で行われ、特に頻繁な変更の可能性のある多数の規制文書に対して非常に努力している。 そこで本研究では,法律専門家とドメイン専門家が関連する要件の評価においてどのように支援できるかを検討する。 そこで,本研究では,組込み型nlpランキング法,gpt-4を用いた生成型ai法,クラウドソース法と専門家による関係ラベル作成のための純粋マニュアル法を比較した。 提案手法は,SAPシグナビオの国際ガイドラインのワークフロー例から,ドメインの専門家によるオーストラリア保険とグローバルバンキングのユースケースの2つのケーススタディに基づいて評価された。 BPMN2.0プロセスの両方に対してゴールドスタンダードが作成され、複数の規制文書から現実のテキスト要求にマッチします。 評価と議論は、適用性、自動化、透明性、再現性に関する各メソッドの長所と短所に関する洞察を提供し、アプリケーションシナリオのプロセス利用、影響、ダイナミクスなど、所定の特性に対する利点を最大化する方法の組み合わせに関するガイドラインを提供する。

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