Source: http://riskdatascience.net/tag/nlp/
Timestamp: 2018-12-11 16:39:05
Document Index: 153542379

Matched Legal Cases: ['Art. 66', '§ 64', 'Art. 73', 'Art. 41', '§ 44', 'Art. 57', 'Art. 24', '§ 16', 'Art. 64', '§ 22']

NLP – RiskDataScience ")}}return a.proceed()});scriptParent=document.getElementsByTagName("script")[0].parentNode;if(scriptParent.tagName.toLowerCase!=="head"){head=document.getElementsByTagName("head")[0];aop_around(head,"insertBefore");aop_around(head,"appendChild")}aop_around(scriptParent,"insertBefore");aop_around(scriptParent,"appendChild");var a2a_config=a2a_config||{};a2a_config.no_3p=1;var addthis_config={data_use_cookies:false};var _gaq=_gaq||[];_gaq.push(["_gat._anonymizeIp"])}
Veröffentlicht am 12. Mai 2018 7. Juli 2018
Ein automatisierter Abgleich der Polizeigesetze verschiedener Bundesländer
Das Polizeirecht wird in Deutschland je nach Bundesland unterschiedlich geregelt. Dennoch sind aufgrund des analogen Aufgabenspektrums große Ähnlichkeiten zu erwarten.
Ziel der vorliegenden Analyse war es – unter Nutzung der Möglichkeiten der Digitalisierung – mittels der Verfahren des Machine Learning und des Natural Language Processing (NLP) semantische Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen den verschiedenen Gesetzen (Stand 11.05.2018) zu identifizieren.
Ausgangspunkt hierfür war das bayerische Polizeiaufgabengesetz (BayPAG), das mit entsprechenden Gesetzen der übrigen Bundesländer automatisiert abgeglichen wurde.
Neben allgemeinen Ähnlichkeiten zu den übrigen Gesetzen erfolgte darüber hinaus ein Paragraphen-spezifischer Abgleich mit den Polizeigesetzen von Thüringen (PAG), Baden-Württemberg (PolG) und Hamburg (SOG).
Die Verfahren des NLP im hier verwendeten Sinne ermöglichen semantische Analysen von Texten anhand darin vorkommender Themen (Topics) zur Identifizierung von Ähnlichkeiten bei beliebiger Granularität.
Bei der verwendeten Methode Latent Semantic Analysis erfolgt eine Reduktion der betrachteten Begriffe auf eine vorgegebene Anzahl von Themen und hierdurch eine Abbildung von Texten auf einen „semantischen Raum“.
Neue Texte und Text-Komponenten können anschließend auf semantische Ähnlichkeiten hin untersucht werden.
Die Analysen erfordern Programme auf der Basis entsprechender Analysetools, wie z.B. Python oder R.
Zunächst werden die Einheiten bestimmt anhand derer die Texte zu untersuchen sind (Sätze, Paragraphen, usw.) .
Mittels eines „Trainings-Textes“ wird eine Abbildung auf eine vorgegebene Anzahl von Topics ermittelt („Modell“).
Die zu untersuchenden Texte werden ebenfalls mittels des Modells abgebildet und anschließend quantitativ auf Ähnlichkeiten hin untersucht.
Das Verfahren lässt sich automatisieren und auf eine große Anzahl von Texten anwenden.
Vorteile einer automatisierten Untersuchung
Automatische Analysen können per definitionem sehr schnell und standardisiert durchgeführt werden.
Selbst mit herkömmlichen Laptops können binnen Minuten semantische Ähnlichkeiten in Dutzenden komplexer Gesetze analysiert werden.
Der personelle Aufwand für die Nutzung und ggf. Weiterentwicklung ist äußerst gering und von der Anzahl der betrachteten Gesetze weitgehend unabhängig.
Die Ähnlichkeiten zwischen den Gesetzen auf Gesamt- und Paragraphen-Ebene liegen quantitativ vor und sind jederzeit reproduzierbar.
Unterschiede durch subjektive Präferenzen sind damit praktisch ausgeschlossen.
Analysen lassen sich nachvollziehbar dokumentieren.
Die Analyse auf Gesamt-Ebene ergibt unterschiedlich große Ähnlichkeiten des bayerischen Polizeigesetzes zu dem anderer Bundesländer (s. Radar-Plot unten).
Die größte Ähnlichkeit besteht hierbei zum Polizeigesetz Thüringen, während sich das entsprechende Gesetz Hamburgs am stärksten von dem Bayerns unterscheidet.
Ähnlichkeit des bayerischen Polizeigesetzes zu dem anderer Bundesländer
Ein Abgleich auf Paragraphen-Ebene zwischen den Gesetzen Bayerns und Thüringens demonstriert die große Ähnlichkeit auf eindrucksvolle Art.
Die helle Diagonale der Ähnlichkeitsmatrix (Spalten: Polizeigesetz Bayern; Zeilen: Polizeigesetz Thüringen) weist auf starke Ähnlichkeiten für den größten Teil der Gesetze sowie auf eine fast identische Gesamtstruktur hin.
So sind BayPAG, Art. 66 (Allgemeine Vorschriften für den Schußwaffengebrauch) und § 64, PAG (Allgemeine Bestimmungen für den Schußwaffengebrauch) fast identisch.
Eine relative Ausnahme stellt hingegen BayPAG, Art. 73 (Rechtsweg) dar, zu dem es im POG keinen unmittelbar semantisch auffindbaren Paragraphen gibt.
Download: Liste ähnlicher Paragraphen BayPAG – POG
Ähnlichkeitsmatrix der Polizeigesetze Bayerns und Thüringens
Stärkere Unterschiede weist, wie erwartet, die Ähnlichkeitsmatrix zwischen dem BayPAG und dem baden-württembergischen PolG auf. Hier ist die Hauptdiagonale zwar noch erkennbar, aber unterbrochen und teils versetzt, was auf einen unterschiedlichen Gesamt-Aufbau schließen lässt.
Als ähnlichste Pragraphen hier wurden BayPAG, Art. 41 (Datenübermittlung an Personen oder Stellen außerhalb des öffentlichen Bereichs) sowie PolG, § 44 (Datenübermittlung an Personen oder Stellen außerhalb des öffentlichen Bereichs) identifiziert.
Kein Gegenstück wurde u.a. für BayPAG Art. 57 (Ersatzzwangshaft) ermittelt.
Download: Liste ähnlicher Paragraphen BayPAG – PolG
Ähnlichkeitsmatrix der Polizeigesetze Bayerns und Baden-Württembergs
Die großen Unterschiede zwischen dem BayPAG und dem hier untersuchten Polizeigesetz Hamburgs (SOG) sind auch in der Ähnlichkeitsmatrix gut erkennbar. Die Hauptdiagonale ist nur bruchstückhaft erhalten, mit großen Bereichen ohne nennenswerte Übereinstimmung.
Ähnliche Paragraphen hier sind insb. BayPAG, Art. 24 (Verfahren bei der Durchsuchung von Wohnungen) sowie SOG, § 16 a (Verfahren beim Durchsuchen von Wohnungen) und BayPAG, Art. 64 (Androhung unmittelbaren Zwangs) sowie SOG, § 22 (Androhung unmittelbaren Zwanges).
Download: Liste ähnlicher Paragraphen BayPAG – SOG
Ähnlichkeitsmatrix der Polizeigesetze Bayerns und Hamburgs
Abschließend lässt sich festhalten, dass mit den uns verfügbaren Verfahren des Machine Learning und des NLP auf einfache Weise Ähnlichkeiten zwischen den länderspezifischen Polizeigesetzen auf Gesamt- wie auf Paragraphen-Ebene identifiziert werden konnten.
Die Gesamtstruktur ausgewählter Gesetze konnte grafisch gegenübergestellt werden, ähnliche Paragraphen konnten ebenso effizient ermittelt werden wie Unterschiede.
Weitere, auf diesem Verfahren aufbauende Analysen sind problemlos möglich.
Wir unterstützen unsere Kunden bei diesbezüglichen Fragestellungen. Gerne erläutern wir unseren Ansatz auch im Rahmen eines Vorab-Workshops.
Zudem bieten wir mit Regulytics® eine Web-Applikation zur automatisierten Analyse von Regularien auf Gesamt- und Paragraphen-Ebene.
Regulytics® ist eine eingetragene Marke beim Deutschen Patent- und Markenamt.
Veröffentlicht am 19. Februar 2018 21. November 2018
Automatisierte semantische Analyse regulatorischer Texte
Umfang und Komplexität regulatorischer Anforderungen stellen Banken bereits bei deren Analyse vor erhebliche Herausforderungen. Zudem müssen Banken – oft ad-hoc – Anfragen von Regulatoren bearbeiten und sich zeitnah zu Konsultationspapieren äußern.
Verfahren aus den Bereichen NLP und Machine Learning ermöglichen die effektive und effiziente Nutzung vorhandener Wissensressourcen.
Unsere Applikation Regulytics® ermöglicht die automatisierte Analyse regulatorischer sowie interner Texte nach inhaltlichen Gesichtspunkten.
Die App liefert keine umständliche allgemeine Berichte, sondern prägnante, ​​maßgeschneiderte und sofortige Informationen zu inhaltlichen Ähnlichkeiten.
Damit können regulatorisch relevante Texte objektiv in den Gesamtkontext eingeordnet werden. Ähnliche Paragraphen in Regularien und internen Dokumenten können ebenso ermittelt werden wie Unterschiede in verschiedenen Dokument-Versionen.
Finanzdienstleister können einen kostenlosen Test-Account für die Online-Version von Regulytics beantragen.
Zusätzlich bieten wir eine freie Regulytics-Demo-Version zur Analyse der Bauordnungen der verschiedenen deutschen Bundesländer: Link
Regularien wie IFRS 9, BCBS 239, FTRB, IRRBB oder die MaRisk-Novelle 2017 erfordern grundlegende Änderungen in Methoden, Prozessen und/oder Systemen der Banken.
Viele Regularien haben weitreichende Auswirkungen auf die Risiken, das Eigenkapital und damit das Geschäftsmodell der betroffenen Banken.
Die große Anzahl der finalen bzw. in Konsultation befindlichen Regularien gestaltet ein Monitoring der Anforderungen und Auswirkungen schwierig.
Die Regularien können verschiedene, miteinander zusammenhängende, Bereiche der Banken, wie Risk, Handel, Finance oder die IT betreffen.
Zudem existieren auch Zusammenhänge zwischen den Regularien; Gaps zu einer Anforderung entsprechen i.d.R. auch Gaps zu weiteren Anforderungen.
Die i.A. unterschiedliche Gesetzgebung in den verschiedenen Jurisdiktionen erhöht die Komplexität nochmals beträchtlich.
Innerhalb der Banken finden Auswirkungsanalysen und Vorstudien statt, um die Relevanz der Projekte einzustufen.
Zahlreiche Beratungsunternehmen führen Vorstudien sowie die eigentlichen Umsetzungsprojekte durch, die sich oft durch lange Laufzeiten und einen hohen Ressourcenbedarf auszeichnen.
Projekte binden interne Ressourcen und verschärfen Personalengpässe.
Externe Unterstützung ist kostspielig und erhöht den Koordinationsaufwand, insb. bei mehreren Dienstleistern.
Fehler in Vorstudien und Projekt-Anfangsphasen lassen sich nur schwer korrigieren.
Aufgrund der hohen Komplexität besteht Risiko, dass Auswirkungen und Interdependenzen nicht rechtzeitig erkannt werden.
Wissensressourcen zur Aufgabenbewältigung
Als externe Ressourcen stehen den Banken zunächst Originaltexte der Regularien sowie der Konsultationen zur Verfügung, die für gewöhnlich frei erhältlich sind. Zahlreiche einschlägige Online-Portale veröffentlichen regelmäßig Artikel über Inhalt und Auswirkungen der regulatorischen Anforderungen. Verschiedene Beratungsunternehmen, insbesondere die Big 4, stellen den Banken außerdem freie Artikel, Whitepapers und Newsletters zur Verfügung. Somit kann dann Internet in gewissem Umfang bereits als Medium für Vorab-Analysen aufgefasst werden.
Intern haben die Banken bereits umfangreiche Erfahrungen durch bereits abgeschlossene oder aktuell laufende Projekte gesammelt, wie Projektdokumentationen oder Lessons Learned. Banken verfügen zusätzlich über umfangreiche Dokumentationen der eingesetzten Methoden, Prozesse und Systeme sowie der Zuständigkeiten und organisatorischen Gegebenheiten. Interne Blogs, etc. bündeln darüber hinaus die Expertise der Mitarbeiter. Teil-Analysen sind damit bereits in beträchtlichem Umfang vorhanden.
Geschwindigkeitssteigerung
Selbst mit herkömmlichen Laptops können binnen Minuten semantische Ähnlichkeiten in Dutzenden komplexer Regularien analysiert werden.
Damit können – etwa im Falle von Konsultationspapieren – Zuständigkeiten und Auswirkungen rechtzeitig erkannt und in die Stellungnahmen einbezogen werden.
Unsere Lösung ist – je nach Ausprägung – ohne spezielle Hard- und Software-Anforderungen lauffähig.
Der personelle Aufwand für die Nutzung und ggf. Weiterentwicklung ist äußerst gering und von der Anzahl der betrachteten Regularien weitgehend unabhängig.
Engpässe werden reduziert und Experten können sich auf anspruchsvolle Tätigkeiten fokussieren.
Entsprechend lassen sich Projektkosten reduzieren.
Die Ähnlichkeiten zwischen den Regularien auf Gesamt- und Paragraphen-Ebene liegen quantitativ vor und sind jederzeit reproduzierbar.
Ergebnisse von Vorstudien und Aussagen externer Dienstleister können unvoreingenommen überprüft werden.
Automatische Analysen stellen eine effiziente Zusatzkontrolle dar.
Nichttriviale – und möglicherweise übersehene – Interdependenzen zwischen Regularien können identifiziert und berücksichtigt werden.
Insbesondere Flüchtigkeitsfehler sowie das Übersehen ggf. wichtiger Passagen lassen sich damit verringern.
Ggf. unbemerkte Gaps und Impacts können darüber hinaus entdeckt werden.
Wissensnutzung mittels Topic Analysis
Die Verfahren des Natural Language Processing (NLP) im hier verwendeten Sinne ermöglichen semantische Analysen von Texten anhand darin vorkommender Themen (Topics) zur Identifizierung von Ähnlichkeiten bei beliebiger Granularität.
Bei der verwendeten Methode Latent Semantic Analysis (LSA bzw. Latent Semantic Indexing, LSI) erfolgt eine Reduktion der betrachteten Begriffe auf eine vorgegebene Anzahl von Themen und hierdurch eine Abbildung von Texten auf einen „semantischen Raum“.
Die Topic-Ermittlung entspricht dabei einem Unsupervised Learning-Prozess anhand vorgegebener Dokumente.
Wie rechts skizziert, lässt sich das Verfahren automatisieren und effizient auf eine große Anzahl von Texten anwenden.
Identifizierung ähnlicher Paragraphen
Vorgehen bei der Analyse regulatorisch relevanter Texte
Das Vorgehen für die Analyse auf Gesamt- und Paragraphen-Ebene richtet sich nach den jeweiligen bankfachlichen Zielen. Wir unterstützen Sie bei Detailfragen und bei der Erarbeitung spezifischer Lösungen.
Analyse regulatorisch relevanter Texte
Im folgenden werden drei mögliche Analysen regulatorischer Texte skizziert, die sich aufgrund der jeweiligen Zielsetzung unterscheiden. Die Analysen sind problemlos auf interne Texte erweiterbar.
Usecase 1: Identifizierung von Ähnlichkeiten
Bei der Analyse wurden die Regularie Basel II sowie die oft als „Basel IV“ bezeichnete Regularie Basel III: Finalising post-crisis reforms betrachtet.
Bereits der allgemeine Vergleich weist auf eine starke Kosinus-Ähnlichkeit zwischen diesen beiden Texten hin (s. Radar-Diagramm).
Der Matrix-Vergleich über alle Paragraphen liefert eine Übereinstimmung über weite Teile (helle Diagonale, s. Matrix-Diagramm).
Ein Abgleich auf Paragraphen-Ebene liefert zahlreiche fast identische Abschnitte bzgl. Kreditrisiken (s. Tabelle).
Radar-Diagramm auf Gesamt-Ebene
Ähnlichkeitsmatrix auf Paragraphen-Ebene
Ähnliche Paragraphen
Usecase 2: Ermittlung von Unterschieden
Es erfolgte ein Vergleich der deutschsprachigen MaRisk aus den Jahren 2017 und 2012.
Wie anhand des allgemeinen Vergleichs (Radar-Plot) sowie des Matrix-Vergleichs über alle Paragraphen (helle Diagonale) zu sehen, sind die Texte größtenteils identisch.
Unterbrechungen der Hauptdiagonalen (roter Pfeil) weisen jedoch auch auf einige Neuerungen hin.
Ein Ähnlichkeitsvergleich über alle Regularien liefert dabei den Punkt „AT 4.3.4“ als größte Änderung gegenüber MaRisk 2012.
“Neuartige” Paragraphen
Usecase 3: Finden ähnlicher Paragraphen
Es wurden die Regularie Basel III: Finalising post-crisis reforms („Basel IV“) sowie Basel III (BCBS 189) betrachtet.
Trotz Unterschiede ist ein Bereich relativ großer Ähnlichkeit auf Paragraphen-Ebene erkennbar (roter Pfeil, unten).
Zur näheren Analyse dieses Bereichs wurde ein entsprechender Paragraph aus Basel IV ausgewählt und hierzu die ähnlichsten Paragraphen aus Basel III ermittelt.
Wie in der Tabelle unten aufgeführt beziehen sich die entsprechenden Paragraphen aus Basel III und IV auf die CVA.
Ähnliche Ziel-Paragraphen
Angebotsstufen für einen regulatorischen Einsatz von Machine Learning-Verfahren
Einweisung in Methodik zum Latent Semantic Indexing regulatorischer Texte
Übergabe und Installation der vorhandenen Python-Lösung zum automatisierten Einlesen und Zerlegen von Dokumenten sowie zur semantischen Analyse per LSI – bzw. je nach Kundenanforderung Unterstützung der Implementierung vor Ort
Bank ist in der Lage Methodik zur Analyse regulatorischer Anforderungen eigenständig zu ver-wenden und weiterzuentwickeln
Anpassung von Analyse-Einheiten (Dokument-Gruppen) gemäß Analysezielen der jeweiligen Bank
Analyse der konkreten Regularien, Projekte, Methoden, Prozesse und Systeme zur Identifizierung optimaler Einsatzmöglichkeiten
Entwicklung von Prozessen zur Erreichung der Analyseziele
Bank verfügt über gecustomizte Verfahren und Prozesse zur Analyse regulatorischer Anforderungen, etwa bzgl. Zuständigkeiten oder Methoden
Spezifikation aller Anforderungen für eine automatisierte, ggf. web-basierte IT-Lösung
Bank verfügt über automatisierte IT-Lösung zum effizienten semantischen Abgleich regulatorisch relevanter Textkomponenten.
An NLP-Based Analysis of the Banking Regulation “RTS on Procedures for Excluding Third Country NFCS from CVA Risk Charge” in 15 Minutes
Regulations pose hardly manageable challenges for banks as more and more voluminous requirements are added to an already extremly complex environment.
Often, the regulations require significant changes in the banks’ methods, processes and/or systems and can have an additional impact on the capital requirements and hence the business model of the banks.
Projects dealing with regulatory issues cost the banks in total several billions of Euros and bind immense expert resources. Furthermore, the timelines for fulfilling the requirements are very tight and require fast decisions.
On the other hand, banks already have enormous knowledge resources for dealing with the challenges: External and internal texts, like the regulatory texts themselves or project documentations and audit findings, contain abundant information about a wide range of issues.
Hence, an efficient analysis of the information can provide substantial enhancements of the banks’ capabilities to deal with regulatory issues. RiskDataScience has already developed respective concepts and tools and is further enhancing them together with partner companies.
The article at hand deals with the exemplary machine learning / natural language processing-based analysis of a new regulatory text with our specially developed tools. The emphasis of the analysis presented lies on speed, since the self-imposed target is to obtain all the results “in 15 minutes” once everything is properly set up.
The analyzed regulation is the “RTS on Procedures for Excluding Third Country NFCS from CVA Risk Charge“. Mainly, it’s about excluding transactions with non-financial counterparties established in a third country from the own funds requirement for credit valuation adjustment risk.
Our 15-minutes analysis starts with the superb Python “summarize” tool which provides short summarizations of texts. In this case the summarization is
EBA final draft Regulatory Technical Standards on the procedures for excluding transactions with non-financial counterparties established in a third country from the own funds requirement for credit valuation adjustment risk under Article 382(5) of Regulation (EU) No 575/2013 (Capital Requirements Regulation Œ CRR) RTS ON PROCEDURES FOR EXCLUDING THIRD COUNTRY NFCS FROM CVA RISK CHARGE 9 EUROPEAN COMMISSION Brussels, XXX [–](2015) XXX draft COMMISSION DELEGATED REGULATION (EU) No –/..
Hmm, sounds familiar. The algorithm apparently has extracted the basic information of the text.
The next step is a cosine similarity comparison with other regulatory texts via the semantic analysis method LSI (Latent Semantic Indexing). The regulatory texts at hand were Basel 2, Basel 3, CRD IV, CRR, and EMIR.
As one should expect, the similarities to CRR and CRD IV should be very high, there should be some similarities to EMIR, few to Basel 3 (due to the CVA context) and nearly none to Basel 2.
CRD IV: 0.964
CRR: 0.891
EMIR: 0.667
Basel 3: 0.327
Basel 2: 0.082
Now, the speed advantage of automatic analyses comes into play, as the last analysis deals with a sentence-by-sentence comparison. For this, our program splits the RTS text and finds out each CRR sentence with the highest similarity. The – at the first glance plausible – results can be downloaded here as tab-separated csv:
highest_similarity
This concludes our analysis – since the timeline is just below 15 minutes.
The method can be enhanced to capture more complex cases and issues, like the identification of the legal basis of inquiries or the examination of “regulatory gap networks”.
We are developing respective methods and tools and support our customers in obtaining an overall perspective of the regulatory data in use.