Geschäftskontext
Eine Bank muss interne Kommunikationsprotokolle überwachen, um Verstöße gegen Compliance-Richtlinien zu erkennen. Neben spezifischen internen Projektcodes ('Geheimprojekt X') müssen auch standardmäßige personenbezogene Daten (Namen, Geldbeträge) automatisch erkannt werden, ohne dass dafür manuelle Regeln geschrieben werden müssen. Das Szenario testet die Kombination aus vielen generierten Regeln und der Aktivierung vordefinierter SAS-Entitäten.
Datenaufbereitung
Generierung von 500 spezifischen Projekt-Code-Regeln per Data Step, um Volumen zu simulieren.
Kopiert!
| 1 | |
| 2 | DATA casuser.compliance_rules; |
| 3 | LENGTH r_id $20 r_conf $300; |
| 4 | DO i=1 to 500; |
| 5 | r_id=cats("PROJ_", i); |
| 6 | r_conf=cats("CONCEPT:PROJECT_", i, ":(OR, 'ProjectAlpha", i, "', 'Geheim", i, "')"); |
| 7 | OUTPUT; |
| 8 | END; |
| 9 | |
| 10 | RUN; |
| 11 |
Étapes de réalisation
1
Bereitstellung der generierten Compliance-Regeln.
Kopiert!
| 1 | /* Daten wurden bereits im |
| 2 | Data Step direkt im CAS erzeugt */ |
2
Kompilierung des Modells mit Aktivierung vordefinierter Entitäten (Personen, Orte, Währungen) zur Erweiterung der Erkennungsleistung.
Kopiert!
| 1 | |
| 2 | PROC CAS; |
| 3 | textRuleDevelop.compileConcept / TABLE={name="compliance_rules", caslib="casuser"} config="r_conf" ruleId="r_id" language="GERMAN" enablePredefined=true casOut={name="model_compliance_hybrid", caslib="casuser", replace=true}; |
| 4 | |
| 5 | RUN; |
| 6 |
Erwartetes Ergebnis
Die Aktion kompiliert ein umfangreiches binäres Modell 'model_compliance_hybrid', das sowohl die 500 benutzerdefinierten Projektregeln als auch die internen SAS-Entitäten (nlpPerson, nlpMoney etc.) enthält. Die Ausführungszeit bleibt trotz der zusätzlichen Entitäten im akzeptablen Rahmen.