| 中文摘要 |
"近年來大數據分析浪潮席捲全球，海量數據分析廣泛地運用在生活各層面。金融業更是大數據的重要產出者，客戶金融資料、交易、報價、業績報告、消費者研究報告、官方統計數據公報、調查、新聞報導無一不是數據來源，其高度依賴信息分析技術，是典型的數據驅動行業。大數據的應用對於金融業的發展來說也具有深遠的意義，例如建立有效的大數據徵信系統，為網路金融解決風險評估問題。近年來運用大數據進行金融犯罪預防等偵查作為如雨後春筍般展開，以大數據運算強化犯罪偵查能量已然成為當代顯學。分析個人金融數據的目標是察悉可疑金融交易行為報告（Suspicious Activities Reports,下稱SARs），從而使演算和自動決策技術得到大量應用。儘管依據反洗錢機制蒐集和處理這些個人資料的目的是合法的，但同時卻增加了濫用的風險，以歐盟實務而言，由於日益嚴格的反洗錢合規要求，逐年增加的SARs帶給金融機構沈重壓力及負擔，同時間該等SARs的內容品質也受到各方極度批判，許多專家學者認為大多數的SARs流於形式，只為了應付反洗錢制度而產生。" |
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