Varför Regex, + NLP?
För regulatorisk efterlevnad behöver du resultat som du kan förklara och reproducera. Vår deterministiska strategi ger precis det—inga svarta lådor, inga överraskningar.
Detaljerad Jämförelse
| Regex-Baserad (Vi) | AI/ML-Baserad | |
|---|---|---|
| Reproducerbarhet | 100% identiska resultat | Resultat kan variera |
| Granskbarhet | Helt förklarlig | Svart låda |
| Träningsdata | Inte nödvändig | Stora datamängder behövs |
| Modellavvikelse | Ingen—mönster är fasta | Försämras över tid |
| Prestanda | Snabb, förutsägbar | Variabel, GPU-beroende |
| Beräkningskostnad | Låg (endast CPU) | Hög (GPU ofta nödvändig) |
| Regulatorisk Efterlevnad | Lätt att demonstrera | Svårt att bevisa |
Hur Mönsterigenkänning Fungerar
Varje entitetstyp har noggrant utformade regex-mönster som matchar specifika format.
E-postadresser
Matchar standard e-postformat: lokal-del@domän.tld
Kreditkortsnummer
Matchar Visa, Mastercard, Amex och andra kortformat med Luhn-validering
Tysk IBAN
Matchar tyskt IBAN-format med valfria mellanslag
Byggd för Efterlevnad
När revisorer frågar "varför upptäcktes detta?" behöver du ett klart svar. Vår regex-baserade strategi ger precis det.
- GDPR Artikel 25: Integritet genom design med förklarlig bearbetning
- ISO 27001: Dokumenterade, upprepbara processer
- Revisionsspår: Varje upptäckte kan spåras till ett specifikt mönster
Exempel på Revisionssvar
Fråga: Varför flaggades "john.smith@company.com"?
Svar: Matchade e-postmönster vid position 45-68 med konfidens 0.95. Mönster: standard e-postformatvalidering.