Bakit Regex, + NLP?
Para sa pagsunod sa regulasyon, kailangan mo ng mga resulta na maaari mong ipaliwanag at ulitin. Ang aming deterministic na pamamaraan ay nagbibigay ng eksaktong iyon—walang black boxes, walang sorpresa.
Detalyadong Paghahambing
| Regex-Based (Kami) | AI/ML-Based | |
|---|---|---|
| Reproducibility | 100% na magkaparehong resulta | Maaaring mag-iba ang mga resulta |
| Auditability | Ganap na maipapaliwanag | Black box |
| Training Data | Hindi kinakailangan | Malalaking datasets ang kailangan |
| Model Drift | Wala—ang mga pattern ay nakatakda | Nanghihina sa paglipas ng panahon |
| Pagganap | Mabilis, predictable | Variable, nakadepende sa GPU |
| Gastos sa Compute | Mababa (CPU lamang) | Mataas (madalas na kailangan ang GPU) |
| Pagsunod sa Regulasyon | Madaling ipakita | Mahirap patunayan |
Paano Gumagana ang Pattern Matching
Bawat uri ng entity ay may maingat na nilikhang regex patterns na tumutugma sa mga tiyak na format.
Mga Email Address
Tumutugma sa karaniwang format ng email: local-part@domain.tld
Mga Numero ng Credit Card
Tumutugma sa Visa, Mastercard, Amex, at iba pang mga format ng card na may Luhn validation
German IBAN
Tumutugma sa format ng German IBAN na may opsyonal na mga espasyo
Itinayo para sa Pagsunod
Kapag tinanong ng mga auditor "bakit ito natukoy?" kailangan mo ng malinaw na sagot. Ang aming regex-based na pamamaraan ay nagbibigay ng eksaktong iyon.
- GDPR Article 25: Privacy by design na may maipapaliwanag na pagproseso
- ISO 27001: Naka-dokumento, maulit na mga proseso
- Audit Trail: Bawat pagtukoy ay maaaring subaybayan sa isang tiyak na pattern
Halimbawa ng Audit Response
Q: Bakit na-flag ang "john.smith@company.com"?
A: Tumugma sa email pattern sa posisyon 45-68 na may kumpiyansa 0.95. Pattern: validation ng karaniwang format ng email.