본 논문은 은행 감독 당국이 새로운 조치를 기존의 선례와 일관되게 부합하도록 하는 데 어려움을 해결하기 위해 정보 검색(IR) 시스템을 제안한다. 이 시스템은 현장 조사 결과를 입력받아 포괄적인 데이터베이스에서 가장 관련성 높은 과거 조사 결과 및 관련 조치를 검색하여 감독관이 새로운 조사 결과에 대해 정보에 입각한 조치를 취할 수 있도록 지원한다. 어휘, 의미, 자본규제규정(CRR) 퍼지 집합 매칭 기법을 결합하여 현재 사례와 밀접하게 일치하는 결과를 검색하며, 부분적으로 레이블이 지정된 데이터 시나리오에서의 성능은 몬테카를로 방법론을 통해 검증된다. Transformer 기반 잡음 제거 오토인코더를 사용하여 미세 조정된 최종 모델은 MAP@100 0.83, MRR@100 0.92를 달성하여 BM25와 같은 독립적인 어휘 모델 및 BERT 유사 의미 모델보다 우수한 성능을 보였다.
