(一)本次大數據運用分析係以現行發行面預警模型(財報實審選案系統)為基礎，分析過往曾發生變更交易及不法交易等特定事件之高風險公司，並納入交易面相關變數作為新投入的觀察指標，總共檢視超過百萬筆資料，建構新的預警模型以供未來監理選案工作之參考。另為從眾多指標中篩選出對於預測高風險公司具有預測力的變數，本研究運用統計方法逐一判定各指標鑑別風險群體的能力，留下較具鑑別能力的變數，再據以計算出各上櫃公司的綜合風險機率值，藉以評估公司之風險等級。

(二)本預警模型可從眾多數據及資料中挖掘分析具有意義的變數或資訊，在監理資源有限情況下，可協助監理工作作為初步篩選過濾工具，將有限的監理時間投入在高風險公司，提升監理效率。

(三)另因社會科學質性因素複雜，特殊事件發生時，其手法及態樣可能不同於以往案例，以過往案例特性建構的模型恐怕難以完全偵測，監理單位仍需人為判斷作為輔助來即時處置與回應，尚未能將監理工作全仰賴系統偵測作為唯一判斷依據，故本預警模型係作為監理工作的參考資訊之一。