[논문 리뷰] COVID-19 and Company Knowledge Graphs: Assessing Golden Powers and Economic Impact of Selective Lockdown via AI Reasoning

Luigi Bellomarini, Marco Benedetti외 5명|arXiv (Cornell University)|2020. 04. 21.

International Arbitration and Investment Law참고 문헌 21인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 코로나19 기간 동안 이탈리아가 시행한 선택적 봉쇄 조치가 기업 지배 구조와 전략적 기업 통제에 미친 영향을 분석하기 위해 지식 그래프와 자동 추론을 활용하는 것을 제안한다. 주식 보유 네트워크를 모델링하고 논리 기반 추론을 적용함으로써, 종합 기업의 탐지, 통합 지배 구조의 평가, 경제 위기 기간 동안의 적대적 수탈 방지를 위한 골든 파워 개입 지원이 가능하다.

ABSTRACT

In the COVID-19 outbreak, governments have applied progressive restrictions to production activities, permitting only those that are considered strategic or that provide essential services. This is particularly apparent in countries that have been stricken hard by the virus, with Italy being a major example. Yet we know that companies are not just isolated entities: They organize themselves into intricate shareholding structures --- forming company networks --- distributing decision power and dividends in sophisticated schemes for various purposes. One tool from the Artificial Intelligence (AI) toolbox that is particularly effective to perform reasoning tasks on domains characterized by many entities highly interconnected with one another is Knowledge Graphs (KG). In this work, we present a visionary opinion and report on ongoing work about the application of Automated Reasoning and Knowledge Graph technology to address the impact of the COVID-19 outbreak on the network of Italian companies and support the application of legal instruments for the protection of strategic companies from takeovers.

연구 동기 및 목표

• 코로나19 패닉 기간 동안의 선택적 봉쇄 조치가 이탈리아의 기업 지배 및 통제 구조에 미친 영향을 평가하기 위해.
• 주식 보유 체인과 통합 지배 구조를 바탕으로 종합 기업을 식별하는 형식적 프레임워크를 개발하기 위해.
• 골든 파워와 같은 법적 수단을 지원하기 위해 전략적 기업에서의 수탈 위험을 자동으로 탐지할 수 있도록 하기 위해.
• 경제적 혼란 기간 동안 국가 수준의 기업 네트워크에 적용 가능한 확장 가능한 논리 기반 방법론을 만들기 위해.
• 위기 상황에서 변화하는 기업 네트워크를 실시간으로 분석할 수 있는 기반을 마련하기 위해.

제안 방법

• 기업과 개인을 노드로, 주식 보유 관계를 방향성 있는 간선으로 하는 지식 그래프로 이탈리아의 상장되지 않은 기업 네트워크를 모델링하기 위해.
• 특히 Vadalog을 활용한 논리 기반 지식 표현 및 추론(KRR) 형식론을 적용하여 소유 및 통제 관계에 대한 자동 추론을 수행하기 위해.
• 다수 주식 보유 체인을 통해 통합 지배를 정의하여 종합 기업과 그 구조적 특성을 식별하기 위해.
• 수탈 시도 가능성을 탐지하기 위해 통제 문제를 논리적 쿼리로 제시하기 위해.
• 코로나19 기간 동안 발생하는 지역 및 현지 규제 개정 사항을 지식 그래프에 통합하여 확장하기 위해.
• 네트워크 분석과 지식 그래프 임bedding을 활용하여 종합 기업 내의 위상 패턴을 연구하고 통제 집중도 또는 산산이 흩어진 정도를 평가하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 선택적 봉쇄 조치는 이탈리아의 기업 종합 기업의 구조와 회복력에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ2 기업 지식 그래프에 대한 논리 기반 추론을 통해 전략적 기업에서 숨겨진 수탈 시도를 얼마나 정확하게 탐지할 수 있는가?
• RQ3 주식 보유 체인과 통합 지배를 바탕으로 종합 기업을 명확하게 정의할 수 있는 형식적 기준은 무엇인가?
• RQ4 자동 추론을 통해 골든 파워 도구의 적용을 어떻게 지원하여 국가가 전략적 기업의 통제를 유지할 수 있는가?
• RQ5 위기 상황 동안 기업 네트워크 위상학적 구조는 어떻게 변화하며, 이를 실시간으로 어떻게 포착할 수 있는가?

주요 결과

• 통합 지배의 형식화는 다수 주식 보유 체인을 통해 종합 기업을 모호함 없이 식별할 수 있게 한다.
• 지식 그래프와 논리 기반 추론의 조합은 전략적 기업에서의 통제 관계 및 잠재적 수탈 위험을 자동으로 탐지할 수 있도록 한다.
• 지역 및 현지 개정 사항을 지식 그래프에 통합함으로써 변화하는 규제 환경의 동적 분석을 지원한다.
• 종합 기업의 붕괴는 통제 집중도와 같은 새로운 분석 지표를 가능하게 하여 위기 상황에서 그룹의 회복력을 평가할 수 있도록 한다.
• 이 방법론은 다른 경제적 충격에 적용 가능하며, 확장 가능한 실시간 정책 지원 시스템의 기반을 제공한다.
• 향후 확장 사항으로 상장 기업과 도시 수준의 규제 데이터를 포함하여 분석의 완전성과 정밀도를 향상시킬 예정이다.