論文の概要: Regulating Ai In Financial Services: Legal Frameworks And Compliance Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.14541v1
• Date: Mon, 17 Mar 2025 14:29:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 15:24:20.421719
• Title: Regulating Ai In Financial Services: Legal Frameworks And Compliance Challenges
• Title（参考訳）: 金融サービスにおけるAI規制 - 法的枠組みとコンプライアンスの課題
• Authors: Shahmar Mirishli,
• Abstract要約: 金融サービスにおける人工知能(AI)規制の進展状況について考察する。 不正検出からアルゴリズム取引まで、AI駆動のプロセスがいかに効率性を高め、重大なリスクをもたらすかを強調している。 この研究は、欧州連合、米国、英国などの主要な司法管轄区域における規制のアプローチを比較している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This article examines the evolving landscape of artificial intelligence (AI) regulation in financial services, detailing the legal frameworks and compliance challenges posed by rapid technological adoption. By reviewing current legislation, industry guidelines, and real-world use cases, it highlights how AI-driven processes, from fraud detection to algorithmic trading, offer efficiency gains yet introduce significant risks, including algorithmic bias, data privacy breaches, and lack of transparency in automated decision-making. The study compares regulatory approaches across major jurisdictions such as the European Union, United States, and United Kingdom, identifying both universal concerns, like the need for explainability and robust data protection, and region-specific compliance requirements that impact the implementation of high-risk AI applications. Additionally, it underscores emerging areas of focus, such as liability for AI-driven errors, systemic risks posed by interlinked AI systems, and the ethical considerations of technology-driven financial exclusion. The findings reveal gaps in existing rules and emphasize the necessity for adaptive, technology-neutral policies capable of fostering innovation while safeguarding consumer rights and market integrity. The article concludes by proposing a principled regulatory model that balances flexibility with enforceable standards, advocating closer collaboration between policymakers, financial institutions, and AI developers to ensure a secure, fair, and forward-looking framework for AI in finance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、金融サービスにおける人工知能(AI)規制の進展状況について考察し、急速な技術導入に伴う法的枠組みとコンプライアンスの課題を詳述する。 現行の法律、業界ガイドライン、実世界のユースケースをレビューすることで、不正検出からアルゴリズム取引まで、AI駆動のプロセスが、アルゴリズムバイアス、データプライバシ侵害、自動意思決定における透明性の欠如といった重大なリスクをいかに生み出すかを強調している。 調査では、EU、米国、英国などの主要司法機関の規制アプローチを比較し、説明可能性や堅牢なデータ保護の必要性や、リスクの高いAIアプリケーションの実装に影響を与える地域固有のコンプライアンス要件といった、普遍的な懸念の両方を特定した。 さらに、AI駆動型エラーの責任、相互接続型AIシステムによって引き起こされるシステム的リスク、テクノロジー駆動型金融排除の倫理的考慮など、新たな分野に焦点を当てている。 この発見は、既存のルールのギャップを明らかにし、消費者の権利と市場の整合性を守りながらイノベーションを育むための適応的で技術中立的な政策の必要性を強調している。 この記事では、フレキシビリティと強制可能な標準のバランスをとる、原則化された規制モデルを提案し、金融におけるAIのセキュアで公正で前向きなフレームワークを保証するために、政策立案者、金融機関、AI開発者との緊密なコラボレーションを提唱する。

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