論文の概要: Bubble, Bubble, AI's Rumble: Why Global Financial Regulatory Incident Reporting is Our Shield Against Systemic Stumbles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.26150v1
• Date: Tue, 30 Sep 2025 12:01:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 17:09:04.529633
• Title: Bubble, Bubble, AI's Rumble: Why Global Financial Regulatory Incident Reporting is Our Shield Against Systemic Stumbles
• Title（参考訳）: バブル、バブル、AIの暴言:世界金融規制事件の報告はシステム障害に対する我々の脅威
• Authors: Anchal Gupta, Gleb Pappyshev, James T Kwok,
• Abstract要約: 現在のAIインシデントデータベースは、クラウドソーシングやニューススクレイピングに依存しており、体系的に資本市場の異常を見落としている。 本稿では,医療・航空のインシデントドキュメンテーションモデルを用いて,取引後の報告フレームワークを合成する,規制グレードのグローバルデータベースを提案する。 我々は、AI主導のシステムリスクの不安定な「カルドロン」に対して、AI主導の金融市場におけるリスク管理を強化し、レジリエンスを高めるための即時行動を求めます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.86669983369923
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: "Double, double toil and trouble; Fire burn and cauldron bubble." As Shakespeare's witches foretold chaos through cryptic prophecies, modern capital markets grapple with systemic risks concealed by opaque AI systems. According to IMF, the August 5, 2024, plunge in Japanese and U.S. equities can be linked to algorithmic trading yet ab-sent from existing AI incidents database exemplifies this transparency crisis. Current AI incident databases, reliant on crowdsourcing or news scraping, systematically over-look capital market anomalies, particularly in algorithmic and high-frequency trading. We address this critical gap by proposing a regulatory-grade global database that elegantly synthesises post-trade reporting frameworks with proven incident documentation models from healthcare and aviation. Our framework's temporal data omission technique masking timestamps while preserving percent-age-based metrics enables sophisticated cross-jurisdictional analysis of emerging risks while safeguarding confidential business information. Synthetic data validation (modelled after real life published incidents , sentiments, data) reveals compelling pat-terns: systemic risks transcending geographical boundaries, market manipulation clusters distinctly identifiable via K-means algorithms, and AI system typology exerting significantly greater influence on trading behaviour than geographical location, This tripartite solution empowers regulators with unprecedented cross-jurisdictional oversight, financial institutions with seamless compliance integration, and investors with critical visibility into previously obscured AI-driven vulnerabilities. We call for immediate action to strengthen risk management and foster resilience in AI-driven financial markets against the volatile "cauldron" of AI-driven systemic risks., promoting global financial stability through enhanced transparency and coordinated oversight.
• Abstract（参考訳）: 「ダブル、ダブル、ダブル、トラブル、火傷、コールドロンバブル」 シェイクスピアの魔女は秘密の予言を通じて混乱を予見し、現代の資本市場は不透明なAIシステムによって隠された体系的なリスクに悩まされた。 IMFによると、2024年8月5日、日米の株価急落は、既存のAIインシデントデータベースから除外されたアルゴリズム取引と結びつく可能性がある。 現在のAIインシデントデータベースは、クラウドソーシングやニューススクレイピングに依存しており、特にアルゴリズムと高周波取引において、体系的に資本市場の異常を見過ごしている。 この重要なギャップに対処するため、規制グレードのグローバルデータベースを提案し、医療や航空のインシデントドドキュメンテーションモデルを用いて、取引後の報告フレームワークをエレガントに合成する。 当社のフレームワークの時間的データ消去技術は、タイムスタンプを隠蔽し、パーセンテージベースのメトリクスを保存することで、機密ビジネス情報を保護しつつ、出現するリスクの厳密な相互判断分析を可能にする。 地理的境界を超越するシステム的リスク、K平均アルゴリズムによる市場操作クラスタ、そして、地理的位置よりも取引行動に著しく影響を与えるAIシステムタイポロジー、この三部構成ソリューションは、前例のない横断的な監視、シームレスなコンプライアンス統合を備えた金融機関、そして、これまで明らかにされていなかったAI駆動の脆弱性に対する重要な可視性を持つ投資家などである。 我々は、AI主導のシステムリスクの不安定な「カルドロン」に対して、AI主導の金融市場におけるリスク管理を強化し、レジリエンスを高めるための即時行動を求めます。 透明性の強化と協調監視によるグローバルな金融安定の促進。

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