論文の概要: Adoption of AI-Driven Fraud Detection System in the Nigerian Banking Sector: An Analysis of Cost, Compliance, and Competency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.00061v1
• Date: Tue, 28 Oct 2025 21:30:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 23:06:53.985726
• Title: Adoption of AI-Driven Fraud Detection System in the Nigerian Banking Sector: An Analysis of Cost, Compliance, and Competency
• Title（参考訳）: ナイジェリア銀行部門におけるAI駆動詐欺検知システムの導入--コスト・コンプライアンス・コンピテンシーの分析
• Authors: Stephen Alaba John, Joye Ahmed Shonubi, Patience Farida Azuikpe, Victor Oluwatosin Ologun,
• Abstract要約: 本研究では,ナイジェリアの銀行におけるAIによる不正検出システムの適用範囲と決定要因について検討した。 この研究の人口はナイジェリアの24の銀行から成っている。 その結果,トップマネジメントサポート,ITインフラストラクチャ,規制コンプライアンス,スタッフの能力,有効性がAIによる不正検出システムの採用を促進することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The inception of AI-based fraud detection systems has presented the banking sector across the globe the opportunity to enhance fraud prevention mechanisms. However, the extent of adoption in Nigeria has been slow, fragmented, and inconsistent due to high cost of implementation and lack of technical expertise. This study seeks to investigate extent of adoption and determinants of AI-driven fraud detection systems in Nigerian banks. This study adopted a cross-sectional survey research design. Data were extracted from primary sources through structured questionnaire based on 5-point Likert scale. The population of the study consist of 24 licensed banks in Nigeria. A purposive sampling technique was used to select 5 biggest banks based on market capitalization and customer base. The Ordered Logistic Regression (OLR) model was used to estimate the data. The results showed that top management support, IT infrastructure, regulatory compliance, staff competency and perceived effectiveness accelerate the uptake of AI-driven fraud detection systems adoption. However, high implementation cost discourages it. Therefore, the study recommended that banks should invest in modern and scalable IT systems that support the integration of AI tools; adopt open-source or cloud-based AI platforms that are cost-effective; embrace continuous professional development in AI, and fraud analytics for IT, fraud investigation, and risk management staff.
• Abstract（参考訳）: AIベースの不正検出システムの導入は、世界中の銀行セクターに不正防止メカニズムを強化する機会を与えてきた。 しかし、ナイジェリアにおける採用の程度は、高い実装コストと技術的専門知識の欠如のため、遅く、断片化され、矛盾している。 本研究では,ナイジェリアの銀行におけるAIによる不正検出システムの導入状況と決定要因について検討する。 本研究は横断的な調査研究設計を採用した。 5-point Likert 尺度に基づく構造化質問紙から一次資料からデータを抽出した。 この研究の人口はナイジェリアの24の銀行から成っている。 市場資本化と顧客ベースに基づいて5大銀行を選定するために, パーポーブサンプリング手法を用いた。 Ordered Logistic Regression (OLR) モデルは、データを見積もるために使用される。 その結果,トップマネジメントサポート,ITインフラストラクチャ,規制コンプライアンス,スタッフの能力,有効性がAIによる不正検出システムの採用を促進することがわかった。 しかし、高い実装コストはそれを妨げます。 そのため、調査では、AIツールの統合をサポートする現代的でスケーラブルなITシステムに投資すること、コスト効率のよいオープンソースまたはクラウドベースのAIプラットフォームの採用、AIの継続的プロフェッショナル開発の導入、ITの不正分析、不正調査、リスク管理スタッフを採用することを推奨している。

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