論文の概要: Agentic AI for Autonomous, Explainable, and Real-Time Credit Risk Decision-Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.00818v1
• Date: Mon, 22 Dec 2025 23:30:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-11 18:48:17.519833
• Title: Agentic AI for Autonomous, Explainable, and Real-Time Credit Risk Decision-Making
• Title（参考訳）: 自律的で説明可能なリアルタイム信用リスク意思決定のためのエージェントAI
• Authors: Chandra Sekhar Kubam,
• Abstract要約: 本稿では、エージェントAIフレームワーク、つまりAIエージェントが人間の観察者に依存しない動的信用の世界を見るシステムを提案する。 この研究は、学習を強化するマルチエージェントシステム、自然言語推論、説明可能なAIモジュール、リアルタイムデータ吸収パイプラインを導入している。 結論からは、意思決定のスピード、透明性、応答性が、従来の信用スコアモデルよりも優れていることが分かる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Significant digitalization of financial services in a short period of time has led to an urgent demand to have autonomous, transparent and real-time credit risk decision making systems. The traditional machine learning models are effective in pattern recognition, but do not have the adaptive reasoning, situational awareness, and autonomy needed in modern financial operations. As a proposal, this paper presents an Agentic AI framework, or a system where AI agents view the world of dynamic credit independent of human observers, who then make actions based on their articulable decision-making paths. The research introduces a multi-agent system with reinforcing learning, natural language reasoning, explainable AI modules, and real-time data absorption pipelines as a means of assessing the risk profiles of borrowers with few humans being involved. The processes consist of agent collaboration protocol, risk-scoring engines, interpretability layers, and continuous feedback learning cycles. Findings indicate that decision speed, transparency and responsiveness is better than traditional credit scoring models. Nevertheless, there are still some practical limitations such as risks of model drift, inconsistencies in interpreting high dimensional data and regulatory uncertainties as well as infrastructure limitations in low-resource settings. The suggested system has a high prospective to transform credit analytics and future studies ought to be directed on dynamic regulatory compliance mobilizers, new agent teamwork, adversarial robustness, and large-scale implementation in cross-country credit ecosystems.
• Abstract（参考訳）: 金融サービスの短時間で重要なデジタル化は、自律的で透明でリアルタイムな信用リスク意思決定システムへの緊急の要求につながっている。 従来の機械学習モデルはパターン認識に効果的であるが、現代の金融業務で必要とされる適応的推論、状況認識、自律性は持っていない。 提案手法として,AIエージェントが人間の観察者から独立して動的信用の世界を視認するエージェント型AIフレームワークを提案する。 この研究では、学習の強化、自然言語推論、説明可能なAIモジュール、リアルタイムデータ吸収パイプラインを備えたマルチエージェントシステムを導入し、人間の少ない借り手のリスクプロファイルを評価する。 プロセスは、エージェントコラボレーションプロトコル、リスク評価エンジン、解釈可能性レイヤ、継続的なフィードバック学習サイクルで構成される。 結論からは、意思決定のスピード、透明性、応答性が、従来の信用スコアモデルよりも優れていることが分かる。 それでも、モデルドリフトのリスク、高次元データの解釈の不整合、規制の不確実性、低リソース環境におけるインフラストラクチャの制限など、いくつかの実用的な制限がある。 提案システムは、信用分析を変革するための高い見通しを持ち、将来の研究は、動的規制コンプライアンス・モビライザー、新しいエージェントチームワーク、敵の堅牢性、クロスカントリークレジットエコシステムにおける大規模実装に向けるべきである。

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