論文の概要: When AI Meets Wall Street: A Survey on Trustworthy AI in Fintech

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.30650v1
• Date: Thu, 28 May 2026 23:10:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-01 20:56:50.284177
• Title: When AI Meets Wall Street: A Survey on Trustworthy AI in Fintech
• Title（参考訳）: AIがウォール街と出会う - フィンテックにおける信頼できるAIに関する調査
• Authors: Qingwen Zeng, Zhenghao Zhao, Yitian Yang, Yiqi Zhu, Fangchen Liu, Zhaoge Bi, Moe Thandar Kyaw Wynn, Kim-Kwang Raymond Choo, Huaming Chen,
• Abstract要約: 我々は、金融AIのための統一的でライフサイクル中心的でメカニズム駆動のフレームワークを提案する。 金融AIをトレーニング、更新、デプロイメント、推論、運用、監視、フィードバックの3つのライフサイクルステージに分割します。 各サブタイプについて、アルゴリズム戦略、実現可能性制約、ステルスと永続性、下流の財務効果を分析します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.022055126183865
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence is now embedded as a primary decision engine in continuously operated financial AI pipelines spanning training and updating, deployment and inference, and operation with monitoring and feedback. The automation and scale that make these pipelines effective also create novel attack surfaces, where small algorithmic perturbations can amplify into persistent, system-level financial harm. Existing surveys, however, either treat AI as a defensive tool or analyse adversarial machine learning in a domain-agnostic manner, abstracting away finance-specific constraints such as accounting plausibility, non-IID federated data, continuous retraining, and automation-amplified downstream effects. We address this gap with a unified, lifecycle-centric and mechanism-driven framework. We partition financial AI into three lifecycle stages: training and updating, deployment and inference, and operation, monitoring, and feedback. We further propose the Financial AI Security and Robustness Taxonomy, organising seventeen attack subtypes across data and model poisoning, adversarial attacks on decision boundaries, prompt injection in LLM-mediated workflows, and deepfake-driven subversion of KYC verification layers. For each subtype, we analyse algorithmic strategy, feasibility constraints, stealth and persistence, and downstream financial consequences. Finally, we identify open challenges and outline a research agenda toward lifecycle-aware stress testing and finance-relevant robustness benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 人工知能は、トレーニング、更新、デプロイメント、推論、監視とフィードバックによる運用にまたがる継続的な運用中の金融AIパイプラインにおいて、主要な決定エンジンとして組み込まれている。 これらのパイプラインを効果的にするための自動化とスケールは、小さなアルゴリズムの摂動が永続的でシステムレベルの金融被害を増幅する、新たな攻撃面を生み出します。 しかし、既存の調査では、AIを防御ツールとして扱うか、ドメインに依存しない方法で敵機械学習を分析するか、会計の可視性、IID以外のフェデレーションデータ、継続的なリトレーニング、自動化された下流効果といった金融特有の制約を抽象化している。 私たちはこのギャップを、統合され、ライフサイクル中心で、メカニズム駆動のフレームワークで解決します。 金融AIをトレーニング、更新、デプロイメント、推論、運用、監視、フィードバックの3つのライフサイクルステージに分割します。 さらに、ファイナンシャルAIセキュリティとロバストネス分類を提案し、データとモデル中毒の17の攻撃サブタイプ、意思決定境界に対する敵攻撃、LCMを介するワークフローへのインジェクションの迅速な注入、KYC検証層のディープフェイク駆動のサブバージョンを編成する。 各サブタイプについて、アルゴリズム戦略、実現可能性制約、ステルスと永続性、下流の財務効果を分析します。 最後に、オープンな課題を特定し、ライフサイクルに配慮したストレステストと金融関連ロバストネスベンチマークに向けた研究課題を概説する。

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