論文の概要: Compliance-Scored Best-of-N Guardrail Orchestration for Multimodal Document Generation in Payments Dispute Defense

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.01513v1
• Date: Mon, 01 Jun 2026 00:24:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-02 21:34:29.757333
• Title: Compliance-Scored Best-of-N Guardrail Orchestration for Multimodal Document Generation in Payments Dispute Defense
• Title（参考訳）: 支払い紛争防衛における多モーダル文書生成のためのコンプライアンス対応型ベストオブNガードレールオーケストレーション
• Authors: Nataraj Agaram Sundar, Tejas Morabia,
• Abstract要約: 企業文書の大量生成には、財務紛争の物語、コンプライアンス通知、監査要約が含まれる。 統一されたガードレール層の前に、プロダクションシステムはしばしば別々のPIIリアクション、コンテンツモデレーション、フォーマット検証ステップを縫い合わせていた。 本稿では,テキストと画像入力のためのガードレールオーケストレーションレイヤを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-stakes enterprise document generation, including financial dispute narratives, compliance notices, and audit summaries, demands schema correctness, policy compliance, and low-latency operation at scale. Prior to a unified guardrail layer, production systems often stitched together separate PII redaction, content moderation, and format validation steps, leading to fragmented logic, slower request paths, and higher operational cost. We present a guardrail orchestration layer for text and image inputs that couples multi-candidate generation with an explicit compliance score used for early exit. The framework runs configurable parallel generation heads, scores candidates against weighted guardrails including PII detection, content moderation, schema constraints, and domain rules, and returns the best-scoring output with selection metadata. The available operational readout reports 5 attempts within 20 seconds and 91 percent compliance. For payments dispute defense summaries, we analyze aggregate operational scenario readouts rather than a randomized A/B test. Variable cohorts show higher count win rates than controls overall, 301/659 versus 536/1548, corresponding to +11.0 percentage points with 95 percent confidence interval [6.6, 15.5] and p < 0.001, and for adjusted item-not-received cases, +7.5 percentage points with 95 percent confidence interval [0.2, 15.7] and p = 0.045. Fraud and local evidence-ranking deltas are directionally positive but not statistically significant from the aggregate count data. We also report reviewer-calibrated Responsible-AI evidence-quality signals from 770 generated-evidence reviews and a 70-case OCR slice, and document the reproducibility boundary through the request interface, scoring logic, pseudocode, and operational evidence boundary.
• Abstract（参考訳）: 金融紛争の物語、コンプライアンス通知、監査要約など、企業文書の大量生成は、スキーマの正当性、ポリシーの遵守、大規模かつ低レイテンシな運用を要求する。 統一されたガードレール層の前に、プロダクションシステムはPIIの分離、コンテンツモデレーション、フォーマット検証のステップを縫い合わせ、ロジックの断片化、要求パスの遅さ、運用コストの高騰につながった。 本稿では,テキストと画像入力のためのガードレールオーケストレーションレイヤを提案する。 このフレームワークは、設定可能な並列生成ヘッドを実行し、PII検出、コンテンツモデレーション、スキーマ制約、ドメインルールを含む重み付けされたガードレールに対して候補をスコアし、選択メタデータでベストスコア出力を返す。 利用可能な運用読み出しレポートは、20秒以内に5回、コンプライアンスは91%である。 支払い紛争防衛要約では、ランダム化A/Bテストではなく、総合的な運用シナリオの読み出しを解析する。 可変コホートでは、信頼区間(6.6, 15.5]およびp < 0.001)の+11.0ポイントに相当する301/659対536/1548対301/659対536/1548、調整項目非受信の場合+7.5ポイント、95%信頼区間(0.2, 15.7)およびp =0.045である。 フラッドと局所的なエビデンスランクのデルタは、累積カウントデータから統計的に有意であるが統計的に有意ではない。 また、770個の生成証拠レビューと70ケースのOCRスライスからの応答性AIエビデンス品質信号のレビュアー校正を行い、要求インタフェース、スコアリングロジック、疑似コード、運用証拠境界を通じて再現性境界を文書化する。

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