論文の概要: Governing Agentic AI in FinTech

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.11344v2
• Date: Thu, 13 Aug 2026 01:40:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-14 14:00:09.742825
• Title: Governing Agentic AI in FinTech
• Title（参考訳）: FinTechにおけるエージェントAIの統治
• Abstract要約: 金融機関は、エージェントAIシステムに連続的な決定を委譲している。 我々は、バインディングガバナンスの制約は能力ではなく、検証可能であると主張している。 我々はエージェントAIのためのマルチレベルガバナンス理論を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.731168012111834
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Financial institutions are delegating consequential decisions to agentic AI systems that decompose goals, coordinate models and tools, and act with little oversight. Yet agentic AI governance in FinTech is under-investigated. We argue the binding governance constraint is not capability but verifiability. We define the Verifiability Gap as the shortfall between the verification delegated authority demands and the explainability and reproducibility retained after a decision. It is indexed to a verifier, evidentiary standard, and audit lag. We develop a multilevel governance theory for agentic AI and test its mechanisms in three studies over nine model versions, from a three-billion-parameter local model to a commercial frontier system. Study 1 shows that provider releases alter historical financial actions, and that the controls replay needs belong to the provider: the frontier model rejects temperature, top_p and top_k outright and exposes no random seed. Under the tightest controls each endpoint allows, a local model reproduced 320 of 320 executions, hosted models 319 of 320 and 959 of 960. Study 2 shows that orchestration is a latent policy layer. Architecture changes final actions, and no execution record repeated in any configuration at any scale. The frontier model reproduces its own actions more often than the local ones, its record no better, and loses a comparable share of its differentiation. Capability buys a higher starting point, not auditability. Study 3 shows two deterministic credit-model versions each reproduce their current action perfectly, yet the current cannot recover a historical one. We conceptualize reproducibility as a governance profile, not a scalar, yielding evidence-contingent delegation: authority is defensible only while retained evidence substantiates its exercise. Beyond finance, the framework extends to other high-stakes domains requiring auditability.
• Abstract（参考訳）: 金融機関は、目標を分解し、モデルとツールを調整し、ほとんど監視せずに行動するエージェントAIシステムに、連続的な決定を委譲している。 しかし、FinTechのエージェントAIガバナンスは未定だ。 我々は、バインディングガバナンスの制約は能力ではなく、検証可能であると主張している。 我々は、検証可能ギャップを、検証された委任された権限要求と決定後の説明可能性と再現性の間の欠点として定義する。 検証者、明確な基準、監査遅延にインデックス付けされる。 我々はエージェントAIのためのマルチレベルガバナンス理論を開発し、そのメカニズムを3ビリオンパラメータ局所モデルから商用フロンティアシステムまで、9つのモデルバージョンに関する3つの研究で検証する。 研究1は、プロバイダのリリースが歴史的金融行動を変えることを示し、コントロールのリプレイはプロバイダが必要とするものであることを示している。 各エンドポイントの最も厳しいコントロールの下で、320の320のローカルモデル、320の319のホストモデル、960の959のローカルモデルが再生される。 調査2は、オーケストレーションが遅延ポリシー層であることを示している。 アーキテクチャは最終的なアクションを変更し、どんな構成でも実行記録は繰り返されない。 フロンティアモデルは、地元のものよりも頻繁に独自のアクションを再現するが、その記録は良くなく、差別化の相似性も失っている。 能力は、監査性ではなく、より高いスタートポイントを買います。 研究3では、2つの決定論的信用モデルバージョンがそれぞれの現在の動作を完璧に再現しているが、現在の状態は歴史的に復元できない。 我々は、再現可能性を、スカラーではなくガバナンスプロファイルとして概念化し、証拠を伴う代表団を産み出します。 ファイナンス以外にも、このフレームワークは監査性を必要とする他の高度なドメインにも拡張されている。

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