論文の概要: CLAIR-Fin: An Adversarial Multi-Agent Framework for Claim-Level Verification and Adaptive Debate in Cross-Modal Financial QA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.13706v2
• Date: Tue, 18 Aug 2026 12:21:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-19 13:45:32.85628
• Title: CLAIR-Fin: An Adversarial Multi-Agent Framework for Claim-Level Verification and Adaptive Debate in Cross-Modal Financial QA
• Title（参考訳）: CLAIR-Fin: クロスモーダルファイナンシャルQAにおけるクレームレベル検証と適応的議論のための多元的多元的フレームワーク
• Authors: Fatema Tuj Johora Faria, Mukaffi Bin Moin, Jubayer Al Mahmud, M. F. Mridha, Md. Alam Hossain,
• Abstract要約: CLAIR-Finは9エージェントのフレームワークで、各質問を型付き金融クレームレジャーで保持される原子クレームに分解する。 各クレームは、非対称エビデンス・オーソリティ、カストディーの連鎖検証、アダプティブ・リビュータル・サイクルを通じて解決される。 バングラデシュ銀行年報資料から設定した500のクロスモーダルファイナンス評価であるBB-FinQA-XのCLAIR-Finを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4417991658092448
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing defenses against hallucination in retrieval-augmented and multi-agent pipelines remain partial: evidence is trusted despite modality disagreement, debate verifies an aggregate report rather than individual claims, and such verification occurs only after drafting, leaving inter-agent errors undetected until the final text. To close this gap, we present CLAIR-Fin, a nine-agent framework that decomposes each question into atomic claims maintained in a typed Financial Claim Ledger. Each claim is resolved through Asymmetric Evidence Authority, which conditions evidence trust on claim type rather than treating all modalities as equally reliable; Chain-of-Custody Verification, which checks grounding at the hand-off between drafting and adversarial review rather than only at the pipeline's exit; an Adaptive Rebuttal Cycle, which routes contested claims through adversarial debate whose depth scales with what that debate finds; and a terminal entailment audit paired with a continuous Hallucination Risk Index that distinguishes claims that passed scrutiny from claims never contested. We evaluate CLAIR-Fin on BB-FinQA-X, a 500-question cross-modal financial evaluation set built from Bangladesh Bank Annual Report material, stratified by query type, format, and difficulty. Relative to a single-pass retrieval-augmented generation baseline, it raises faithfulness ($0.780 \rightarrow 0.889$) while abstaining on 5.4% of questions when evidence is insufficient rather than forcing an unsupported response, and it exceeds stronger retrieval-strategy baselines such as HyDE and Graph-RAG on faithfulness ($\leq 0.874$).
• Abstract（参考訳）: 証拠はモダリティの不一致にもかかわらず信頼されており、議論は個々のクレームよりも総合的なレポートを検証し、そのような検証は起草後にのみ発生し、アジェント間エラーは最終文まで検出されない。 このギャップを埋めるために、私たちはCLAIR-Finという9つのフレームワークを紹介します。 各クレームは、すべてのモダリティを平等に扱うのではなく、クレームタイプの信頼性を証明している非対称証拠局(Asymmetric Evidence Authority)、パイプラインの出口に留まらず、起草と敵のレビューの間のハンドオフを根拠にチェックするChain-of-Custody Verification、その議論が発見される範囲を拡大している敵の議論を通じてクレームを経路するAdaptive Rebuttal Cycle、そしてクレームから精査されたクレームを区別する連続的ハロシン化リスク指標(Continuous Hallucination Risk Index)で解決される。 バングラデシュ銀行年次報告書資料から構築した500件のクロスモーダル・ファイナンシャル・アセスメント・セットであるBB-FinQA-XのCLAIR-Finを評価する。 単一パスの検索強化された世代ベースラインとは対照的に、信頼できる(0.780 \rightarrow 0.889$)一方で、証拠がサポートされない応答を強制するのではなく、証拠が不十分である場合の5.4%の質問を棄却し、忠実さについてHyDEやGraph-RAGのようなより強力な検索戦略ベースラインを超える(\leq 0.874$)。

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