論文の概要: FST Pay: Deterministic Safety-Gated Architecture for Youth Digital Payments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.11195v1
- Date: Thu, 10 Sep 2026 08:03:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-11 23:53:35.247556
- Title: FST Pay: Deterministic Safety-Gated Architecture for Youth Digital Payments
- Title（参考訳）: FST Pay: 若手デジタルペイメントのための決定論的安全保証アーキテクチャ
- Abstract要約: 本稿では,FSTペイ(Financial Safety for Teens Pay)をアーキテクチャおよび形式仕様として紹介する。
FST Payは不変の運用バウンダリ上に構築されている。
ジェネレーティブAIは、公開後のイベントを消費して、自然言語の財務的な洞察を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Digital payment infrastructures increasingly provide adolescent users with direct access to real-time financial services. While early access promotes financial literacy and digital inclusion, it exposes young users to severe risks of impulsive spending, social engineering frauds, unauthorized transactions, and merchant exploitation. Conventional countermeasures rely on probabilistic machine learning or rigid static controls. However, allowing probabilistic or generative artificial intelligence (AI) models to directly influence real-time payment authorization introduces non-determinism, unpredictable edge-case behavior, and critical audit vulnerabilities. This paper introduces Financial Safety for Teens Pay (FST Pay) as an architectural and formal specification. FST Pay is founded on an immutable operational boundary: strict deterministic safety gating on the real-time authorization path coupled with decoupled downstream AI explanation. Transactions initiated via rails like UPI are subjected to six deterministic invariant checks covering spending limits, guardian co-sign policies, transaction amount thresholds, merchant category codes, temporal access intervals, and hardware integrity constraints. Transactions are classified strictly into ALLOW, REVIEW, or BLOCK outcomes through an ordered, mutually exclusive decision function. High-risk transactions trigger an asynchronous guardian co-sign workflow. Generative AI is relegated entirely downstream of settlement, consuming published post-decision events solely to generate natural-language financial insights without holding mutation privileges over the ledger.
- Abstract（参考訳）: デジタル決済のインフラは、青少年のユーザーにリアルタイム金融サービスに直接アクセスできるようになってきている。
早期アクセスは金融リテラシーとデジタル・インクルージョンを促進するが、若いユーザーは衝動的支出、社会工学の詐欺、不正取引、商取引の深刻なリスクに晒される。
従来の対策は確率論的機械学習や静的制御に依存している。
しかし、確率的または生成的人工知能(AI)モデルがリアルタイム支払い承認に直接影響を及ぼすことで、非決定性、予測不可能なエッジケースの振る舞い、重要な監査脆弱性が導入される。
本稿では,FSTペイ(Financial Safety for Teens Pay)をアーキテクチャおよび形式仕様として紹介する。
FST Payは不変の運用バウンダリ上に構築されている。リアルタイムの承認パスに厳格な決定論的安全性ゲーティングと、分離された下流AI説明が組み合わさったものだ。
UPIのようなレールを介して開始されるトランザクションは、支出制限、保護的共同署名ポリシー、トランザクション量しきい値、商店のカテゴリコード、時間的アクセス間隔、ハードウェアの整合性制約を含む6つの決定論的不変チェックを受ける。
トランザクションは厳密にALLOW、REVIEW、またはBLOCKの結果に分類される。
高リスクトランザクションは非同期の保護者共同署名ワークフローをトリガーする。
ジェネレーティブAIは完全にダウンストリームの解決され、公開後のイベントを消費して、台帳に突然変異特権を保持することなく、自然言語の財務的な洞察を生成する。
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