論文の概要: Compliant with Local Controls, Collectively Discriminatory. A Governance Architecture for Multi-Agent AI in Regulated Finance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.27994v1
- Date: Wed, 23 Sep 2026 12:25:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-25 00:05:18.014591
- Title: Compliant with Local Controls, Collectively Discriminatory. A Governance Architecture for Multi-Agent AI in Regulated Finance
- Title（参考訳）: 規制ファイナンスにおける多エージェントAIのガバナンスアーキテクチャ
- Abstract要約: ARIAは、エージェント・ポピュレーション・ガバナンスのための金融特化参照アーキテクチャである。
規範的アカウンタビリティ、実行制御、保証学習プレーンにまたがる機能を整理する。
このコントリビューションは、これらのコントロールをフェアレンディング、EU AI Act、モデルリスク、行動監視のエビデンスのニーズにマップする。
- 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: Financial institutions are beginning to deploy agentic workflows in credit, fraud, collections, compliance, and operational control. Governance remains largely component-centric: each model or agent is specified, tested, authorized, and monitored locally. That is insufficient when institutional risk arises from the joint behavior of many locally acceptable components. We call this gap constitutional non-compositionality: local compliance checks need not compose into acceptable collective outcomes such as bounded disparate impact, market integrity, or traceable accountability. We propose ARIA as a finance-specific reference architecture and falsifiable research agenda for agent-population governance. It organizes six capabilities across normative-accountability, execution-control, and assurance-learning planes: policy specification, population-level observed-versus-expected behavior monitoring (M2), bounded authority, runtime containment, adaptive policy change, and preserved human oversight competence. Two simulations illustrate shared-signal thin-file exclusion under local controls and earlier warning from observed-versus-expected distributional monitoring in a constructed drift regime. The contribution maps these controls to fair-lending, EU AI Act, model-risk, and conduct-supervision evidence needs, and closes with a validation agenda rather than a production-effectiveness claim.
- Abstract（参考訳）: 金融機関は、信用、詐欺、コレクション、コンプライアンス、運用管理におけるエージェントワークフローの展開を始めている。
ガバナンスは、主にコンポーネント中心であり、各モデルまたはエージェントは、特定され、テストされ、承認され、ローカルに監視される。
これは、多くの局所的に許容されるコンポーネントのジョイント行動から制度的リスクが発生すると不十分である。
局所的コンプライアンスチェックは、有界な異なる影響、市場の完全性、トレーサブルな説明責任など、許容できる総合的な結果に構成する必要はありません。
我々は,ARIAを金融特化参照アーキテクチャとして提案し,エージェント・ポピュレーション・ガバナンスについて検討する。
基準計算可能性、実行制御、保証学習面にまたがる6つの機能、すなわち、ポリシー仕様、人口レベルで観察された行動監視(M2)、限定された権限、実行時の包摂、適応的なポリシー変更、人間の監視能力の維持である。
2つのシミュレーションでは、局所的な制御下での共有信号の薄いファイルの排除と、構築されたドリフト状態における観測逆推定分布モニタリングからの早期警告が示されている。
このコントリビューションは、これらのコントロールをフェアレンディング、EUのAI法、モデルリスク、行動スーパービジョンのエビデンスのニーズにマッピングし、生産効率のクレームではなく、検証のアジェンダで終了する。
関連論文リスト
- Compliant AI Infrastructure for Regulated Finance: A tiered multi-agent framework with DLT audit trails for financial operations in DACH [0.0]
規制金融におけるAIのコンプライアンスファーストアーキテクチャを提案する。
規制は決定論的ルールセットではなく、指向層として扱う。
禁止は実現可能性を制限し、外部化をブロックする一方、義務は明確な許容基準を満たさなければならない人工物によるタスクを延長する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-23T09:54:12Z) - Risk-Aware Online Conformal State Probing [65.02200443982082]
オンライン整合状態探索(オンライン整合状態探索、OCSP)は、分布仮定に頼ることなく最悪のケースの信頼性レベルを認定する行動・探索政策である。
OCSPは、リトレーニングや微調整を必要とせずに、既存のバリューベースのコントロールポリシーに適用することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-22T08:55:09Z) - Complex Problem Solving in Large Language Models: A Statistical Control Survey and Diagnostic Framework [52.886947585847594]
大規模言語モデル(LLM)による複雑な問題解決は、しばしばより強い推論やより長い生成の問題としてフレーム化される。
しかし、早期のエラー増幅、迅速な脆さ、誤ったコミットメントを修正する失敗を説明するのは難しい。
本調査はCPSを潜在解状態上の逐次推定・決定問題と解釈する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-17T18:28:45Z) - Scaling, Lock-In, and Proxy Compliance: A Political Economy of Responsible AI [1.253312107729806]
我々は、AIシステムの説明責任に対処するシーケンシャルな政治経済モデルを構築している。
我々は、AIベンダーが監査可能性と実体的緩和を選択し、デプロイはコストを切り替えながら導入後に監視し、実行は検証可能な証拠に依存することを示す。
その結果、ドキュメントと標準化された評価が、持続的なデプロイ後障害と共存する理由が説明できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-30T11:12:13Z) - Towards Trustworthy Embodied Intelligence: A Systems Framework and Graded Trustworthiness Levels [53.63220028820581]
身体的知性は、学習した知覚と意思決定をリアルタイムの計算、制御、物理的相互作用と統合する。
我々は,信頼に値するインテリジェンスを,特定のタスクを確実に実行するための持続能力として定義する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-28T17:50:44Z) - PolicyBank: Evolving Policy Understanding for LLM Agents [51.86716874651299]
PolicyBankは構造化されたツールレベルの政策洞察を維持し、それらを反復的に洗練する。
PolicyBankは、人間の神託に対するギャップの最大82%を閉じている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-16T20:29:30Z) - I Can't Believe It's Corrupt: Evaluating Corruption in Multi-Agent Governance Systems [8.670200461690454]
機関的AIの完全性は、デプロイ後仮定ではなく、デプロイ前要件として扱われるべきであることを示す。
エージェントが異なる権限構造の下で正式な政府の役割を担っているマルチエージェントガバナンスシミュレーションを評価した。
28,112個の転写セグメントにまたがる独立系裁判官によるルールブレーキングと乱用の結果を収集する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-19T13:34:54Z) - Agents of Chaos [50.53354213047402]
実験室環境に展開する自律言語モデルを用いたエージェントの探索的再チームの研究を報告する。
20人のAI研究者が、良心的および敵対的な条件下でエージェントと対話した。
我々の発見は、現実的なデプロイメント設定におけるセキュリティ、プライバシ、ガバナンスに関連する脆弱性の存在を確立します。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-23T16:28:48Z) - Making LLMs Reliable When It Matters Most: A Five-Layer Architecture for High-Stakes Decisions [51.56484100374058]
現在の大規模言語モデル(LLM)は、実行前にアウトプットをチェックできるが、不確実な結果を伴う高い戦略決定には信頼性が低い検証可能な領域で優れている。
このギャップは、人間と人工知能(AI)システムの相互認知バイアスによって引き起こされ、そのセクターにおける評価と投資の持続可能性の保証を脅かす。
本報告では、7つのフロンティアグレードLDMと3つの市場向けベンチャーヴィグネットの時間的圧力下での系統的質的評価から生まれた枠組みについて述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-10T22:24:21Z) - Governance-as-a-Service: A Multi-Agent Framework for AI System Compliance and Policy Enforcement [0.0]
ガバナンス・アズ・ア・サービス(Government-as-a-Service:G)は、エージェントのアウトプットを実行時に規制するポリシー駆動の執行層である。
Gは宣言的ルールと、違反のコンプライアンスと深刻度に基づいてエージェントをスコアするTrust Factorメカニズムを採用している。
その結果、Gはスループットを保ちながら高いリスクの振る舞いを確実にブロックまたはリダイレクトすることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-26T07:48:55Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。