The CMA Agentic Platform: Autonomous Asset Verification and Algorithmic Auditor Governance

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a conceptual framework (Triadic Agentic Framework) for AI governance in audit, extending agency theory to autonomous systems; a foundation for empirical studies on AI auditor adoption.

🏢実務担当者:Presents a prototype for automating asset verification and ESG compliance, potentially reducing audit costs and enhancing transparency; relevant for firms exploring AI in assurance.

🏛政策担当者:Introduces Algorithmic Accountability as a regulatory domain and offers a blueprint for AI-driven supervisory monitoring; relevant for capital market authorities updating audit regulations.

サウジアラビアの監査市場は、既存の枠組みでは完全には対処できない可能性がある3つのガバナンス上の課題に直面している。これらの課題は、自律型AIの説明責任に関する潜在的な規制ギャップ、標準的な技術採用モデルでは完全には捉えられない可能性のある信頼の側面、そしてVision 2030の下での独立検証型ESG保証のための限られたメカニズムに関するものである。本研究は、デザインサイエンス研究の伝統における概念的設計アプローチを採用し、これらの課題への実践的対応としてCMA Agentic AI Platformを提案する。本プラットフォームは2つのセグメントで構成される。セグメント1は、自律型ドローン群を展開して、資産評価、ESGコンプライアンス、異常検知、建設進捗の4つの監査業務にわたり、深層学習、熱画像、ソーシャルメディアの相互参照を用いて企業資産を検証する。セグメント2は、裁量的発生項目を継続的に監視し、客観的な利益調整データを用いて監査人の割り当ておよび交代決定に情報を提供する。このアプローチは、主観的な評判評価を、透明性があり定量化可能なガバナンス基準に置き換える。本プラットフォームは、Triadic Agentic Frameworkを通じて統治され、これはプリンシパル、ヒューマンエージェント、AIエージェントに権限を分散させることにより古典的なエージェンシー理論を拡張する。この枠組みはまた、Trust Expectancyを主要な採用条件として運用化する。エビデンス基盤は、2つの補完的な系統に依拠している。PRISMAに準拠した系統的レビューと39件の査読付き研究の計量書誌学的分析、および4つの国家レベルのエージェント型AI規制枠組み（SDAIA、MDDI/IMDA、NIST、ICO）の文書分析である。本研究は、アルゴリズム的説明責任という概念を独自のガバナンス領域として、Triadic Agentic Frameworkを自律的規制監視のための運用アーキテクチャとして、そして成熟した専門的文脈におけるエージェント型AI採用のためのUTAUT信頼構成概念の再枠組み化として貢献する。本プラットフォームは、理論的ガバナンスを、集中型資本市場規制当局に直接的な影響を及ぼす規制アーキテクチャへと変換する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Saudi Arabia’s audit market faces three governance challenges that existing frameworks may not fully address. These challenges concern a potential regulatory gap around autonomous AI accountability, a trust dimension that standard technology-adoption models may not fully capture, and limited mechanisms for independently verified ESG assurance under Vision 2030. This study adopts a conceptual design approach within the design science research tradition and proposes the CMA Agentic AI Platform as a practical response to these challenges. The platform comprises two segments. Segment 1 deploys autonomous drone swarms to verify corporate assets across four audit tasks—asset valuation, ESG compliance, anomaly detection and construction progress—using deep learning, thermal imaging and social-media cross-referencing. Segment 2 continuously monitors discretionary accruals and uses objective earnings-management data to inform auditor assignment and rotation decisions. This approach replaces subjective reputational assessments with transparent, quantifiable governance criteria. The platform is governed through the Triadic Agentic Framework, which extends classical agency theory by distributing authority across the Principal, the Human Agent and the AI Agent. The framework also operationalises Trust Expectancy as the primary adoption condition. The evidence base draws on two complementary streams: a PRISMA-guided systematic review and bibliometric analysis of thirty-nine peer-reviewed studies, and a documentary analysis of four national agentic-AI regulatory frameworks (SDAIA, MDDI/IMDA, NIST and ICO). The study contributes the concept of Algorithmic Accountability as a distinct governance domain, the Triadic Agentic Framework as an operational architecture for autonomous regulatory monitoring, and a reframing of the UTAUT trust construct for agentic-AI adoption in mature professional contexts. The platform converts theoretical governance into a regulatory architecture with direct implications for concentrated capital market regulators.

• semanticscholar https://www.mdpi.com/2674-1032/5/2/55/pdf?version=1781701398first seen 2026-07-16 06:13:43 · last seen 2026-08-10 05:25:56