AI時代の銀行業界

生成AIやエージェント型AIは、金融機関の業務効率向上やパーソナライズされた顧客関与を通じて競争力強化に寄与しています。一方で、AIによるイノベーションは、厳格な規制要件に応える慎重なアプローチとの両立が不可欠です。AIを組織全体に浸透させるには、リスクとコンプライアンスの再定義が必要です。全ての行員にAIリスクの管理者としての役割を果たすことが求められ、モデルの検証能力強化や人材のスキルアップが鍵を握ります。

本レポートでは、顧客本人確認（KYC）、マネー・ロンダリング対策（AML）、不正検出といったリスク&コンプライアンス関連の主要領域で、AIが今後どのような役割を果たしていくかを考察します。AIモデルの検証とタイムリーな市場展開を両立させる視点に加え、AIリスクを管理しながら、オペレーティング・モデルの再構築や強力なガバナンス基盤の導入を成功させるための意思決定を支援する情報も提供します。

エクスポネンシャル・テクノロジーが銀行と顧客にもたらす衝撃

スマートフォンの普及により、銀行と顧客の接点はデジタル・バンキングが主流となりました。また銀行は、クラウドベースのソリューションを組み入れることで、オムニチャネルでのサービスを大幅に改善し、顧客の好みに関する精緻なインサイトを得られるようになりました。さらに、機械学習から生成AI、エージェント型AIへのAIの進化により、より深く、個別最適化された対話が可能となりました。

顧客はさまざまな業界の商品やサービスを探索・購入する際、ますますデジタル・デバイスを使用するようになっており、バンキング取引も日常体験の延長線上に違和感なく溶け込むことを期待するようになりました。「どこでも利用できる銀行サービス」は、もはや「あると便利」ではなく「当然あるべき」となり、文脈に即したリアルタイムの金融ソリューションが差別化の鍵となっています。

とはいうものの、デジタル・バンキング・サービスの革新は、セキュリティーやオペレーションのレジリエンスを犠牲にすることなく、慎重に両立させる必要があります。デジタル分野の最前線には可能性と同時に脆弱性も存在し、健全性と信頼性を維持するたには厳格な監視体制が求められます。

「イノベーションには、新たなリスクとコンプライアンスの見直しが伴う」
Bancolombia
元事業担当バイス・プレジデント
Maria Cristina Arrastia Uribe氏

リスクとコンプライアンスをAIで管理する

金融機関におけるリスク・コンプライアンス・検証の担当責任者100人を対象にしたIBVの調査では、回答者の61%が、自部門においてAIでビジネス価値を高められそうな領域として、不正リスク検出を挙げました。

この結果はほとんど驚くに値しません。詐欺犯らが巧妙かつ容赦なく行動しているこの時代において、不正行為をリアルタイムで検出・防止する能力は、まさに最重要課題です。続いて回答者の52%が注目しているサイバーセキュリティーも、やはり失敗が許されない領域です。3番目は、回答者の45%が挙げたKYCとAMLです。この領域は長きにわたり、手作業による確認や老朽化したシステム、増え続ける規制への対応により、業務コスト構造の“アキレス腱”となっていました。

しかし、4位以降は思いもよらぬ展開を見せ、興味深い結果です。コスト負担が大きい領域でのAI活用が明確に注目されている一方で、よりビジネスに直結するプロセスを主要な価値源と考えているのは回答者の40%に満たないのです。具体的には、信用リスク管理と価格設定を挙げているのは39%、市場リスクと流動性リスクの管理に注目しているのは28%のみです。

AI変革が直面する二大難関領域

主要なリスク・コンプライアンス・検証のプロセスにAIを活用する複雑性について尋ねたところ、経営層の43%がKYCとAMLをAIによる変革が最も困難なタスクとして挙げました。

その理由は明白です。KYCとAMLのプロセスは本質的に複雑に入り組んでおり、世界中の規制要件を遵守しながら、膨大なデータを精緻に検証することが求められるからです。それは、単なる大量の計算処理ではありません。文脈を理解し、行動を解釈した上で判断を下すという手順を、可能な限り短時間でこなす必要があります。

ここで登場するのが、AIの新たな進化形、エージェント型AIです。従来のAIが特定のタスクをこなすのに対し、エージェント型AIは複数のサブ・エージェントを自律的に指揮し、状況に応じて学習・適応します。例えば、不審な取引を単に検出するのではなく、関連データを相互参照してパターンを分析し、能動的に調査するAIシステムを想像してみてください。その潜在力は実に興味深いです。

AI人材の不足に対処する

AI時代のリスク&コンプライアンスの高度化には多くの変革が求められますが、その中でも特に重要なのがAI人材の確保です。専門スキルの不足が特に顕著なのは、モデルの検証（61%）とリスクコントロール（46%）の領域です。これらは、どちらもAIシステムのセキュリティーと運用の一貫性を支える要となる分野です。この分野に熟達した人材がいなければ、どれほど高度なソリューションを導入しても、それは信頼できるツールとはならず、技術的負債となってしまうことがあります。結果として、意図された戦略的価値を台無しにする恐れも生じかねません。

現時点でスキル不足が顕著な、モデル検証・リスクコントロールに係る人材課題が解消すると、AIモニタリングの後続プロセスである、モデリング/調整・データ管理への人材不足の課題が高まることが予想されます。日本の金融機関においては、モデル検証・リスクコントロールのみならず、データ管理などを含めたプロセス全体を見据えた人材調達・育成が肝要です。

AI人材の不足に対処する

テクノロジーの進化スピードが速まる中、テクノロジー導入に伴うリスク管理の検証や適用には、より慎重なペースが求められています。このスピードと慎重さのギャップを埋めるために、金融機関にはリスク&コンプライアンス機能の強化に投資し、より自動化されたAI主導の業務環境に適応できるよう、リスク・コンプライアンス・検証部門の業務の在り方を見直していくことが必要とされています。AIを全社展開しながら関連リスクを適切に管理するために、リスク・コンプライアンス・検証にはどのような取り組みが求められていると考えるか、調査回答者に尋ねた結果が以下です。

その結果、調査対象の海外の金融機関においては、以下の3つの取り組みが重要であることが明らかになりました。
 

• ストレス・テストによるシミュレーション(ロバストネステスト)（63%）
  AIシステムの実用可能性と信頼性を厳格に検証する手段として、最も多くの人から最優先事項として選ばれました。モデルの潜在的な弱点を本番環境への展開前に先回りして特定できます。
• リアルタイムのリスク管理（48%）
  継続的な監視を提供し、AIシステムがドリフトやハルシネーションを起こさないよう、即座に是正措置を取る能力が必須として、2番目に重視されており、海外金融機関ではリアルタイムでのリスクコントロールが重要であることを示しています。日本の金融機関においても、AIシステムの導入が加速するにつれ、現状の年次/四半期次のリスクコントロールから、リアルタイムのリスクコントロールへの体制具備が重要になると予測されます。
• 人材とスキル開発（33%）
  回答者の3人に1人が、AI技術の監督と強化のために、社内の専門性を高める必要性を訴えています。前述の通り、モデル検証・リスク管理のみならず、データ管理などを含めたプロセス全体を見据えた人材調達・育成が肝要です。

上記に加えて、日本の金融機関では、サードパーティーリスクへの取り組みが重要になると考えられます。
 

• サードパーティーリスク（23%）
  日本の金融機関でのAI活用では現状サードパーティーのサービスに頼ることが多いのが特徴です。海外の金融機関と比較して、本項目への取り組みはより重要なものとなると考えられます。

リスクに応じて、AIユースケースを分類する

リスク&コンプライアンス部門には、AIイノベーションのスピードに対応しつつも、慎重なリスクコントロールとバランスを取るアプローチが求められています。リスク&コンプライアンス担当の経営層に最も注目されているアプローチは、全体的な”リスクのレベル”に応じてユースケースを分類する方法です。この体系的な手法を取れば、リスクの高いユースケースを優先的に精査し、リソースを効率的かつ一貫性を持って配分することが可能となります。一方で、本来はあらゆるAI戦略の出発点となるべき堅牢なサイバーセキュリティーに基づく分類には、意外にもあまり注目が集まっていません。

日本の金融機関では、網羅的な観点でのチェックリスト等に応じたリスク分類（=リスクレベルによる分類）が主流ですが、AI全社展開戦略に応じてサイバーセキュリティ、顧客タッチポイント、機密データ有無など、自社の金融機関にとってより適切なリスク分類を適用することが求められます。

リアルタイム監視を実現する

リアルタイムのリスク監視は重要であるにもかかわらず、それをハイリスクなユースケースに対して常に実践していると答えたのは25%のみです。この課題を解消することは、AI展開の信頼性と有効性を担保する鍵となります。リアルタイムの監視ツールが組み込まれたAIモデルやユースケースを開発するためには、プラットフォームやケイパビリティーへの計画的な投資が必要です。日本の金融機関では、現時点においてAIのリアルタイム監視の事例は少なく、月次や年次での確認が主である。AIの導入が加速するにつれて、上記への投資の必要性が高まると予測されます。

本レポートはより詳細な洞察や、AI導入で直面するさまざまな課題を乗り越えるためのアクションガイドを提供しています。
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