アジア太平洋地域のCROが、なぜリスクを戦略的優位性に変えているのか

アジア太平洋（APAC）地域の最高リスク責任者（CRO）の役割は急速に変化しており、レジリエンス、アジリティ、そして人工知能（AI）を活用した分析が、従来のリスク監視と同等に重要になってきています

アジア太平洋地域のリスク担当リーダーたちは、複雑な状況に対処することに慣れています。しかし、地政学的緊張、技術革新による変革、経済の不確実性によって事業環境が再構築される中――アジア全域における貿易関係の変動や地域的な安全保障上の懸念の高まりから、金融サービス業界全体での生成AI（GenAI）の急速な導入に至るまで――CROたちは、定期的なレビューや規制遵守を軸とした従来のアプローチではもはや不十分であることに気づき始めています。

これは、「Risk Live Japan」で開催された主要パネルセッションにおける議論の中心的なテーマであり、シニアリスクリーダーたちは、より複雑で相互に関連し合うリスク環境に対応して、CROの役割がどのように進化しているかを探りました。議論は日本金融セクターに焦点を当てていましたが、提起された課題の多くは、アジア太平洋地域全体の金融機関に共通するものです。

リスク状況の複雑化には、より高い俊敏性が求められます

長年にわたり、金融機関はリスクを市場リスク、信用リスク、流動性リスク、オペレーショナルリスクといった、比較的明確に定義されたカテゴリーに分類することができていましたが、CROたちは、それらの境界線がますます曖昧になりつつあることを認めています。

最近の地政学的動向は、リスクがいかに急速に収束し得るかを浮き彫りにしました。世界的な関税政策をめぐる不確実性、アジアのサプライチェーンを支える主要な海運ルートの混乱、そして重要なデジタルインフラの回復力に対する懸念の高まりは、いずれも地政学的出来事が市場のボラティリティ、流動性状況、オペレーショナル・レジリエンスに同時に影響を及ぼし得ることを示しています。

その結果、CROは、二次的影響や波及効果にますます注目するようになっています。つまり、ショックがポートフォリオ、取引相手、サプライチェーン、そして経済全体にどのように波及するかを理解しようとしているのです。例えば日本では、円高が持続すれば、輸入インフレの抑制に寄与する一方で、輸出主導型の製造業者やそのサプライチェーンに圧力をかけ、中小企業（SME）の信用力や地域の融資ポートフォリオに連鎖的な影響をもたらす可能性があります。

こうした複雑さゆえに、ストレステストの重要性がますます高まっており、企業はこれを、新たなリスクを評価し、経営判断を支援するための戦略的ツールとして位置づける傾向が強まっています。

その目的は、特定の事象を予測することではなく、万全の備えを整えることにあります。企業が幅広いシナリオに基づいて、必要に応じてポートフォリオを検証できるようになれば……ノイズと真の脅威を見極め、事態の展開に応じて自信を持って行動することができるようになります

マヤンク・ナンダ、Numerix

重点は、単一の高度に精緻化された年次シナリオを作成することから、複数のシナリオを生成し、仮定を頻繁に更新し、事態の展開に応じて迅速に対応することへと移行しつつあります。CROたちは、特に歴史的な前例が限られている地政学的リスクや非金融リスクにおいては、ナラティブベースのストレステストが定量モデリングと同様に重要になりつつあると説明しました。

この変化について、Numerixの市場リスクおよび信用リスク分析責任者であるマヤンク・ナンダ氏も同様の見解を示しており、四半期や年次サイクルを待つのではなく、堅牢なモデリングと頻繁に実施されるシナリオ分析――特に変動の激しい市場では毎日、あるいは1日の中でも随時ストレステストを実行すること――を組み合わせることが解決策であると主張しています。

「目標は特定の事象を予測することではなく、準備を整えておくことです」とナンダ氏は述べています。「企業がマクロ経済的なショックから流動性の混乱に至るまで、幅広いシナリオに対してオンデマンドでポートフォリオのテストを行えるようになれば、ノイズと真の脅威を区別し、事態が展開する中で自信を持って行動できるようになります。」

AIはリスク管理を強化できるが、人間が必要なのは変わらない

より複雑なマルチリスク環境や事象を理解するため、多くの企業が効率性の向上と分析能力の強化を目的にAIの活用を検討しています。

パネル参加者たちは、ストレステストのシナリオ生成、調査報告書や外部レポートの要約、大規模なデータセットの処理やクエリ実行、異なるリスク間の伝播経路の特定など、さまざまな新たな活用事例について説明しました。

しかし、CROたちは、AIは人間の判断に代わるものではなく、あくまで支援ツールであるべきだと強調しました。意思決定、説明責任、および解釈は、引き続き経営陣の管轄下にしっかりと置かれる必要があります。

透明性と説明可能性は、AIのより広範な導入における主な障壁と見なされました。リスク管理の責任者は、AIの出力が重要な意思決定プロセスに組み込まれる前に、その生成方法に対して確信を持てる必要があります。こうした懸念は、地域全体の監督当局の期待にもますます反映されており、シンガポール、日本、香港などの主要市場の規制当局は、堅固なAIガバナンス、説明責任、および人間による監督を求めています。

参加者たちは、ガバナンスの枠組みが依然として進化の途上にあることを認め、各機関がAIをどのように監督すべきか、また第一防衛線と第二防衛線の間で責任をどのように配分すべきかについて、引き続き模索を続けていると指摘しました。

もう一つの懸念は、AIへの過度な依存です。自動化によって効率は向上するものの、AIが生成した出力への過度な依存は、批判的思考を弱め、リスク専門家が独自に仮定に疑問を投げかける能力を低下させる恐れがあります。

CROたちは、AIが人間の能力を置き換えるのではなく、強化するモデルこそが最も効果的である可能性が高いと示唆しました。「ヒューマン・イン・ザ・ループ」のアプローチは、説明責任を維持し、透明性を確保し、健全な判断力を保つために依然として不可欠です。

ナンダ氏は、AIの分析範囲に今日の最大の価値を見出しており、大規模なデータセットに隠された相関関係の変化や新たな脆弱性を明らかにする機械学習や、チームがシナリオのストーリーを構築するのを支援するジェネレーティブAIを例に挙げています。しかし、AIの最も直感的な貢献は、リスクそのものに対する自然言語インターフェースとしての役割にあると彼は示唆しています。

「リスク管理者が会話形式で結果を問い合わせられるようになれば――エクスポージャーがどこに集中しているか、あるいは指標の変動要因は何かといった質問を――レポート作成サイクルを待たずに、数秒でより深い洞察を得られるようになります」とナンダ氏は述べています。「それにより、AIは人間の判断を補強する存在となり、それを代替するものではなくなります。」

リスク管理から戦略的レジリエンスへ

リスクが進化するにつれて、CROの役割も変化しており、経営陣内での存在感はますます高まっています。

従来、リスク管理は主に、損失の防止や規制順守の確保に焦点を当てた統制機能として捉えられてきました。しかし、CROには、戦略的意思決定により直接的に貢献することがますます求められています。

リスク担当のリーダーは、取締役会に対し、どのようなリスクを回避すべきかだけでなく、成長を追求するためにどこで賢明にリスクを取ることができるかについても理解を深めてもらう必要があります。これは、リスク管理、事業戦略、資本配分の意思決定が、より密接に連携することを意味します。

この変化の背景には、レジリエンスへのより広範な注目があります。この概念は、アジア太平洋（APAC）地域における現代のリスク管理の決定的な目標となりつつあります。

起こりうるあらゆる混乱を予測しようとすることは、ほぼ不可能な課題です。そのため、規制当局の指針に沿って、各社はショックを吸収し、迅速に適応し、ストレス下でも効果的に業務を継続できる組織の構築に注力しています。

この視点は、ガバナンス、テクノロジー投資、組織設計に影響を及ぼします。また、成功の測定方法も変化させると、CROたちは述べています。

あるCROは、将来のCROはますます「チーフ・レジリエンス・オフィサー」に近づく可能性があると示唆しました。これは、リスクの監督だけでなく、不確実性に耐え、長期的な成長を支える組織全体の能力を強化する責任を担うリーダーのことです。

ナンダ氏も、レジリエンスがリスク管理と成長を結びつけるものであるからこそ、重要な組織運営の原則となっているという点に同意しています。同氏によれば、ショックを吸収し迅速に適応できる金融機関こそが、競合他社が後退する中でも、賢明なリスクを取り続けられる組織であるといいます。

「統合リスク分析により、経営陣はエクスポージャーについて一貫した全社的な視点を得ることができ、リスク調整された条件で資本を配分できるようになります」とナンダ氏は述べています。「そうすることで、リスク管理は単なる防御的なチェックポイントではなく、真の戦略的優位性の源泉となるのです。」

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