ゲートキーパーからコーチへ:モデル・リスクが新たな姿への変革を図る
モデル・リスク・ベンチマーキングのデータによると、この分野は変革の真っ只中にあり、リソース削減、AIモデル、規制の相違といった課題に直面していることが明らかになりました。
数年前、ある大手銀行のモデル・リスク・マネージャーが、気まずい質問を投げかけました。同銀行は、与信判断を不透明な機械学習モデルに委ねていました。しかし、公正な融資に関する規則では、銀行は融資を断られた申請者に対してその理由を説明することが義務付けられており、そして銀行が提示していた理由は、その目的のために十分に検証されていないメソドロジーによって生成されたものでした。
そのリスクマネージャーと彼のチームが調査を深めるほど、事態は深刻になっていきました。顧客に伝えられていた理由は、実際に決定を下す要因とはほとんど無関係であり、銀行が法令違反に陥る可能性さえあったのです。彼は数ヶ月にわたりこの問題を提起しましたが、その声は無視され続けました。最終的に彼は上層部に報告しました。その直後、その幹部は銀行を去るよう求められました。
私の最高リスク責任者は、私たちを「コーチ」と呼んでいます―
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詳細はこちら モデルリスク
銀行各社は、モデルリスクへの対応と並行して、GenAIのガバナンス体制を構築している
リスク・ベンチマーキング:大半の企業がAIガバナンス委員会を設置していますが、責任の所在は分散しています
銀行によると、ローリスクのモデルほど過度な審査を受けているとのこと
リスク・ベンチマーキング:規制の相違が顕在化する中、検証業務の負担がチームを逼迫させています
モデル・リスク管理担当者は、規制の相違が拡大していると感じている
リスク・ベンチマーキング調査によると、大半の銀行は、米国ではモデルリスクに関する監督当局の審査が緩和されると予想している一方、欧州では厳格化されると見込んでいることが分かりました。
多くの銀行は、ティア1モデルが失敗した時の対応計画を文書化していない
リスク・ベンチマーキング:導入前の徹底した検証が行われていたにもかかわらず、一部の大手金融機関においても、コンプライアンス違反が臨機応変にエスカレーションされる事態が生じています。
モデル・リスク管理担当者には、限られたリソースでより多くの成果を上げるよう求められている
リスク・ベンチマーキング調査によると、リソースが横ばいのまま、各部門にはAI関連の業務負荷がますます押し寄せていることが明らかになりました。
銀行各社はGenAIのテストを自動化していますが、その範囲には大きなばらつきがある
リスク・ベンチマーキング:LLMを審査官として活用することで、大規模なモデル検証が可能になりますが、これを活用して自律的な承認を促進している金融機関はほとんどありません。
「モデル・リスク・ベンチマーキング 2026」:データを探索
Risk.netによる44行を対象とした調査のインタラクティブチャートをご覧ください。モデルポートフォリオ、リソーシング、GenAIのガバナンス、検証、および規制について取り上げています。
銀行の3分の1は、GenAIモデルのログを記録していない
リスク・ベンチマーキング調査によると、プロンプトのログを体系的に確認している銀行はほとんどなく、大手金融機関ほどリスクの高いユースケースに重点を置いていることがわかりました。