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、プロンプトログを体系的に検証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。
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「リスク・ベンチマーキング」が初めて実施したモデル・リスク管理（MRM）調査に回答した金融機関のうち、現在実運用中の生成型AIモデルの生成プロンプトおよび出力結果に関する完全な記録を登録・検証していると回答したのは、欧州の専門金融機関1社のみでした。
回答したG-Sibsのうち3行を含む銀行の約半数は、ログを保持していると回答していますが、その主な用途は継続的な監視ではなく、監査や事後調査のためです。さらに、本調査対象の最大手G-Sibs 2行を含む5行は、一部のアプリケーションやリスクの高いユースケースの種類について、ログ記録を実施していると回答しています。銀行の3分の1近くは、現在、やり取りのログを記録していないか
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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。
GenAIの「ヒューマン・イン・ザ・ループ」制御を正式に評価している銀行はほとんどいない
リスク・ベンチマーキング：G-Sibsや新興金融機関は、統制の有効性を検証するためのツールを活用していますが、その他の金融機関は判断に依拠しています
