オペリスクのトップ10:2026年に試されるレジリエンス
各社は、第1線、第「N」者審査、シナリオ分析、およびベンダー撤退計画を強化しています
「2026年のオペレーショナル・リスクトップ10」の 記事はこちらからお読みください 。また、今後1週間のうちに公開される関連記事もぜひご覧ください
今年の回答者の37%が選択したレジリエンス・リスクは、2024年の調査で2ランク上昇した後、2年連続でオペレーショナル・リスク・ランキングのトップ10において4位を確固たるものにしました。グローバル・システム上重要な銀行にとっては、さらに重要度が高く、今年の懸念事項リストでは3位にランクインしています。
全般的にテクノロジーや自動化への依存度が高まっていることが、このテーマを巡る問題をさらに増大させています。また、情報筋によると、サイバーリスクやデータ損失リスクも影響を与えているとのことです。
しかし、レジリエンスとその他のオペレーショナル・リスクとの相互関連性により、正確な傾向を分析することは困難です。以前のRisk.netの調査では
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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。