オペリスクのトップ10:AIがリスクタクソノミーを一変させる
AIリスクは5位で年次調査に初登場しましたが、企業の間では、これを独立したリスクとして扱うか、あるいは横断的な要因として扱うかについて意見が分かれています
2026年のオペレーショナル・リスクトップ10に関する記事はこちらで全てお読みいただけます
取締役会、決算説明会、業界フォーラムなど、あらゆる場で、金融機関は「少ないリソースでより多くの成果を上げる」こと――業務の簡素化、効率化、コスト削減――について議論しています。プロジェクトごとに事情は異なりますが、その実現を可能にするものは同じです。それは、生成型人工知能(GenAI)です。
業界におけるAIの導入ペースは、おそらくこれまでのいかなる技術革新の波をも凌駕していますが、それとともに独自のリスク要因ももたらしました。Risk.netが実施した「2026年オペレーショナル・リスクトップ10」アンケートに回答した企業の過半数が、このリスクについては明確な認識、分類、および管理が必要であると主張しています。回答者の3分の1以上がAIを懸念事項のトップ5に挙げ、全体では5位にランクインしました。
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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。