オペリスクのトップ10:過去10年間のデータが明らかにすること
2017年から2026年にかけて発表されたRisk.netの年次調査に基づいています
この年表は 、過去のRisk .net の記事を基にLLMによって生成され 、人間によって編集されたものです
2017年の「オペレーショナル・リスクトップ10」記事は、まるでより単純な時代の報告書のように読めます。サイバーリスクとデータセキュリティが、オペレーショナル・リスク担当者の最も差し迫った懸念事項のトップを占めていました。マネーロンダリング対策、テロ資金供与対策、制裁コンプライアンスは8位に位置していました。物理的攻撃――ボットネットではなく爆弾の脅威――がトップ10を締めくくっていました。
10年後の現在、その状況は依然として認識できるものですが、明らかに変化しています。レジリエンス・リスクがランキングで4位に位置しています。人工知能(AI)は独立したリスクとして5位に躍進し、その過程で銀行のオペレーショナル・リスク分類体系を覆しました。一方
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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。