変化するリスクの形

ボラティリティが高まり、相互の結びつきが強まる市場において、リスクはもはや単独では管理できません。S&Pグローバル・マーケット・インテリジェンスのクレジット＆リスク・ソリューション部門責任者であるウィット・マクグローが、リスクをより総合的に捉えるために企業がどのように戦略と能力を調整しているかを明らかにします。

ここ数ヶ月、地政学的緊張、インフレ、規制改革、サプライチェーンの混乱が市場を大きく覆っています。2025年の見通しはどのように変化すると思われますか。

ウィット・マグロー同じような状況が続くと思います。特定のリスク要因が増加することもあれば、減少することもあります。例えば、ほとんどのエコノミストはインフレは引き続き緩やかになると見ていますが、マクロレベルでは、さまざまなリスク要因とその統合的な性質はほとんど変わらないでしょう。

あらゆるビジネスにとっての外部環境はますます複雑化・多面化しており、それが今や新常態となっています。特筆すべきは、過去4年間で、コヴィッド19のパンデミック、原油価格、地域戦争、物理的リスク事象、サイバー障害など、極端で「稀な」ショックが増加していることです。

2025年には、グローバル市場全体に波及効果とボラティリティの上昇を伴う不安定性と転換点が発生する可能性があります。

資本市場会社が今日の環境下でリスク管理に直面する最も重要な課題は何でしょうか？

ウィット・マグロー金融機関が対処しなければならないリスク要因の数は膨大です。さらに、これらのリスク要因の多くが相互に関連しているという事実も加わり、複雑さは増すばかりです。

リスク要因の広がりと相互関連性が、この環境での業務を難しくしているのです。

その上、刻々と変化する規制、データ・プライバシーの課題、そして超技術的進歩の時代、すなわちジェネレーティブ・アーティフィシャル・インテリジェンス（GenAI）があり、取締役会レベルからの強固で効果的なリスク管理戦略の重要性にすぐに気づくでしょう。

サイバー脅威や気候変動といった新たなリスクは、信用リスクを管理する上でより重要な要素となっています。企業はどの程度、こうした要素を評価に取り入れているのでしょうか。

ウィット・マッグローこれは、統合リスクに関するトレンドに通じるものがあります。例えば、銀行のポートフォリオ・マネジャーであれば、財務リスクと信用リスクを理解することが中核となりますが、気候関連の影響など、他の種類のリスクがポートフォリオにどのような影響を与えるかも理解したいと考えることが増えています。サイバーリスクも同様です。

さらに良い例として、サプライチェーンのリスク担当者は、信用リスクだけでなく、気候、サイバー、地政学的リスクなども理解したいと考えているかもしれません。ポートフォリオやサプライチェーン内の企業がサイバー攻撃を受けた場合、その企業の信用情報に影響を与えることは間違いありません。意思決定を加速するための洞察力のあるデータの必要性と同様に、ツール、技術、リスクフレームワークはこの方向で進化しています。

バーゼルIIIのような規制上のイニシアチブは、リスク管理によりきめ細かいアプローチを義務付けています。企業はデータの課題にどのように対応しているのでしょうか。また、データへの投資をどのように将来につなげることができるのでしょうか。

ウィット・マッグロー市場参加者やチーフ・リスク・オフィサーと議論する中で、金融機関は、自社の内部データセットを組み合わせたり、標準化したりするために、専門データ・プロバイダーから代替データセットを利用したり、収集したりすることへの関心を高めています。

金融機関にとって、信頼できるグローバル・プロバイダーが提供する、全地域をカバーする高品質で標準化されたデータセットを利用することは極めて重要です。データが不足していたり、不完全であったりする場合は、業界のベストプラクティスを用いて大規模なデータセットから構築された確かなベンチマークを活用するのがよい方法です。

すでに大量のデータを保有している機関であっても、リスク管理に多面的な視点を取り入れるために、外部ベンチマークとの比較分析を行うことは有用です。

これらのリスクをより適切に管理するために、リスク・チームの体制、戦略、ツール、プロセスをどのように変化させていますか。

ウィット・マグロー金融機関だけでなく、金融機関以外の企業も、リスク分析と管理のために自動化されたシステムを活用することの重要性を認識しています。

また、ビジネスやリスク管理のリーダーが、リスクが顕在化する前にリスクを予測し、手遅れになる前に改善計画を発動できるようにする予測分析や、最悪の事態に備え、市場のボラティリティをナビゲートし、リスク限度額を更新したり、最高リスク責任者のリスク選好度に基づいて保険契約を活用したりするためのシナリオツールの開発にも高い関心が寄せられています。

AIと機械学習はこの点でどのような可能性をもたらすのでしょうか？

ウィット・マッグローAIや機械学習の技術は、すでに実現されている例もありますが、多数のデータセットから意味のある洞察を生み出すことを容易にし、企業がコスト効率を達成し、人員を他の戦略部門や機能に再配置することを可能にする可能性を秘めています。さらに、これらのツールは、リスク間の相互依存関係を把握し、一見しただけではわからないパターンを明らかにするのに役立ちます。

S&Pグローバル・マーケット・インテリジェンスのサービスは、今後どのように進化していくと思われますか？

ウィット・マッグローS&Pグローバル・マーケット・インテリジェンスのサービスは、クレジット、マーケット、オペレーショナルなど、あらゆるリスク領域にわたる知見を提供できるよう進化しています。特にAI、プライベート・マーケット、プライベート・クレジット、気候変動、サプライチェーン、サードパーティ・リスクマネジメントに関連する分野に注力しています。

AIの面では、S&Pグローバル・マーケット・インテリジェンスは、一般的なAI、特にGenAIの利用を拡大する数々のイニシアチブを主導しています。具体的には、クレジット＆リスク・ソリューション事業において、GenAIは、リスク・ソリューション・モデルとS&Pグローバル・レーティングスのリサーチによって生み出される分析結果について、文脈に沿った説明をリスク実務家に提供することで、透明性と明瞭性を高め、顧客がより適切かつタイムリーな意思決定を行えるようにします。GenAIはまた、市場リスクを目的とした計算を高速化し、現在の業界標準のアプローチよりも高速なパフォーマンスを達成することも検討しています。

プライベート・マーケットの面では、世界中の未公開企業の「ユニバーサル」なカバレッジを実現し、ベンチマーク・ローン・カーブを導入し、S&Pダウ・ジョーンズ・インデックスと協力して新たなインデックスや市場ベンチマークを模索することで、拡大し続ける需要に応えたいと考えています。

気候に関しては、オリバー・ワイマンと共同で開発したシナリオ・ツール「クライメート・クレジット・アナリティクス」で、社内の気候・エネルギー関連データセットを活用し、複数のシナリオ下での株式・債券市場のリスクに関する洞察を提供しています。

あらゆる業界において、サードパーティリスクへの注目が高まっています。オリバー・ワイマンのソリューションは、サイバー、地政学、その他の要因を組み合わせた統合的なリスク・アナリティクスを求めるクライアントの要望に応え、洞察力を提供し、迅速な意思決定を促進するために進化しています。

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