人工知能は、資本市場会社に真の可能性をもたらします。しかし、どの程度破壊的で、どの程度すぐに影響が出るのでしょうか？マーワン・タベット、Murexプロダクト・マネジメント共同責任者談

AIは世界中の産業を変革するでしょうが、資本市場も例外ではありません。

投資銀行や資産運用会社はAIを模索し、徐々に導入しています。その目的は、効率化を推進すると同時に、大きな破壊の可能性を慎重に見極めることです。

この不確実な状況において、Risk.netがMurexと共同で実施した調査「フロントオフィスにおけるAI」では、2つの異なるダイナミクスが明らかになりました。

1つ目は、大規模言語モデル（LLM）やプロセス自動化ツールを活用し、即座に効率化を実現するジェネレーティブAI（GenAI）の急速な導入です。

2つ目のダイナミクスは、変革的なシフトの出現がはるかに遅いことを反映しています。AIは、トレーディング、ポートフォリオの最適化、リスク管理における基本的な慣行に挑戦する可能性があります。

GenAIは着実かつ直感的な短期的生産性向上を実現

機械学習は、特に異常検知や不正検知などの分野で、金融業界では十分に確立されています。近い将来、業界におけるAIの最も実用的なアプリケーションの多くは、定型的で人間集約的なタスクを自動化する業務効率に焦点を当て続けるでしょう。

GenAIは、このような活動に対して素晴らしい飛躍をもたらします。LLMを活用することで、例えば、財務報告書、法的文書、規制の最新情報の要約など、特定のプロセスを高速化することができます。同様に、複雑なデリバティブ契約を抽出して調整するためのタームシート処理などのタスクも、おそらくAI主導のソリューションの恩恵を受けるでしょう。

運用業務に加え、顧客主導型業務やマーケティング業務も、オーダーメイドのコンテンツ作成を通じてAIから多くを得ることができます。これらのアプリケーションは、変革的というよりは漸進的なものではありますが、生産性の向上という点では依然として直接的なメリットをもたらします。

パラダイムシフトが起こる？

トレーディングとリスク管理において、AIによる大きな変革を予測することは複雑な課題です。現在の慣行は、定量的モデリング、市場基準、規制上の制約、技術的プラットフォームなど、確立された枠組みに深く根ざしています。この点と破壊の可能性を評価するため、本調査では2つの具体的かつ例示的な事例に焦点を当てました：

• デリバティブのプライシングを加速し、リスクシステムのインフラ・コストを削減するための機械学習技術の利用
• ディープ・ヘッジ

最初の例では、機械学習技術を利用してデリバティブのプライシング・モデルを複製し、リスク・システムの計算需要の増大に対処しています。過去10年間、金融業界では、定量的モデルの複雑化、広範なストレステストに対する規制当局の要求、評価調整のアクティブ管理に特化したセントラルデスクの出現などの要因によって、計算ニーズが指数関数的に増加しています。

うまく設計されたニューラル・ネットワーク・アーキテクチャは、プライシング・モデルを驚異的なスピードで高精度に再現することができます。これは、膨大な数の評価を必要とする状況で、より洗練されたモデルを使用する機会を提供します。その一例が、信用リスクにおける将来のリスクモデリングです。

調査結果によると、フロントオフィスのチームはこのような機械学習モデルの利用を模索しています。回答者の約65％が、このテーマについて「非常に前向き」または「慎重に楽観的」な見通しを示しています。

このアプローチの主な利点は、確立された財務モデルに依存し、同じ理論的枠組みの中で動作するため、受け入れられやすく、既存のシステムに統合しやすいことです。しかし、このようなモデルが主流になるためには、堅牢で信頼性の高いアーキテクチャと標準的なモデル検証アプローチを導入する必要があります。

これらの課題については、ホワイトペーパー「ニューラルネットワークによるデリバティブ・プライシング」で取り上げています。これにより、金融商品とモデル・ダイナミクスの特徴を捉え、モデルの再現において高い精度を実現します。

一方、ディープ・ヘッジングは、ハンス・ビューラー、ルーカス・ゴノン、ジョセフ・タイヒマン、ベン・ウッドが2018年2月8日に発表した「ディープ・ヘッジング」で初めて説明しました。ディープ・ヘッジングは、ディープ・ラーニング（深層学習）と強化学習（reinforcement learning）の技術を利用して、ポートフォリオのヘッジを最適化するものです。グリークスとして知られるモデルベースのリスク感応度に依存する従来のヘッジ手法とは異なり、ディープヘッジはデータ駆動型アルゴリズムに依存してヘッジ戦略を開発します。

このアプローチは技術的に堅牢であることが証明されており、根本的なメリットをもたらす可能性があります。流動性や取引コストといった市場の摩擦を取り入れたり、モデル主導のシナリオを現実世界の仮定で補完したりする能力などです。

調査結果では、回答者の約3分の1が、ディープ・ヘッジは「かなり」または「中程度」の破壊力があると認識しています。また、同数の回答者（調査対象者の約31％）は、ディープ・ヘッジの影響は実務上および規制上の制約によって制限されると考えています。

特定の取引分野におけるディープ・ヘッジの可能性は否定できません。しかし、その導入にはいくつかのハードルがあり、大別すると以下のようになります：

• 業界関連の課題：業界関連の課題：数十年にわたり、トレーダー、リスク・マネジャー、その他の金融専門家は、基礎的なブラック・ショールズのフレームワークから最新の非常に複雑な定量的モデルに至るまで、確立された金融理論とモデルに基づいて構築された方法論に依存してきました。モデルの検証フレームワーク、規制遵守プロセス、専門的なITシステムなど、組織システム全体がこれらのモデルを中心に開発されてきました。これらの構造は金融機関の業務に深く組み込まれており、AI主導のアプローチへの移行を単なる技術的な転換以上のものにしています。また、移行には文化的・構造的な課題もあります。
• テクノロジーのハードルディープ・ヘッジの導入には、特にスピードや必要なデータなど、実用性に関して多くの疑問が残ります。リアルタイムのヘッジには、頻繁なモデルの再キャリブレーションが必要です。ディープ・ヘッジングの文脈では、ニューラル・ネットワークのトレーニング・プロセスにおける計算の複雑さのため、これは困難です。ディープ・ヘッジが主流になれば、こうしたモデルはかなりの計算資源を必要とするようになるでしょう。

では、AIを活用したヘッジ・モデルは、リスク管理の実務に深い影響を与えるパラダイム・シフトを意味するのでしょうか。それとも、単に漸進的な変化を示すものなのでしょうか？答えを出すにはまだ時期尚早です。Murexが過去数年間に実施したいくつかの概念実証に基づけば、この技術が有望であることは間違いありません。この技術の本格的なインパクトは、実際のユースケースでトレーダーが確認した付加価値と、この技術を確立された金融市場の仕組みに統合できるかどうかにかかっています。

慎重なアプローチとしては、まず価値の高い特定のユースケースに焦点を当て、ゆっくりと、反復的に、段階的に導入を進めることでしょう。例えば、オートカラブルやその他のエキゾチック商品など、確率論的ボラティリティ・モデルやローカル・ボラティリティ・モデルを使用する必要がある商品などです。

このような場合、ディープ・ヘッジはトレーダーの意思決定を支援することで、従来のモデルを補完する役割を果たすことができます。このように慎重に導入することで、混乱を最小限に抑えながら貴重な知見を提供し、徐々に信頼を築き、より大規模な導入につなげることができます。

AIを資本市場に組み込むことは、即効性のある効率性の向上と変革的な変化のバランスを取ることです。その真のインパクトは、ビジネス価値の深さと、確立された金融フレームワークへの統合にかかっています。この可能性を実現するには、金融機関とテクノロジー・プロバイダーが一体となった取り組みが必要です。

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