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増加していることが明らかになりました。
本記事は、 銀行のモデルリスク管理の実務をベンチマークするシリーズの一部です 。『Risk Management』の購読者の方は 、こちら基礎データの抜粋をご覧いただけます 。リスク・ベンチマーキングに関するメールマガジンの登録はこちらからお願いいたします 。
Risk.netが初めて実施した「モデル・リスク・ベンチマーキング」調査によると、今後3年から5年の間に、モデル・リスク部門の業務はさらに自動化が進むと見込まれており、開発者に対する助言的な役割も増えるとされています。こうした変化は、便宜上の理由だけでなく、やむを得ない必要性によっても推進されているようです。多くの金融機関が、爆発的に増加する人工知能（AI）関連の業務負荷に対応するためのリソースが不足していると不満を漏らしています。また、いくつかの銀行は人員削減に直面していると述べています。
3分の2のの銀行が
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詳細はこちら モデルリスク
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。
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。
GenAIの「ヒューマン・イン・ザ・ループ」制御を正式に評価している銀行はほとんどいない
リスク・ベンチマーキング：G-Sibsや新興金融機関は、統制の有効性を検証するためのツールを活用していますが、その他の金融機関は判断に依拠しています
