モデルリスク
バークレイズ、GenAI向けのリスクフレームワークを一から構築した
11のチームが、35個のコントロールを含むシステムにおいて、生成AIのユースケースの評価に取り組んでいます
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
内部監査人への依存度の高まりが、規制当局や業界に懸念を抱かせている
リスク管理の専門家たちは、米国が監督当局の役割を監査人に置き換えていると警告しており、これが独立性を損なう恐れがあると指摘しています
金利変動の横風がIRRBBチームを直撃
政治的な介入や矢継ぎ早な法改正が、銀行のキャッシュフロー予測モデルに打撃を与えています
FRTB内部モデル：クォ・ヴァディス（どこへ行く？）
2人のリスク専門家が、内部モデルの利用を促進するためにFRTBフレームワークをどのように調整すべきかについて考察しています
モデル・リスク・マネージャーの孤独
取締役会は、それらをイノベーションの足かせと見なすかもしれません。リスク管理部門は、効率性を重視していることを示す必要があります
遠回りな道：EUの銀行が信用スプレッド問題の長期化を嘆く
EBAは、銀行が好んで用いる定性的な理由付けやCSRBB除外のための近道の一部を廃止しました。
FHLBシンシナティが人工知能を活用して経営難の銀行を特定する方法
エージェントモデルは異常を検知し、感情を監視し、アナリストによるレビューのための信用報告書を作成いたします。
ESMAはクラウドとAIに関する規制上の期待を緩和することはない
CCPの監督責任者は、サードパーティリスクとオペレジに対する監視強化を示唆しました。
BPIはSR 11-7の廃止を主張しているが、銀行のモデルリスク責任者らはそれを反対している
ロビー団体は米国の指針廃止を求めておりますが、実務家側は一貫したモデル監督と監査を望んでおります。
BNYでは、ジェネレーティブAIに対するリスク中心のアプローチを採用
一元化されたプラットフォームにより、銀行はAI構築においてリスク管理、ガバナンス、そして何よりも人材に注力することが可能となります。
GenAIガバナンスにおけるモデル検証の再考
米国のモデルリスク責任者が、銀行が既存の監督基準を再調整する方法について概説します。
IMAの現状：大きな期待と現実の対峙
最新のトレーディングブック規制は内部モデル手法を改定しましたが、大半の銀行は適用除外を選択しています。二人のリスク専門家がその理由を探ります。
地政学的リスクがどのようにシステム的なストレステストへと変化したのか
資源をめぐる争いは、時折発生するリスクプレミアムを超えた形で市場を再構築しています。
各銀行、AIリスク管理に関し意見が分かれる
モデルチームが主導権を握っていますが、AIは企業リスクであるという意見もあります。
期待値と価格の相対エントロピー
リスク中立価格設定からエントロピーリスク最適化への移行
XVAデスク、AIよりも中核技術のアップグレードを優先
ベンダーのアップグレード、クラウドネイティブへの再構築、およびセンシティブツールの整備が、2026年度の予算計画の主要項目となっております。
NMRFフレームワークは、「使用テスト」を満たしているでしょうか？
モデル化不可能なリスクファクターはリスク感応度に影響を与え、また実用面や較正上の困難を伴うと、二人のリスク専門家は主張しています。
現在、銀行の約3分の2がクラウド上でXVAを運用している
リスクベンチマーキング調査によりますと、大手ディーラーの大半がクラウド容量を活用しており、一部はクラウドのみを利用している一方、他は移行を進めていることが判明しました。
ロイズ、AIリスクに（第2）線を引く
モデルリスク管理部門は、英国銀行におけるAI導入に伴うリスク管理の責任を負っております。
FCAがAIにおけるサードパーティリスク対策にどのように貢献できるか
英規制当局による強化型サンドボックスは、説明可能性を高め、ベンダーへの依存度を低減することを目的として設計されています。