ジェネレーティブAI
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。
銀行各社によると、AIモデルの管理は「3つの防衛線」のあり方を変えつつあるとのこと
Risk Live: モデル管理者は、開発の過程で意思決定の場に参画することを望んでおり、第一線の担当者がAIモデルのテストを主導することを期待しています。
銀行の5行中4行が、オペリスクの管理にAIを活用している
サイバーリスクの活用事例が増加していますが、ガバナンスやROIへの懸念から、一部では慎重な姿勢も見られます
すべてはつながっている：サンタンデールの米国CROが縦割り思考を排する
AIの台頭により、不正、サイバー、サードパーティ、その他のオペリスクの各カテゴリー間の関連性が強まっています
オペリスクベンチマーキング：銀行はAIリスクのホームを模索している
Risk.netの2026年の調査によると、銀行各社がオペリスクの枠組みへのAI導入を急ぐ中、過去最多の参加数が見られる一方で、業界全体に不安が広がっています
規制当局は、AIガバナンスの手段としての「ヒューマン・イン・ザ・ループ」に疑問を呈している
イングランド銀行とFSBの幹部らは、全体的な説明責任を維持することがより重要であると示唆しています
MI9：自律型AIシステムのためのランタイムガバナンス
銀行が自律型AIの行動を制御・承認するためのリアルタイムテレメトリシステム
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
アンドルー・アン氏のようなクオンツは、AIエージェントの有用性を主張している
AIエージェントは、投資、リスク、ポートフォリオの選択を大規模に分析することで、人間のマネージャーを支援することができます
AIリスク管理と能力制御への移行
リスク管理者によると、検証の枠組みを見直すことで、銀行はイノベーションと規制上の要件を両立させ、強固なリスク管理体制を維持することができます
GenAIの時代において、未だに優れたモデルが必要なのはなぜなのか？
ジャン＝フィリップ・ブショー氏は、モデルが人工知能をレジームシフトの過程で導き、過学習から遠ざけることができると述べています
万能マシン：GenAI時代のモデルリスク
銀行各社は、新たな種類の多目的ボットがもたらすリスクの解明を急いでいます
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
2026年のオペレーショナル・リスクトップ10
業界は、最大の共通の脅威に関する情報に加え、対策や損害の測定基準についても情報を共有しています
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。
JPモルガンAI研究部門の創設者兼責任者が退任
マヌエラ・ヴェローゾ氏が退任、銀行がテクノロジーとAIへの投資拡大を発表
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。
責任あるAIは、原則と同様に利益についても考慮すべき
ある企業が、ガバナンスを損なうことなく、融資処理時間を短縮し、不正検知を改善した方法
クオンツキャスト・マスターズ・シリーズ：ペッター・コルム（クーラント研究所）
ニューヨーク大学のプログラムは、ほぼ専ら金融業界のエリート実務家の方々によって指導されております。