_**ロマン・エロシュヴィリ**は、B2Bソフトウェア開発会社であるXData Groupの創設者兼最高経営責任者です。そこで、彼は投資家との関係を築き、ビジネスのスケーラビリティを促進しながら、銀行におけるAIの開発を指揮しています。また、彼は、銀行向けの最先端技術ソリューションを専門とするRegTech UKベースのスタートアップ、ComplyControlの創設者でもあります。_* * ***トップフィンテックニュースとイベントを発見しよう！****FinTech Weeklyのニュースレターに登録しよう****JPモルガン、コインベース、ブラックロック、クラーナなどの幹部に読まれています*** * *世界中の銀行とフィンテック企業は、運用を迅速化し、コストを削減し、顧客とのやり取りを改善するために、人工知能を利用する方法を模索しています。しかし、コンプライアンスに関しては、金融の中で最も要求が厳しく時間のかかる部分の一つであるにもかかわらず、ほとんどの企業は依然として躊躇しています。2025年初頭に実施された調査によると、実際にAIを業務フローに完全に統合した企業はわずか2%未満のごく少数です。しかし、彼らのほとんどは依然として探索と採用の初期段階に留まっています。本当に、彼らがそれを採用するかどうかは別として。企業が規制の変化に対応し続けるプレッシャーは依然として非常に強く、増加しています。それなのに、なぜコンプライアンスはAIを受け入れるのがこんなに遅いのでしょうか？それが大いに助けになる可能性があるのに。解決策を考えてみましょう。**人間の目の重要性**------------------------------------------ここで留意すべき最初で最も重要なことは、コンプライアンスは単にチェックリストに従うことではないということです。それは、しばしばグレーゾーンにある状況での判断を下すことに関わっています。金融の意思決定の世界は、決して全てが白黒ではありません。規制は管轄区域によって異なり、これらのルールの解釈は決して簡単ではありません。AIは、データを瞬時に処理し、異常を見つけるのが得意です。しかし、事前に設定されたパターンに基づいて疑わしい取引をフラグ立てすることができる一方で、その結論の「なぜ」を明確に説明することはできません。さらに重要なことに、微妙なニュアンスを理解するのが難しいのです。人間のコンプライアンス担当者は、クライアントの行動が異常であっても無害であることを検出できます。一方でAIは、文脈なしで単に警報を上げる可能性が高いです。これが、コンプライアンスのリーダーたちがここでハンドオーバーをためらう理由です。機械は確かに助けになることがありますが、ほとんどの人は依然として、人間が全体像を把握し、それに応じて判断する能力を信頼する傾向が強いです。**効率性 vs. 規制および評判リスク**----------------------------------------------------AIがリアルタイムで何千もの取引を分析する能力は、手動モードにとどまっているコンプライアンスチームには決して匹敵しません。効率性の観点から言えば、誰もがそれが素晴らしいサポートツールであり、人的スタッフがより戦略的で微妙なタスクに集中できるように作業量を削減できることに反論することはできません。しかし、コンプライアンスはスピードだけで勝つことのできる領域ではありません。AIシステムが判断ミスをすると、それは罰金、評判の損傷、または規制の精査を意味する可能性があります。これら全てはビジネスに非常に有害であり、場合によっては破壊的です。このような複雑な問題を自らの頭に招くことを避けたいと考える人が多いのも不思議ではありません。ほとんどの規制当局も、AIベースの意思決定に関しては、誰かが責任を持つ必要があることに同意しています。AIモデルが誤って正当な取引をブロックしたり、詐欺的な取引を見逃した場合、最終的な責任は依然として企業にあります。そして、その責任を負うのは人間のコンプライアンス担当者です。これが自然な慎重さを生み出します：コンプライアンスのリーダーたちは、より迅速な監視の利点と、規制ペナルティのリスクを天秤にかける必要があります。そして、AIシステムがより説明可能で透明性のあるものにならない限り、多くの企業が自律的な意思決定を任せることに躊躇する可能性が高いです。**責任を持ってAI採用を進める方法**--------------------------------------------上記のすべてから得られる非常に重要な教訓は、コンプライアンスリーダーのためらいが彼らが反AIであることを意味するわけではないということです。実際、彼らの多くはAIの未来における役割に楽観的です。重要なのは、正しい進むべき道を見つけることです。私が考えるに、最も自然で有望な選択肢はハイブリッドモデルを採用することです。人間とAIの協力で、人工知能が重い作業を担い、取引をスキャンし、異常な活動をフラグ立てし、レポートを生成します。そして、最終結果が準備できたら、人間がそれを確認し、AIの決定の文脈を解釈し、最終的な判断を下すことができます。しかし、そのようなモデルを採用するためには、企業は自社のAIシステムが説明可能であることを確認する必要があります。コンプライアンスはリスクの検出だけではなく、意思決定が公平であることを証明することでもあります。これが、市場がその出力を平易な言葉で説明できるAIツールをより多く必要としている理由です。**「人対機械」ではない**------------------------------------現実的に言えば、AIがコンプライアンス担当者を無用にするとは思えません。むしろ、彼らの役割が変わる可能性が高いです — 実行者からマネージャーへ。担当者は自分でチェックを行う時間が減り、代わりにAIの決定を再確認し、機械がまだ不足しているグレーゾーンに対処することになります。コンプライアンスは本質的に人間のビジネスです。そして、AIはコンプライアンスチームをより迅速かつ効果的にすることができる一方で、それに伴う道徳的および規制上の責任を処理することはできません。だからこそ、コンプライアンスの未来は「人対機械」ではなく、「人と機械」となると私は確信しています — 金融システムを安全かつ公正に保つために共に働くのです。
AIコンプライアンスのジレンマ：信頼は依然として人間に属する
ロマン・エロシュヴィリは、B2Bソフトウェア開発会社であるXData Groupの創設者兼最高経営責任者です。そこで、彼は投資家との関係を築き、ビジネスのスケーラビリティを促進しながら、銀行におけるAIの開発を指揮しています。また、彼は、銀行向けの最先端技術ソリューションを専門とするRegTech UKベースのスタートアップ、ComplyControlの創設者でもあります。
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JPモルガン、コインベース、ブラックロック、クラーナなどの幹部に読まれています
世界中の銀行とフィンテック企業は、運用を迅速化し、コストを削減し、顧客とのやり取りを改善するために、人工知能を利用する方法を模索しています。しかし、コンプライアンスに関しては、金融の中で最も要求が厳しく時間のかかる部分の一つであるにもかかわらず、ほとんどの企業は依然として躊躇しています。
2025年初頭に実施された調査によると、実際にAIを業務フローに完全に統合した企業はわずか2%未満のごく少数です。しかし、彼らのほとんどは依然として探索と採用の初期段階に留まっています。本当に、彼らがそれを採用するかどうかは別として。
企業が規制の変化に対応し続けるプレッシャーは依然として非常に強く、増加しています。それなのに、なぜコンプライアンスはAIを受け入れるのがこんなに遅いのでしょうか？それが大いに助けになる可能性があるのに。
解決策を考えてみましょう。
人間の目の重要性
ここで留意すべき最初で最も重要なことは、コンプライアンスは単にチェックリストに従うことではないということです。それは、しばしばグレーゾーンにある状況での判断を下すことに関わっています。金融の意思決定の世界は、決して全てが白黒ではありません。規制は管轄区域によって異なり、これらのルールの解釈は決して簡単ではありません。
AIは、データを瞬時に処理し、異常を見つけるのが得意です。しかし、事前に設定されたパターンに基づいて疑わしい取引をフラグ立てすることができる一方で、その結論の「なぜ」を明確に説明することはできません。さらに重要なことに、微妙なニュアンスを理解するのが難しいのです。人間のコンプライアンス担当者は、クライアントの行動が異常であっても無害であることを検出できます。一方でAIは、文脈なしで単に警報を上げる可能性が高いです。
これが、コンプライアンスのリーダーたちがここでハンドオーバーをためらう理由です。機械は確かに助けになることがありますが、ほとんどの人は依然として、人間が全体像を把握し、それに応じて判断する能力を信頼する傾向が強いです。
効率性 vs. 規制および評判リスク
AIがリアルタイムで何千もの取引を分析する能力は、手動モードにとどまっているコンプライアンスチームには決して匹敵しません。効率性の観点から言えば、誰もがそれが素晴らしいサポートツールであり、人的スタッフがより戦略的で微妙なタスクに集中できるように作業量を削減できることに反論することはできません。
しかし、コンプライアンスはスピードだけで勝つことのできる領域ではありません。AIシステムが判断ミスをすると、それは罰金、評判の損傷、または規制の精査を意味する可能性があります。これら全てはビジネスに非常に有害であり、場合によっては破壊的です。このような複雑な問題を自らの頭に招くことを避けたいと考える人が多いのも不思議ではありません。
ほとんどの規制当局も、AIベースの意思決定に関しては、誰かが責任を持つ必要があることに同意しています。AIモデルが誤って正当な取引をブロックしたり、詐欺的な取引を見逃した場合、最終的な責任は依然として企業にあります。そして、その責任を負うのは人間のコンプライアンス担当者です。
これが自然な慎重さを生み出します：コンプライアンスのリーダーたちは、より迅速な監視の利点と、規制ペナルティのリスクを天秤にかける必要があります。そして、AIシステムがより説明可能で透明性のあるものにならない限り、多くの企業が自律的な意思決定を任せることに躊躇する可能性が高いです。
責任を持ってAI採用を進める方法
上記のすべてから得られる非常に重要な教訓は、コンプライアンスリーダーのためらいが彼らが反AIであることを意味するわけではないということです。実際、彼らの多くはAIの未来における役割に楽観的です。重要なのは、正しい進むべき道を見つけることです。
私が考えるに、最も自然で有望な選択肢はハイブリッドモデルを採用することです。人間とAIの協力で、人工知能が重い作業を担い、取引をスキャンし、異常な活動をフラグ立てし、レポートを生成します。そして、最終結果が準備できたら、人間がそれを確認し、AIの決定の文脈を解釈し、最終的な判断を下すことができます。
しかし、そのようなモデルを採用するためには、企業は自社のAIシステムが説明可能であることを確認する必要があります。コンプライアンスはリスクの検出だけではなく、意思決定が公平であることを証明することでもあります。これが、市場がその出力を平易な言葉で説明できるAIツールをより多く必要としている理由です。
「人対機械」ではない
現実的に言えば、AIがコンプライアンス担当者を無用にするとは思えません。むしろ、彼らの役割が変わる可能性が高いです — 実行者からマネージャーへ。担当者は自分でチェックを行う時間が減り、代わりにAIの決定を再確認し、機械がまだ不足しているグレーゾーンに対処することになります。
コンプライアンスは本質的に人間のビジネスです。そして、AIはコンプライアンスチームをより迅速かつ効果的にすることができる一方で、それに伴う道徳的および規制上の責任を処理することはできません。
だからこそ、コンプライアンスの未来は「人対機械」ではなく、「人と機械」となると私は確信しています — 金融システムを安全かつ公正に保つために共に働くのです。