_**ロマン・エロシュヴィリ**は、B2Bソフトウェア開発会社XDataグループの創設者兼最高経営責任者です。そこで、彼は銀行業界におけるAIの開発を指揮し、投資家との関係を管理し、ビジネスのスケーラビリティを促進しています。彼はまた、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****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よって読まれています*** * *世界中の銀行やフィンテック企業は、人工知能をさまざまな方法で活用する方法を探しています。業務を迅速化し、コストを削減し、顧客とのインタラクションを改善するなどです。それにもかかわらず、コンプライアンスに関しては、金融の中で最も要求され、時間のかかる部分の1つと考えられていますが、ほとんどの企業はまだ控えています。2025年に実施された調査によると、実際にAIをワークフローに完全に統合している企業はわずか2%未満でした。しかし、ほとんどの企業はまだ探索と採用の初期段階にとどまっています。実際に、彼らがそれを採用するかどうかは不明です。企業が規制の変化についていく圧力は依然として非常に大きく、増加しています。それなら、なぜコンプライアンスはAIを取り入れるのが遅いのでしょうか？それは大いに助けになる可能性があるのに。それを解明してみましょう。**人間の目で見ることがまだ重要です**------------------------------------------おそらく、ここ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。しばしばグレーゾーンに入る状況での判断を下すことです。金融の決定の世界は、決して全てが白黒の明確なものではありません。規制は管轄区域によって異なり、それらのルールの解釈は決して単純ではありません。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、事前に確立されたパターンに基づいて疑わしいと見なされる取引をフラグすることができても、その結論の“なぜ”を明確に説明できるわけではありません。さらに重要なのは、微妙なニュアンスに苦しむことです。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、AIは文脈なしに単に警報を上げる可能性が高いです。これが、コンプライアンスリーダーがここで手綱を渡すことをためらう理由です。機械は確かに助けになりますが、ほとんどの人は依然として人間の広い視野とそれに基づいて判断する能力を信頼する傾向があります。**効率性対規制および評判リスク**----------------------------------------------------AIのリアルタイムで数千の取引を分析する能力は、手動モードでつまずいているコンプライアンスチームには到底匹敵できません。したがって、効率性の観点からは、誰もがそれが素晴らしいサポートツールであり、人間の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負担を軽減できることに異論はありません。しかし、コンプライアンスは単にスピードが勝つ分野ではありません。AIシステムが誤った判断を下すと、それは罰金、評判の損害、または規制の厳しい調査を意味する可能性があります。これらのすべ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さえあります。だからこそ、多くの人がそのような複雑さを自分たちの上に招くことを避けたいと思うのは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、誰かが責任を持たなければならない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、不正な取引を見逃した場合、最終的にはその責任は企業にあります。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。これにより、自然な慎重さが生まれます。コンプライアンスリーダーは、より迅速な監視の利点を潜在的な規制罰金のリスクと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になるまでは、多くの企業が自律的な意思決定を行うことに対して消極的である可能性が高いです。**AI導入を責任を持って進める方法**--------------------------------------------上記のすべてから持ち帰るべき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であることを意味しないということです。実際、多くの人がAIの未来における役割について楽観的です。重要なのは、正しい前進の方法を見つけることです。私が見るところ、私たちにとって最も自然で有望な進路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行い、取引をスキャンし、異常な活動をフラグし、報告書を生成します。そして、最終結果が準備できたら、人間がそれをレビューし、AIの意思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を検出するだけではなく、決定が公正であることを証明することにも関わっています。これが、市場が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する理由です。**「人間対機械」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不要にするとは思いません。むしろ、彼らの役割は変わる可能性が高いです — 実行者から管理者へ。担当者は自らチェックを行う時間が減り、その代わりにAIの判断を二重に確認し、機械がまだ不足しているグレーゾーンに対処します。コンプライアンスの本質は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ますが、それに伴う道徳的および規制の責任を扱うことはできません。だからこそ、コンプライアンスの未来は「人間対機械」ではなく、「人間と機械」の関係 — 安全で公正な金融システムを維持するために共に働くことになります。
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XDataグループの創設者兼最高経営責任者です。そこで、彼は銀行業界におけるAIの開発を指揮し、投資家との関係を管理し、ビジネスのスケーラビリティを促進しています。彼はまた、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！
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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よって読まれています
世界中の銀行やフィンテック企業は、人工知能をさまざまな方法で活用する方法を探しています。業務を迅速化し、コストを削減し、顧客とのインタラクションを改善するなどです。それにもかかわらず、コンプライアンスに関しては、金融の中で最も要求され、時間のかかる部分の1つと考えられていますが、ほとんどの企業はまだ控えています。
2025年に実施された調査によると、実際にAIをワークフローに完全に統合している企業はわずか2%未満でした。しかし、ほとんどの企業はまだ探索と採用の初期段階にとどまっています。実際に、彼らがそれを採用するかどうかは不明です。
企業が規制の変化についていく圧力は依然として非常に大きく、増加しています。それなら、なぜコンプライアンスはAIを取り入れるのが遅いのでしょうか？それは大いに助けになる可能性があるのに。
それを解明してみましょう。
人間の目で見ることがまだ重要です
おそらく、ここ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。しばしばグレーゾーンに入る状況での判断を下すことです。金融の決定の世界は、決して全てが白黒の明確なものではありません。規制は管轄区域によって異なり、それらのルールの解釈は決して単純ではありません。
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、事前に確立されたパターンに基づいて疑わしいと見なされる取引をフラグすることができても、その結論の“なぜ”を明確に説明できるわけではありません。さらに重要なのは、微妙なニュアンスに苦しむことです。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、AIは文脈なしに単に警報を上げる可能性が高いです。
これが、コンプライアンスリーダーがここで手綱を渡すことをためらう理由です。機械は確かに助けになりますが、ほとんどの人は依然として人間の広い視野とそれに基づいて判断する能力を信頼する傾向があります。
効率性対規制および評判リスク
AIのリアルタイムで数千の取引を分析する能力は、手動モードでつまずいているコンプライアンスチームには到底匹敵できません。したがって、効率性の観点からは、誰もがそれが素晴らしいサポートツールであり、人間の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負担を軽減できることに異論はありません。
しかし、コンプライアンスは単にスピードが勝つ分野ではありません。AIシステムが誤った判断を下すと、それは罰金、評判の損害、または規制の厳しい調査を意味する可能性があります。これらのすべ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さえあります。だからこそ、多くの人がそのような複雑さを自分たちの上に招くことを避けたいと思うのは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、誰かが責任を持たなければならない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、不正な取引を見逃した場合、最終的にはその責任は企業にあります。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。
これにより、自然な慎重さが生まれます。コンプライアンスリーダーは、より迅速な監視の利点を潜在的な規制罰金のリスクと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になるまでは、多くの企業が自律的な意思決定を行うことに対して消極的である可能性が高いです。
AI導入を責任を持って進める方法
上記のすべてから持ち帰るべき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であることを意味しないということです。実際、多くの人がAIの未来における役割について楽観的です。重要なのは、正しい前進の方法を見つけることです。
私が見るところ、私たちにとって最も自然で有望な進路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行い、取引をスキャンし、異常な活動をフラグし、報告書を生成します。そして、最終結果が準備できたら、人間がそれをレビューし、AIの意思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を検出するだけではなく、決定が公正であることを証明することにも関わっています。これが、市場が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する理由です。
「人間対機械」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不要にするとは思いません。むしろ、彼らの役割は変わる可能性が高いです — 実行者から管理者へ。担当者は自らチェックを行う時間が減り、その代わりにAIの判断を二重に確認し、機械がまだ不足しているグレーゾーンに対処します。
コンプライアンスの本質は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ますが、それに伴う道徳的および規制の責任を扱うことはできません。
だからこそ、コンプライアンスの未来は「人間対機械」ではなく、「人間と機械」の関係 — 安全で公正な金融システムを維持するために共に働くことになります。