_**ロマン・エロシュヴィリ**は、金融機関向けのAIを活用したコンプライアンスと不正検出のスタートアップ、ComplyControlの創設者です。_* * ***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、クラルナなどの幹部が読んでいます*** * ***コンプライアンスにおけるAIは実際に何をテストしているのか：技術か、それとも私たちか？**-----------------------------------------------------------------金融サービスにおいて、コンプライアンスはもはや単なる機能ではない。それは規制、リスク、運用が衝突する積極的な圧力点だ。AI技術がこの分野に導入されるにつれ、常に浮上してくる疑問がある：**どれだけ自動化できるのか、そして何か問題が起きたときに誰が責任を負うのか？**詐欺検出とコンプライアンスにおけるAIの魅力は理解しやすい。金融機関は膨大なデータを処理し、進化する脅威に対応し、変化する規制を遵守しながらも、スピードや正確性を犠牲にしないことが求められている。自動化、特に機械学習によるものは、運用負荷を軽減する手段を提供する。しかし、それはまた、ガバナンス、説明責任、コントロールに関する深い懸念も引き起こす。**これらの緊張関係は理論的なものではない。** 実際に展開されており、金融企業が従来人間のアナリストが担っていた役割にAIモデルを導入している。裏では、新たなリスクも浮上している：誤検知、監査の盲点、そしてユーザーや規制当局にとって不透明なアルゴリズムの決定。同時に、コンプライアンスの専門家たちは役割のシフトを求められている。すべての取引を手動で検査するのではなく、今やそれを監督するツールを管理しているのだ。この再定義は、実行者から評価者への変化であり、新たな技術スキルだけでなく、倫理的・手続き的責任感も必要とされる。AIはデータ分析を拡大できる。矛盾点を指摘できる。しかし、意図を完全に説明したり、文脈を解釈したり、責任を吸収したりすることはできない。これらの限界を理解することが重要だ。そして、その探求に最も適した人物は、**ロマン・エロシュヴィリ**、英国拠点のコンプライアンス技術企業ComplyControlの創設者だ。彼の仕事はリスク、オートメーション、監督の交差点に位置し、アルゴリズムの効率性と規制の監視が交錯する場所にある。10年以上の経験を持つロマンは、コンプライアンスチームがどのように進化し、AIが彼らのワークフローと責任をどのように変えているかを直接見てきた。彼は、AIの約束は人間の役割を排除することではなく、再構築することにあると主張する—機械が何を処理すべきか、そして人間がまだ所有すべきものを明確にすることだ。この変化は、単なる技術的アップグレード以上のものを要求する。それは、責任の文化的再調整を必要とする。透明性のあるシステム、監査可能なプロセス、明確に割り当てられた人間の責任は、もはや単なる特徴ではなく、最低限の標準だ。重要なインフラにAIを導入するとき、それは単に問題を解決するだけでなく、積極的で戦略的な管理を必要とする新たな意思決定のカテゴリーをもたらす。**このFinTech Weeklyの対談で、ロマンはコンプライアンスと不正防止にAIを責任を持って統合するために必要なことについて、現実的な見解を提供している。** 彼の視点は、自動化を避けられないものと捉えるのではなく、選択肢とし、継続的な人間の判断、運用の明確さ、そして信頼の本質についての厳しい問いを投げかけることの重要性を示している。私たちは、彼の洞察を共有できることを喜ばしく思う。多くのフィンテック関係者が、AIを採用すべきかどうかではなく、最初に金融システムを機能させてきた基準を見失わずにどうやって導入するかを問う時代にある。* * ***1. コンプライアンスと技術の交差点でキャリアを築いてきましたが、AIがリスク管理の方法を根本的に変えることに気づいた瞬間を覚えていますか？**すべてを一変させた特定の瞬間があったわけではありません。むしろ、段階的なプロセスでした。私はキャリアの大部分を欧州の大手銀行とともに過ごし、その中で気づいたのは、多くの銀行がデジタルバンキングソリューションにおいて遅れをとっていることでした。特に、より進んだフィンテックハブと比べると、その差は明らかでした。数年前、AI開発の話題が再び盛り上がり始めたとき、私は自然と興味を持ち、調査を始めました。そして、技術とその仕組みを学ぶうちに、人工知能が銀行のコンプライアンス処理を根本的に変える可能性を持っていることに気づきました。これにより、銀行はより現代的で機敏なフィンテック企業と肩を並べることができるのです。これが私が2023年に会社を立ち上げたきっかけです。コンプライアンスとリスク管理の複雑さは年々増している。こうした現実に直面し、私たちの使命はシンプルです：金融企業にAIを活用したソリューションを提供し、こうした増大する課題により効果的に対処できるよう支援すること。**2. 専門家の視点から、AIツールがコンプライアンスと不正検出でより高度になるにつれて、人間の専門家の役割はどのように進化してきましたか？**まず最初に、率直に言いたいのは、多くの分野でAIが人間の労働者を置き換えるのではないかという懸念があることだ。そして、コンプライアンスやリスクの専門家に関して言えば、私の答えは「いいえ」—少なくともすぐにはそうはならない。人工知能はすでに私たちの業界を変革しているが、完璧ではない。したがって、人間の関与は依然として不可欠だ。規制は絶えず変化し、システムが追いつかず誤りを犯したときに責任を取れる人が必要だ。現段階のAIは、その決定を明確に説明するのに苦労しており、単独で任せられる段階にはない。特に、信頼と透明性が最重要の分野ではなおさらだ。とはいえ、AIはコンプライアンスのプロセスを積極的に簡素化している。例えば、設定次第で、AIシステムは疑わしい取引をフラグ付けしたり、一時的にブロックしたりして、追加の検証を求めることができる。すべての詳細を人間が手作業で調べる必要はなく、何か本当に異常なものだけが対象となる。そして、これらのシステムが進化するにつれ、手作業の必要性はさらに減少し、チームはより微妙なタスクに集中できるようになる。私は、コンプライアンスの専門家がAIツールの使用に熟練し、ハイブリッドモデルの台頭を見ることになると信じている。彼らはAIシステムの導入と維持を担当し、AIは複雑なデータを理解し推奨を提供することで仕事を簡素化する。しかし、最終的な判断は人間が下す。**3. 金融コンプライアンスのような敏感な分野でAIを使う際に、信頼と責任を維持するためにどのようにアプローチしていますか？**もちろんだ。すでに述べたように、コンプライアンスにおいてAIを使うとき、信頼は非常に重要だ。だからこそ、私たちのAIシステムは完全に透明性を持つように設計している。システムは「ブラックボックス」のように動作しない—各推奨は追跡可能なルールとデータに基づいている。どのように決定がなされたかの完全な監査証跡を保持し、説明可能性を確保している。この実践は、規制当局とやり取りする際に非常に価値があることが証明されている。最終的な決定権は常にコンプライアンス担当者にある。AIはあくまで十分に根拠のある提案を行い、それを人間が簡単に確認し、承認または拒否できる。**4. 10年以上の経験を持つあなたの考え方は、AIの自律性が高まる中でどのように変化しましたか？**確かに。AIの採用状況について広く語ると、技術が進歩すればするほど、徐々に自律性を高めていくことになる—十分にテストされ、信頼できると証明される限り。しかし、さらに変わってきているのは、人間の専門家の役割だ。すべてのケースを細かく管理するのではなく、コンプライアンス担当者は戦略的な監督者の役割をより担うようになっている。彼らは短時間で類似ケースの全バッチをレビューし、システムのパフォーマンスを検証し、結果に基づいてモデルを微調整できる。言い換えれば、コンプライアンス担当者の実質的な役割は、手作業で仕事をすることから、AIシステムを管理し、それに任せることへと移行している。**5. AIを使ったリスク管理の仕事は、複雑な倫理的問題を扱うこともあります。責任ある選択を行うためのフレームワークはどのように構築しましたか？**私たちのアプローチは、明確な監督と責任あるAIの原則の二つの重要な考え方に基づいている。使用するすべてのモデルには、責任者が割り当てられている。リスク評価、パフォーマンスレビュー、コンプライアンスチェックは定期的に行われる。また、私たちのシステムは監査可能であることを保証している。アルゴリズムが決定を下す場合、その過程はレビューと検証が可能だ。この透明性は、責任あるAI開発へのコミットメントの核心部分だ。**6. これまでの経験で、詐欺防止のような重要分野において、過度に自動化に頼ることの限界やリスクについて最も難しかった教訓は何ですか？**一つの教訓は、十分に訓練されたモデルであっても、「幻覚」を見たり、微妙な誤りを犯したりすることがあるということだ。AIは複雑な詐欺スキームを見逃すこともあれば、誤警報を出しすぎることもある。だからこそ、AIと人間の専門知識を組み合わせることが非常に重要だ—人間は流動的な判断を持ち、倫理や全体の文脈を評価するのに優れている。この二つのバランスが、より良く、より信頼できる結果をもたらす。AIは大量のタスクをカバーし、その複雑さを軽減できる一方で、人間は適切な精度と信頼性を維持するために使われる。**7. 今日、コンプライアンス、リスク管理、AI開発に入る若手専門家に対して、成功と適応のために育てるべき個人的な原則や習慣は何ですか？**まず第一に：絶えず学び続けること。技術の進歩には「一時停止」ボタンはなく、追いつかなければ取り残される。中途半端は許されない。次に、広い視野を持つこと。AIの進展に伴い、役割の境界は曖昧になっている—技術、金融、規制が混ざり合っている。多様なスキルセットと柔軟な思考を持つことが、将来の専門家にとって決定的な特性になると確信している。三つ目は、適応力を養うこと。変化は常にあり、迅速に調整できる能力は大きなアドバンテージだ。最後に、強いコミュニケーション能力を身につけ、チームプレイヤーになること。すでに述べたように、コンプライアンスはビジネス、技術、法律の交差点に位置している。さまざまな分野の人と話し、ギアを切り替える能力は貴重なスキルだ。
コンプライアンスにおけるAIはブラックボックスではない — それは責任のテストです：ロマン・エロシュヴィリとのインタビュー
ロマン・エロシュヴィリは、金融機関向けのAIを活用したコンプライアンスと不正検出のスタートアップ、ComplyControlの創設者です。
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、クラルナなどの幹部が読んでいます
コンプライアンスにおけるAIは実際に何をテストしているのか：技術か、それとも私たちか？
金融サービスにおいて、コンプライアンスはもはや単なる機能ではない。それは規制、リスク、運用が衝突する積極的な圧力点だ。AI技術がこの分野に導入されるにつれ、常に浮上してくる疑問がある：どれだけ自動化できるのか、そして何か問題が起きたときに誰が責任を負うのか？
詐欺検出とコンプライアンスにおけるAIの魅力は理解しやすい。金融機関は膨大なデータを処理し、進化する脅威に対応し、変化する規制を遵守しながらも、スピードや正確性を犠牲にしないことが求められている。自動化、特に機械学習によるものは、運用負荷を軽減する手段を提供する。しかし、それはまた、ガバナンス、説明責任、コントロールに関する深い懸念も引き起こす。
これらの緊張関係は理論的なものではない。 実際に展開されており、金融企業が従来人間のアナリストが担っていた役割にAIモデルを導入している。裏では、新たなリスクも浮上している：誤検知、監査の盲点、そしてユーザーや規制当局にとって不透明なアルゴリズムの決定。
同時に、コンプライアンスの専門家たちは役割のシフトを求められている。すべての取引を手動で検査するのではなく、今やそれを監督するツールを管理しているのだ。この再定義は、実行者から評価者への変化であり、新たな技術スキルだけでなく、倫理的・手続き的責任感も必要とされる。AIはデータ分析を拡大できる。矛盾点を指摘できる。しかし、意図を完全に説明したり、文脈を解釈したり、責任を吸収したりすることはできない。
これらの限界を理解することが重要だ。そして、その探求に最も適した人物は、ロマン・エロシュヴィリ、英国拠点のコンプライアンス技術企業ComplyControlの創設者だ。彼の仕事はリスク、オートメーション、監督の交差点に位置し、アルゴリズムの効率性と規制の監視が交錯する場所にある。
10年以上の経験を持つロマンは、コンプライアンスチームがどのように進化し、AIが彼らのワークフローと責任をどのように変えているかを直接見てきた。彼は、AIの約束は人間の役割を排除することではなく、再構築することにあると主張する—機械が何を処理すべきか、そして人間がまだ所有すべきものを明確にすることだ。
この変化は、単なる技術的アップグレード以上のものを要求する。それは、責任の文化的再調整を必要とする。透明性のあるシステム、監査可能なプロセス、明確に割り当てられた人間の責任は、もはや単なる特徴ではなく、最低限の標準だ。重要なインフラにAIを導入するとき、それは単に問題を解決するだけでなく、積極的で戦略的な管理を必要とする新たな意思決定のカテゴリーをもたらす。
このFinTech Weeklyの対談で、ロマンはコンプライアンスと不正防止にAIを責任を持って統合するために必要なことについて、現実的な見解を提供している。 彼の視点は、自動化を避けられないものと捉えるのではなく、選択肢とし、継続的な人間の判断、運用の明確さ、そして信頼の本質についての厳しい問いを投げかけることの重要性を示している。
私たちは、彼の洞察を共有できることを喜ばしく思う。多くのフィンテック関係者が、AIを採用すべきかどうかではなく、最初に金融システムを機能させてきた基準を見失わずにどうやって導入するかを問う時代にある。
1. コンプライアンスと技術の交差点でキャリアを築いてきましたが、AIがリスク管理の方法を根本的に変えることに気づいた瞬間を覚えていますか？
すべてを一変させた特定の瞬間があったわけではありません。むしろ、段階的なプロセスでした。私はキャリアの大部分を欧州の大手銀行とともに過ごし、その中で気づいたのは、多くの銀行がデジタルバンキングソリューションにおいて遅れをとっていることでした。特に、より進んだフィンテックハブと比べると、その差は明らかでした。
数年前、AI開発の話題が再び盛り上がり始めたとき、私は自然と興味を持ち、調査を始めました。そして、技術とその仕組みを学ぶうちに、人工知能が銀行のコンプライアンス処理を根本的に変える可能性を持っていることに気づきました。これにより、銀行はより現代的で機敏なフィンテック企業と肩を並べることができるのです。
これが私が2023年に会社を立ち上げたきっかけです。コンプライアンスとリスク管理の複雑さは年々増している。こうした現実に直面し、私たちの使命はシンプルです：金融企業にAIを活用したソリューションを提供し、こうした増大する課題により効果的に対処できるよう支援すること。
2. 専門家の視点から、AIツールがコンプライアンスと不正検出でより高度になるにつれて、人間の専門家の役割はどのように進化してきましたか？
まず最初に、率直に言いたいのは、多くの分野でAIが人間の労働者を置き換えるのではないかという懸念があることだ。そして、コンプライアンスやリスクの専門家に関して言えば、私の答えは「いいえ」—少なくともすぐにはそうはならない。
人工知能はすでに私たちの業界を変革しているが、完璧ではない。したがって、人間の関与は依然として不可欠だ。規制は絶えず変化し、システムが追いつかず誤りを犯したときに責任を取れる人が必要だ。現段階のAIは、その決定を明確に説明するのに苦労しており、単独で任せられる段階にはない。特に、信頼と透明性が最重要の分野ではなおさらだ。
とはいえ、AIはコンプライアンスのプロセスを積極的に簡素化している。例えば、設定次第で、AIシステムは疑わしい取引をフラグ付けしたり、一時的にブロックしたりして、追加の検証を求めることができる。すべての詳細を人間が手作業で調べる必要はなく、何か本当に異常なものだけが対象となる。そして、これらのシステムが進化するにつれ、手作業の必要性はさらに減少し、チームはより微妙なタスクに集中できるようになる。
私は、コンプライアンスの専門家がAIツールの使用に熟練し、ハイブリッドモデルの台頭を見ることになると信じている。彼らはAIシステムの導入と維持を担当し、AIは複雑なデータを理解し推奨を提供することで仕事を簡素化する。しかし、最終的な判断は人間が下す。
3. 金融コンプライアンスのような敏感な分野でAIを使う際に、信頼と責任を維持するためにどのようにアプローチしていますか？
もちろんだ。すでに述べたように、コンプライアンスにおいてAIを使うとき、信頼は非常に重要だ。
だからこそ、私たちのAIシステムは完全に透明性を持つように設計している。システムは「ブラックボックス」のように動作しない—各推奨は追跡可能なルールとデータに基づいている。どのように決定がなされたかの完全な監査証跡を保持し、説明可能性を確保している。この実践は、規制当局とやり取りする際に非常に価値があることが証明されている。
最終的な決定権は常にコンプライアンス担当者にある。AIはあくまで十分に根拠のある提案を行い、それを人間が簡単に確認し、承認または拒否できる。
4. 10年以上の経験を持つあなたの考え方は、AIの自律性が高まる中でどのように変化しましたか？
確かに。AIの採用状況について広く語ると、技術が進歩すればするほど、徐々に自律性を高めていくことになる—十分にテストされ、信頼できると証明される限り。
しかし、さらに変わってきているのは、人間の専門家の役割だ。すべてのケースを細かく管理するのではなく、コンプライアンス担当者は戦略的な監督者の役割をより担うようになっている。彼らは短時間で類似ケースの全バッチをレビューし、システムのパフォーマンスを検証し、結果に基づいてモデルを微調整できる。
言い換えれば、コンプライアンス担当者の実質的な役割は、手作業で仕事をすることから、AIシステムを管理し、それに任せることへと移行している。
5. AIを使ったリスク管理の仕事は、複雑な倫理的問題を扱うこともあります。責任ある選択を行うためのフレームワークはどのように構築しましたか？
私たちのアプローチは、明確な監督と責任あるAIの原則の二つの重要な考え方に基づいている。使用するすべてのモデルには、責任者が割り当てられている。リスク評価、パフォーマンスレビュー、コンプライアンスチェックは定期的に行われる。
また、私たちのシステムは監査可能であることを保証している。アルゴリズムが決定を下す場合、その過程はレビューと検証が可能だ。この透明性は、責任あるAI開発へのコミットメントの核心部分だ。
6. これまでの経験で、詐欺防止のような重要分野において、過度に自動化に頼ることの限界やリスクについて最も難しかった教訓は何ですか？
一つの教訓は、十分に訓練されたモデルであっても、「幻覚」を見たり、微妙な誤りを犯したりすることがあるということだ。
AIは複雑な詐欺スキームを見逃すこともあれば、誤警報を出しすぎることもある。だからこそ、AIと人間の専門知識を組み合わせることが非常に重要だ—人間は流動的な判断を持ち、倫理や全体の文脈を評価するのに優れている。
この二つのバランスが、より良く、より信頼できる結果をもたらす。AIは大量のタスクをカバーし、その複雑さを軽減できる一方で、人間は適切な精度と信頼性を維持するために使われる。
7. 今日、コンプライアンス、リスク管理、AI開発に入る若手専門家に対して、成功と適応のために育てるべき個人的な原則や習慣は何ですか？
まず第一に：絶えず学び続けること。技術の進歩には「一時停止」ボタンはなく、追いつかなければ取り残される。中途半端は許されない。
次に、広い視野を持つこと。AIの進展に伴い、役割の境界は曖昧になっている—技術、金融、規制が混ざり合っている。多様なスキルセットと柔軟な思考を持つことが、将来の専門家にとって決定的な特性になると確信している。
三つ目は、適応力を養うこと。変化は常にあり、迅速に調整できる能力は大きなアドバンテージだ。
最後に、強いコミュニケーション能力を身につけ、チームプレイヤーになること。すでに述べたように、コンプライアンスはビジネス、技術、法律の交差点に位置している。さまざまな分野の人と話し、ギアを切り替える能力は貴重なスキルだ。