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金融サービス

監督当局の目にさらされるAI。説明可能性、モデルリスク管理、監査に耐える意思決定。

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AIが見合う領域

  • すべての出力を監督当局に説明できなければならない与信・リスク判断。
  • コストが判断ではなく書類処理にある口座開設と本人確認レビュー。
  • 現在は別々のシステムに分かれているチャネル横断の監視と金融犯罪検知。
  • アナリストがすでに利用料を払っている開示資料・規程・市場データに対する社内リサーチ支援。

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よくあるユースケース

  • 融資書類全体から条件を抽出・突合し、例外のみを人に回す。
  • 社内データから与信メモの初稿を作成し、すべての数値を出典まで追跡可能にする。
  • 取引モニタリングのアラートを優先順位付けし、実在性の高いものから調査を始められるようにする。
  • 現場担当者の規程・手続きに関する質問に、根拠となる文書を示して回答する。

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制約となるもの

  • モデルリスク管理。対象となるすべてのモデルに文書化、検証、定期的な見直しが必要になる。
  • 説明可能性は任意ではない。顧客に影響する判断は再構成できなければならない。
  • データの所在と、法人・法域をまたぐ分離。
  • DORAとEUのAI規則は既存の監督上の期待に上乗せされるものであり、置き換えるものではない。

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監督当局の目にさらされるAI。説明可能性、モデルリスク管理、監査に耐える意思決定。