機械学習モデルは、さまざまなシナリオをシミュレートして既存の枠組みにおける抜け穴や弱点を特定し、コンプライアンス管理の有効性をテストできる。
テクノロジーを活用すれば、金融機関の業務プロセスやデータフローとコントロールを規制要件に照らしてマッピングし、是正が必要なコンプライアンス違反の領域を特定することもできる。
コンプライアンスインシデント、罰金、強制措置に関する履歴データを分析することで、AIは将来のコンプライアンスリスクを予測し、企業に予防措置を講じる余地を与える。
新たに創出される雇用とリスキリング
AIは多くの雇用喪失につながるおそれがある一方で、AIシステムの開発・導入・管理に特化した新たな職務を創出する可能性もある。銀行は、AIやデータサイエンスの技能を有する専門家を雇用する必要があるだろうし、既存の従業員をAI技術と連携して働けるよう再教育する必要もあるだろう。変化の時代において、銀行員は業界全体に影響を及ぼす最新のAIトレンド、ツール、ユースケースを常に把握しておかなければならない。
適切な人材であり続けるためには、顧客サービス、不正検知、与信判断など、銀行業務アプリにおいて現時点でAIに何ができて何ができないのかに関する知識を蓄積する必要がある。実際の使用状況に基づいてAIモデルのパフォーマンス改善に向けたフィードバックを提供したり、セミナーやカンファレンスに参加して、AI専門家との交流を通じて業界の知見を得たり、AIが進化し続ける中で変化する仕事環境に適応するための成長マインドセットを身につけたりするといいだろう。
積極的にリスキリング（職能再開発）を図り、新しいAIの役割を探求し、AIの能力を理解し、生涯学習に取り組むことで、銀行員はキャリアの将来性を確保し、AIが業界に普及していく中で自分の価値を高めることが可能になる。
（forbes.com 原文）
