Weave.AI（Weave.AI）のCEOであるノサ・オモイグイ氏は、アルファ意思決定とリスク分析を変革するニューロシンボリック生成AIとインテリジェントエージェントを開発している。
米国通貨監督庁（OCC）は近年、リスク管理とコンプライアンスの継続的な不備に対して多額の罰金を科しており、昨年にはシティグループに1億3560万ドルの制裁金を課した。
執行措置は様々な業界に波及しており、これらの罰金は憂慮すべきパターンを露呈している：組織は規制当局が介入する前に、システミックリスクを検出、診断、是正することに苦戦しているのだ。
今日のリスク環境は過去に比べてより複雑で容赦がなく、効果的なリスク管理はますます困難になっている。規制当局の監視は業界全体で強化され、執行措置はグローバルおよび地域的な枠組みの広範な配列から生じている。
様々な法域の規制当局は、消費者保護、貸付慣行、マネーロンダリング防止義務などの分野にわたるコンプライアンス違反に対して、重大な制裁を課すようになっている。この傾向は、業界や地域を超えて、リアルタイムの可視性、追跡可能な意思決定、積極的なリスクガバナンスへの期待が高まっていることを浮き彫りにしている。
こうしたリスクの高まりにもかかわらず、組織はデータを予測可能で防御可能な洞察に統合することに苦戦している。
構造的問題が企業のコンプライアンスを阻害している
規制当局は現在、リアルタイムの透明性、強力な内部統制、積極的なリスク管理を期待しているが、ほとんどの組織は準備不足のままであり、執行措置にさらされるリスクが高まっている。
2024年のグローバル罰金は過去最高の193億ドルに達した。規制措置は特にデータガバナンス、サイバーセキュリティ、報告の分野で顕著であり、業界全体での統制の失敗、デジタルリスク管理の不備、手続き上のミスに対する規制当局の不寛容さが高まっていることを反映している。
コンプライアンス違反は、組織を罰金だけでなく、より広範なコスト高い結果にさらす。調査だけでも多額の法的費用が発生し、内部リソースを拘束し、上級管理職の時間を消費する。
規制違反はまた、巨大な財務的、法的、評判上のコストを伴う。直接的な罰則を超えて、是正措置が戦略的イニシアチブを置き換え、イノベーションを遅らせるという機会コストは膨大である。
今日のリスク管理モデルの限界
業界全体で、組織は時代遅れで断片化したリスク管理慣行に依存したままである。
監視に不可欠なデータは機能やシステム間でサイロ化され、盲点や冗長な統制をもたらしている。AIシステムを含む多くのツールはブラックボックスとして機能し、重要な意思決定における経営陣や規制当局の信頼に必要な追跡可能性を欠いている。
リスクプログラムは多くの場合、定期的な監査や事後の調査によって推進される。これらの後ろ向きの方法は、規制上の罰則、運用上の混乱、評判の損害という形で害が生じた後でしか失敗を特定できない。
これに加えて、コンプライアンスプログラムは内部チェックリストやポリシー遵守に狭く焦点を当てたままである。一方で、地政学的不安定、規制の変化、同業他社の開示、攻撃者のイノベーションなど、急速に変化する外部の脅威は対処されないままである。
要するに、リスク監視は依然として反応的で断片的であり、今日の業界横断的なリスク状況と整合していない。
戦略的、説明可能、適応性のあるリスクインテリジェンスに向けて
組織はリスクガバナンスをリアルタイムのインテリジェンス主導型の規律として再構築する必要がある。静的なフレームワークを超えて、機関は外部シグナルを取り込み、同業他社をベンチマークし、進化する規制を追跡する適応型モデルを必要としている。リスクインテリジェンスは透明で監査可能かつ防御可能であり、精査に耐える説明可能な出力を持つ必要がある。
今日の状況に対応するには、段階的な修正以上のものが必要である。以下は、テクノロジーを活用した実行における最良の実践のいくつかである：
説明可能で監査可能なリスクインテリジェンスの構築
企業はブラックボックスシステムを超えて進むべきである。すべての決定、警告、エスカレーションは、その背後にあるデータとルールまで追跡可能でなければならない。これには、コンプライアンス、監査、リスク、ITにまたがる横断的なガバナンスによってサポートされる、経営陣と取締役会の所有権が必要である。
組織は、規制の更新、同業他社の開示、地政学的イベントなどの外部シグナルを収集、検証、意思決定に変換するためのプレイブックを正式化すべきである。リスクとコンプライアンスのチームはAIの出力を解釈し、異議を唱えるためのスキルを向上させる必要があり、一方でテクノロジーは、ロジックトレイル、規制クロスウォーク、技術スタッフに頼ることなく規制当局が確認できる防御可能な出力を通じて透明性を提供する必要がある。
最大の障害は文化的なものである：静的なレポートや手動監査に慣れたチームは、ギャップをより速く、より目に見える形で浮き彫りにするシステムに抵抗することが多い。この抵抗を克服することは、組織が透明で説明責任のあるリスクインテリジェンスへの完全な移行を果たすために不可欠である。
リアルタイムのポリシーマッピングと法域ベンチマーキング
コンプライアンスを維持するために、組織は内部統制と進化する規制を整合させるリアルタイムのポリシーマッピングと、同業他社や市場間の慣行を比較する法域ベンチマーキングを採用する必要がある。
成功は、連携して機能する3つの層に依存している：
1. 人材： グローバル基準を解釈し、重複や矛盾を特定するコンプライアンスと法律の専門家
2. プロセス： GDPRと米国のプライバシー法の間のような違いを調整し、矛盾をエスカレーションするメカニズム
3. テクノロジー： 規制の更新を取り込み、同業他社や基準に対してポリシーと統制をベンチマークし、監査可能なガイダンス、推奨事項、次のベストアクションを提供するプラットフォーム
主な課題は、機能間でのデータの断片化と、緊急の是正措置と将来を見据えたベンチマークの構築のバランスを取ることである。
第一者、第二者、第三者リスクの理解
包括的なプログラムには、リスクの3つの層すべてにわたる可視性が必要である。
第一者リスクには、従業員の行動、ガバナンスの失敗、ITの脆弱性などの内部問題が含まれる。
第二者リスクは子会社、合弁事業、関連会社にまで及び、弱い統制が企業全体に急速に波及する可能性がある。
第三者リスクはベンダー、取引相手、サプライチェーンから生じ、これらはすべて地政学的混乱やサイバー脅威にますさらされている。
最良の実践は、継続的なモニタリングによって強化された単一のフレームワークの下で、監査、調達、監視機能を統合することである。しかし、多くの企業は特に自己報告や不定期のレビューに依存している場合、第二者および第三者のエクスポージャーについて信頼できる可視性を得ることに苦戦している。
リスクガバナンスを実現する方法
リスクインテリジェンスにおける一般的な落とし穴は、ガバナンスやスタッフのトレーニングに対応する変更を行わずにツールに過度に依存することから生じることが多い。また、企業はプラットフォームを動的で進化する能力ではなく、静的なチェックリストのように扱うため苦戦している。
これらの罠を避けるために、組織は拡大する前に1つか2つの優先度の高い領域から始めるべきである。予測アラートを取締役会や監査報告に直接組み込みながら、すべてのアラートに対して人間を介在させる説明責任を維持すべきである。
最後に、成功には規制要件だけでなく、競争力とレジリエンスを確保するために同業他社の慣行に対してもベンチマークを行うことが必要である。
リスクガバナンスはリアルタイム、説明可能、外部志向の規律へと進化しなければならない。テレメトリーを統合し、規制ロジックを組み込み、動的な脅威に継続的に適応する機関は、罰則を回避するだけでなく、規制当局、投資家、顧客の信頼を獲得する可能性が高くなる。
真の機会はコンプライアンスを超えたところにある：インテリジェンス主導型のガバナンスを受け入れる組織は、リスクを先見性に、監視を戦略的レジリエンスに、不確実性を長期的な競争優位性に変えるだろう。
