Jerry Pan氏は、Cohuman Labsの共同創業者兼CEOであり、AI（人工知能）ネイティブな金融システムを構築している。
過去10年間、金融サービス業界は複数のデジタル化の波を経験してきた。モバイルバンキング、電子取引、クラウドネイティブ業務、オープンバンキングAPIなどだ。しかし、人工知能と、それに伴う自律的意思決定システムにおける構造的変化に匹敵するものはないと私は考えている。
これらのシステムは、もはやフィンテックの実験的な追加機能ではなく、次世代金融インフラの中核的な経済エンジンとなりつつある。これが進むにつれ、金融システムが人間主導の機関というよりも、知的で適応力のある生態系のように振る舞う瞬間が近づいている。
本稿は、自律型取引インフラを構築する私の仕事に触発されたものだ。AIエージェントが単純な予測ツールから、リアルタイムで市場に参加できる高度なシステムへと進化する様子を目の当たりにしてきた。AIとブロックチェーンを統合するプロジェクトを主導してきた経験から、効率性向上の可能性を見てきた。同時に、倫理的枠組みの必要性も認識している。このことが、より広範な業界対話のためのビジョンを明確にする必要性を私に感じさせた。
自律性における3つのトレンド
歴史的に、金融テクノロジーは既存のプロセスのデジタル化に焦点を当ててきた。取引場を模倣した電子注文帳、物理的な銀行を反映したモバイルアプリなどだ。AIはこのパターンを打ち破り、根本的な移行を示す3つの収束するトレンドをもたらしている。
1. 継続的で高粒度のデータストリーム：金融市場は現在、ブロックチェーン、API、銀行フィード、代替データチャネル全体で、リアルタイムに数テラバイトの情報を生成している。この環境は手動分析には不向きだが、マイクロパターンを検出できる自律型AIシステムには理想的だ。
2. 予測するだけでなく推論するモデル：現代のAI、特にエージェント型およびマルチモーダルシステムは、金融行動を解釈し、トレードオフを検討し、自律的に行動できる。戦略を即座に適応させ、複数の目標にわたって調整する。
3. プログラム可能なオンチェーン金融の台頭：ブロックチェーンは決定論的な決済、透明な状態、プログラム可能な通貨を提供する。AIエージェントと組み合わせることで、AIが市場を分析するだけでなく、直接市場に参加する自律的な実行が可能になる。
これらのトレンドが合わさることで、支配的なパラダイムはAI主導の金融へとシフトする。
機関のパラダイムを再考する
これらのトレンドに対応して、金融機関はサイロ化された定期的な業務に根ざした思考モデルを捨て去る必要がある。これには、データを静的なスナップショットとして見ることや、複雑な意思決定において人間の直感に過度に依存することが含まれる。データ戦略を再考するには、連合学習、リアルタイム取り込みパイプライン、相互運用性を採用し、AI自律性を効果的に促進する統一データレイクを作成することを検討すべきだ。
もちろん、ガードレールを設置する必要がある。事前定義された倫理的境界（例：エスカレーションなしの高リスク取引は禁止）、意思決定を監査するための説明可能なAI層、人間の介入のためのキルスイッチなどだ。制約には、AIが日常的な行動を処理するが、新規シナリオについては人間に委ねる段階的自律性レベルが含まれ、イノベーションを抑制することなく説明責任を確保する。
今日の金融スタックで最初に影響を受ける可能性が高い部分は、手動仲介や基本的なコンプライアンスチェックなど、仲介者が多いプロセスだ。リーダーは、自動化の可能性についてスタックを監査し、AIガバナンスにおいてチームのスキルを向上させ、スムーズに移行するためのハイブリッドモデルを試験的に導入することで準備できる。
AIによる金融スタックの再構築に備える
自律型取引および流動性システムにおいて、AIエージェントは複数のウォレット、チェーン、取引所にわたって動作し、非効率性を検出し、リスクに対する戦略を管理し、ボラティリティに基づいて動的な流動性を提供する。しかし、エージェント主導の市場は、同期した行動によるフラッシュクラッシュや、流動性の低いシナリオでの増幅されたボラティリティのリスクがある。
機関は、ストレステストシミュレーションとエージェントアーキテクチャの多様化によって準備できる。私の個人的な枠組みは、意思決定速度（サブセカンド取引には機械）、複雑性（倫理的曖昧さには人間）、影響（システミックリスクには監視）を評価することで自律性を評価することを含む。
また、データノイズに注意すべきだ。これは誤検出、因果関係と誤認された相関関係への過信、ブラックスワンイベントにおける盲点につながる可能性がある。繰り返しになるが、機関は人間の判断を組み込んだハイブリッドモデルと定期的なモデル再調整によって、これらのリスクに対抗できる。
超個別化された金融商品がAIを使用して行動パターンから動的プロファイルを構築する際、バイアスや略奪的価格設定を防ぐためのデューデリジェンスも必要になる。多様なトレーニングデータセットを確保し、定期的な公平性監査を実施し、透明なメカニズムを選択すべきだ。
全体として、AIネイティブな世界のための新しい規制モデルには、動的なコード・アズ・ロー（規制がスマートコントラクトに組み込まれる）フレームワーク、AI透明性のための国際基準、テクノロジーとともに進化できる適応的な監視機関が含まれる。
倫理とガバナンスの必須事項
すでに示唆したように、AIがグローバル資本フローの中心となるにつれ、ガバナンスはその洗練度に見合ったものでなければならない。主要な領域には以下が含まれる。
• 自律的意思決定システムにおける透明性：ステークホルダーは、融資、取引、保険におけるAIロジックへの洞察を必要とする。知的財産を公開することなくバイアスを明らかにするモデルカードのようなフレームワークを通じて。
• ヒューマン・イン・ザ・ループ監視：人間は制約を設定し、規制に適合させ、置き換えるのではなく補強する。自律型取引における私の経験から、機械速度での効果的な監視には、主要指標を監視するダッシュボード、異常に対する自動アラート、人間が実行後に重要な意思決定を検証する定期的な「一時停止とレビュー」プロトコルが含まれる。
• AIネイティブシステムにおけるセキュリティ：モデルは攻撃対象であり、保護されたデータと推論フレームワークを必要とする。責任ある機関は、倫理的AIチャーター、部門横断的なガバナンスチーム、積極的な脆弱性評価を通じて差別化を図り、短期的な利益よりも長期的な信頼を優先する。
これらの倫理的課題の中で、最も議論されていないが最も緊急なのは、意思決定における人間の主体性の侵食だと私は考えている。AIへの過度の依存は、金融リテラシーと説明責任を低下させる可能性がある。
楽観的に見ても、最大の意図しない結果には、AIがデータ豊富な事業体を優遇する場合の格差の拡大と、相互接続されたエージェントによるシステミックな脆弱性が含まれる。このテクノロジーの可能性に興奮している一方で、これらの懸念に対処する必要がある。
現代金融のオペレーティングシステムとしてのAI
次の10年間は、資本がどのように創出され、配分され、取引され、管理されるかを再構成するだろう。この新しい金融時代において、私はAIを組織原理として見ている。私が始めた当初、自律型取引は高頻度最適化ツールから、エージェント型AIとブロックチェーンの進歩によって推進される基盤的な生態系イネーブラーへと進化する様子を見てきた。
ビジネスリーダーは、協力的な生態系を育成し、倫理的AI研究開発に投資し、パイロットを通じて反復することで、責任を持って成功できる。リスクを軽減しながら機会をつかむのだ。結局のところ、金融は変曲点を早期に発見する者に報いる。
