モニカ・ホブセピアン氏は、OpenText（オープンテキスト）のグローバル金融サービス部門責任者である。
金融サービス業界は、ただ速く動いているだけではない。自らが見通せる速度を超えて動いている。
業界全体で、金融機関は人工知能（AI）を展開し、クラウドに移行し、顧客向けワークフローを猛スピードで再設計している。スピードは優位性となった。場合によっては、それが戦略そのものとなっている。
しかし、その勢いの下には問題が潜んでいる。多くの企業は、その過程で導入しているリスクを明確に把握できていないのだ。
スピードと可視性の間のこの緊張関係は、業界を定義する課題の1つになりつつある。なぜなら、スピードそのものが問題なのではないからだ。明確性を欠いたスピードこそが、リスクを生み出すのである。
AIはすべてを加速させている──複雑性も含めて
金融業界において、AIはもはや実験段階ではない。意思決定、顧客とのやり取り、リスク分析に組み込まれており、多くの場合それらすべてが同時に行われている。
その利点は明白だ。より優れた予測。より迅速な業務。新たな収益機会。そして、この変化の規模は大きい。推計によれば、金融サービスにおけるグローバルAI市場は2030年までに1900億ドルに達する可能性がある。
しかし、舞台裏の現実はそれほど単純ではない。
システムが複雑になるにつれ、完全に理解することも難しくなる。データはプラットフォーム間を移動する。モデルは継続的に進化する。意思決定は、必ずしも追跡や説明が容易ではない方法で行われる。
そして、そこに亀裂が現れ始める。
進歩が制御よりも速く進むとどうなるか?
多くの金融機関はAIに多額の投資を行っているが、ガバナンスはそのペースに追いついていない。
マッキンゼー・アンド・カンパニーの調査によると、導入は増加し続けているものの、自社を真にAI「成熟」企業と考える組織はごくわずかだ。つまり、AIがガバナンス、リスク、業務モデルと完全に統合されている企業は少数にとどまる。
AIへのアプローチ方法にも乖離がある。KPMGの報告書によれば、ほとんどの金融機関がリスクとコンプライアンスにおけるAIを最優先事項としているものの、かなりの割合の企業が、いつ、どのように使用すべきかについての正式な枠組みをいまだ欠いている。
これらは理論上のギャップではない。日常業務に現れているのだ。
不都合な真実は、多くの金融機関が自らが展開しているシステムを完全には理解していないということだ。彼らはAIがスピードと効率を向上させていることは知っている。しかし、意思決定がどのように行われているか、データがどう流れているか、何か問題が起きたときに説明責任がどこにあるかについては、確信が持てていない。
その明確性がなければ、リスクは増大するだけでなく、特定することさえ困難になる。
問題は必ずしも目に見えるものではない
最大のリスクの一部は、明白な失敗ではない。時間をかけて積み重なる静かなギャップである。
必要なときにアクセスできないデータ。クラウド移行後に完全には整合しないシステム。機能しているように見えるが、どう機能しているかを誰かが尋ねるまで問題が表面化しないプロセス。
デロイトの調査によると、銀行のデータ利用者は必要なデータにタイムリーにアクセスすることに苦労しており、それが意思決定を遅らせ、エラーの可能性を高めている。
ほとんどの金融機関はデータ不足ではなく、可視性の問題を抱えている。データは存在するが、断片化され、遅延し、あるいは多くのチームに分散しているため、リアルタイムでは役に立たない。これらの問題がダッシュボードに表示されることはまれだが、監査、規制審査、重要な意思決定の場面で急速に表面化する。
その時点では、修正がはるかに困難になっている。
リスク管理は追いつく必要がある
リスク管理をイノベーションとは別のもの、つまり最後のチェックポイントのように扱う傾向がいまだに残っている。しかし、そのアプローチはもはや通用しない。
AI主導の環境では、リスクは構築プロセスそのものの一部でなければならない。事後的に重ねるのではなく、最初から組み込むのだ。
この転換は、マッキンゼー・アンド・カンパニーの枠組みですでに強調されており、リスク機能がより統合され、テクノロジーに対応し、事業戦略と整合する必要性が示されている。
実際には、これはモデルが機能するだけでなく、どのように動作するかを理解することを意味する。データが信頼でき、アクセス可能であることを保証することを意味する。そして、大規模であっても意思決定を追跡可能にすることを意味する。
適切に行えば、これは物事を遅らせるのではなく、後のより大きな問題を防ぐのである。
信頼は依然として真の通貨である
スピードとイノベーションへの注目にもかかわらず、金融サービスは依然として1つのものの上に成り立っている。それは信頼だ。
顧客は金融機関に自分のお金を託す。規制当局は金融機関が責任を持って運営することを信頼する。取締役会は経営陣がリスクを管理することを信頼する。
システムが不透明になると、その信頼は侵食され始める。時には静かに、時には一気に。そして、それを再構築することは、失うことよりもはるかに時間がかかる。
リーダーたちは何を違うやり方で行っているか?
一部の金融機関はアプローチを変え始めている。彼らはAIをどれだけ迅速に展開できるかではなく、それが何をしているかを見て、理解し、説明できるかどうかに重点を置いている。
いくつかのパターンが浮かび上がっている。
• データの明確性を優先する──より多くのデータではなく、組織全体でアクセス可能で使用可能なデータを重視する。
• ガバナンスを早期に構築する──後から制御を追加するのではなく、監視を念頭に置いてシステムを設計する。
• リスクチームを早い段階で会話に参加させる──拡張可能なものを構築するパートナーとして。
• コンプライアンスを戦略の一部として扱う──自信を持って前進するための方法として。
スピードは依然として重要だが、可視性が次に何が起こるかを決定する
これはスピードを落とすことではない。金融サービスは今後も迅速に動き続けるだろう。AIは意思決定の方法を変革し続けるだろう。
しかし、際立つ金融機関は、最も速い企業だけではないだろう。表面下で何が起きているかを理解している企業だ。データがどこから来るのか。モデルがどう動作するのか。リスクが実際にどこにあるのか。
なぜなら、最終的には、スピードは優位性をもたらす。しかし、可視性こそが、制御を維持できるか、それとも複雑性に静かに支配されるかを決定するからだ。
今、より大きな問題は、金融機関が実際にそのレベルの可視性で運営する準備ができているかどうかである。
多くの企業がAIに多額の投資を行っている。しかし、それを大規模に管理するために必要なガバナンス、データ統合、業務規律を構築した企業ははるかに少ない。そして、信頼の上に成り立つ業界にとって、そのギャップは無視することがますます困難になっている。
