金融機関におけるAIガバナンスのあり方

―モデル管理を重視する米国の金融機関と日本の金融機関の進むべき道―

KPMG／あずさ監査法人　金融統括事業部　金融アドバイザリー事業部

ディレクター　田中　康浩　氏

日本銀行等を経て、2017年から現職。2021年に金融庁監督局に出向、「モデル・リスク管理に関する原則」を策定。現在は、リスク・アナリティクスチームで、モデル・リスク管理等のモデル関連業務や再建・破綻処理計画等の財務危機対応に関するアドバイザリー業務を統括。

これまで米国の金融機関では、AIをモデルの一つの手法と捉えて、モデルリスク管理の枠組み（SR11-7）を活用して生成AIを含むAIガバナンスを整備・高度化してきました。しかし、AIが急速に高度化・複雑化するにつれ、その限界も明らかになっています（SR11-7の撤回とSR26-2の公表）。一方、日本では米国のようにモデル管理の概念が浸透していません。本セミナーでは、岐路に立つ米国の最新情勢も踏まえつつ、日本の金融機関がどのようにAIガバナンスを構築すべきかを提案します。

データ活用とAIガバナンスが導くデジタル戦略の新潮流

株式会社HFMコンサルティング

代表　本田　伸孝　氏

大手金融機関、金融財政事情研究会、金融財政総合研究所を経て現職。金融機関における情報系システムやリスクモデル構築のコンサルティングに従事する一方、JICAの国際協力技術支援の一環として途上国における「税務リスクモデル構築と基盤整備」の支援に従事。

IT技術の進展に伴い、金融力強化の方向性は新たな段階に入りつつある一方で、各種多様なデータ整備とAI技術は重要なキーファクターとなります。これまでは、AI技術を利活用し顧客向けサービスの高度化や内部業務効率化という場面へ適用することにフォーカスされてきましたが、今後は、最新の技術基盤を金融機関経営としてどのように管理・運用すべきか考える必要性が出てきています。データガバナンス・AIガバナンスという観点から、金融機関におけるデジタル戦略の今後のあり方を解説します。

韓国金融機関で進むデータ・AI統合基盤の活用事例

株式会社LG CNSジャパン　執行役員　金融事業統括本部長

近多　浩介　氏

米国系アドバイザリ会社・大手SIer出身。約20年にわたり銀行の基幹システム刷新を牽引。米国系アドバイザリ会社での戦略経験を活かし、DX/AX推進を幅広くリード。

昨今急速に普及が進むAIエージェント、データ・AI活用基盤、AIガバナンス／セキュリティ対策を取り上げ、韓国企業および金融機関の先進事例を交えながら、金融機関におけるデータ・AIエージェント活用による業務変革の方向性について解説します。