解説

生成AIを活用して進める「モデルリスク管理」の効率化

管理モデル数の増大を見据えてリポート自動作成の可能性を探れ

あずさ監査法人　金融統轄事業部　金融アドバイザリー事業部　シニアマネジャー /竹川正浩

あずさ監査法人　金融統轄事業部　金融アドバイザリー事業部　ディレクター /田中康浩

あずさ監査法人　金融統轄事業部　金融アドバイザリー事業部　マネージングディレクター /曽我部淳

投稿日2024.07.05. /週刊金融財政事情 2024年7月9日号

金融機関において「モデル」の活用が広がっている。最近では、マネー・ローンダリング対策や不正検知等のコンプライアンス、気候変動といった新たな領域でもモデルが活用され、管理すべきモデル数が増えている。一方で、モデルの管理主体である2線のリソース確保は、特に難しい状況にある。本稿では、負担の高まるモデルリスク管理において、高度な文章作成能力を持つ生成AIを活用した検証リポートの自動作成の可能性を示し、金融機関（特に2線）の業務効率化策を提案する。

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たけかわ　まさひろ
電機メーカー等を経て19年から現職。リスク・アナリティクスチームで、主に信用リスク管理領域を中心にAI・機械学習等の最先端の技術を踏まえたアドバイザリー業務を提供。KPMG Japan Trusted AIメンバー。

たなか　やすひろ
日本銀行等を経て17年から現職。21年に金融庁監督局に出向し「モデル・リスク管理に関する原則」を策定。リスク・アナリティクスチームで、主にモデルリスク管理やRRP（再建・破綻処理計画）に関するアドバイザリー業務を提供。KPMG Japan Trusted AIメンバー。

そがべ　あつし
大手邦銀等を経て03年から現職。信用や市場リスク、時価評価、ストレステスト、予想信用損失会計、RAF等の領域をカバーするリスク・アナリティクスチームおよび気候変動・バーゼル規制を含めたFRMグループを統括。

掲載号 /週刊金融財政事情 2024年7月9日号

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