_**ロマン・エロシュヴィリ**は、金融機関向けのAIを活用したコンプライアンスおよび不正検出スタートアップ、ComplyControlの創設者です。_* * ***最新のフィンテックニュースやイベントをチェックしよう！****FinTech Weeklyのニュースレターに登録しよう****JPモルガン、コインベース、ブラックロック、クラルナなどの経営幹部が読んでいます*** * ***コンプライアンスにおけるAIは実際に何を試しているのか：技術なのか、それとも私たち自身なのか？**-------------------------------------------------------------金融サービスにおいて、コンプライアンスはもはや単なる機能ではありません。それは規制、リスク、運用が衝突する積極的な圧力点です。AI技術がこの分野に導入されるにつれ、常に浮上してくる疑問があります：**私たちはどれだけ自動化できるのか、そして何か問題が起きたときに誰が責任を負うのか？**詐欺検出やコンプライアンスにおけるAIの魅力は理解しやすいものです。金融機関は膨大なデータを処理し、進化する脅威に対応し、変化する規制を遵守しながらも、スピードや正確性を犠牲にしないことが求められています。特に機械学習による自動化は、運用負荷を軽減する手段を提供します。しかし同時に、ガバナンス、説明責任、コントロールに関する深い懸念も生じています。**これらの緊張関係は理論的なものではありません。** 実際に、金融企業が従来人間のアナリストが担っていた役割にAIモデルを展開する中で、リアルタイムで展開されています。裏側では、新たなリスクも浮上しています：誤検知、監査の盲点、そしてユーザーや規制当局にとって不透明なアルゴリズムの意思決定。同時に、コンプライアンスの専門家たちは役割のシフトを求められています。すべての取引を手動で検査するのではなく、今やそれを監督するのはツールです。この役割の再定義は、実行者から評価者への変化であり、新たな技術スキルだけでなく、倫理的・手続き的責任感も必要とします。AIはデータ分析を拡大し、矛盾点を指摘できますが、意図を完全に説明したり、文脈を解釈したり、責任を吸収したりすることはできません。これらの限界を理解することは非常に重要です。そして、それを探求するのに最も適した人物の一人が、英国拠点のコンプライアンス技術企業ComplyControlの創設者、**ロマン・エロシュヴィリ**です。彼の仕事は、リスク、オートメーション、監督の交差点に位置し、アルゴリズムの効率性と規制の監視が交錯する場所にあります。10年以上の経験を持つロマンは、コンプライアンスチームの進化とAIが彼らのワークフローや責任にどのように影響を与えているかを直接見てきました。彼は、AIの約束は人間の役割を排除することではなく、むしろ再構築し、機械が何を担当すべきか、何を人間が所有し続けるべきかを明確にすることにあると主張します。この変化は、単なる技術的アップグレード以上のものを求めます。それは、責任の文化的再調整を必要とします。透明性のあるシステム、監査可能なプロセス、明確に割り当てられた人間の責任は、もはや単なる特徴ではなく、最低限の標準です。重要なインフラにAIを導入する際、それは単に問題を解決するだけでなく、積極的かつ戦略的な管理を必要とする新たな意思決定のカテゴリーをもたらします。**このフィンテックWeeklyの対談で、ロマンはコンプライアンスと不正防止にAIを責任を持って導入するために必要なことについて、現実的な見解を提供します。** 彼の視点は、自動化を避けられないものとして捉えるのではなく、選択肢として捉えています—それには継続的な人間の判断、運用の明確さ、そして信頼の本質についての厳しい問いかけが必要です。私たちは、AIの採用をどう進めるかではなく、金融システムを最初に機能させた基準を見失わずに進める方法について、多くのフィンテック関係者が問い始めている今、彼の洞察を共有できることを嬉しく思います。* * ***1. コンプライアンスとテクノロジーの交差点でキャリアを築いてきましたが、AIがリスク管理のやり方を根本的に変えると気付いた瞬間を覚えていますか？**すべてを一変させた特定の瞬間があったわけではありません。むしろ、段階的なプロセスでした。私は長年、欧州の大手銀行と仕事をしてきましたが、その中で気づいたのは、多くの銀行がデジタルバンキングのソリューションにおいて遅れをとっていることです。特に、より進んだフィンテックハブと比べると、その差は明らかでした。数年前、AIの開発が再び盛り上がり始めたとき、自然と興味が湧き、調査を始めました。技術とその仕組みを学ぶ中で、人工知能は銀行のコンプライアンス対応を大きく変える可能性があると気づきました。これにより、銀行はより現代的で機敏なフィンテック企業と肩を並べることができるのです。これが私の2023年に会社を立ち上げたきっかけです。コンプライアンスとリスク管理の複雑さは年々増しています。この現実に直面し、私たちの使命はシンプルです：金融企業にAIを活用したソリューションを提供し、こうした増大する課題により効果的に対処できるよう支援することです。**2. 専門家の視点から、AIツールがコンプライアンスや不正検出でより高度になるにつれて、人間の専門家の役割はどのように進化してきましたか？**まず最初に、皆さんに伝えたいのは、多くの分野で共通の懸念として、AIが人間の労働者を置き換えるのではないかという心配です。コンプライアンスやリスクの専門家に関して言えば、私の答えは「いいえ」—少なくともすぐにはそうはなりません。人工知能はすでに私たちの業界を変革していますが、完璧ではありません。したがって、人間の関与は依然として不可欠です。規制は絶えず変化し、システムが追いつかず誤りを犯した場合に責任を取れるのは誰か、という問題もあります。現段階のAIは、その決定を明確に説明するのに苦労しており、単独で任せられる段階にはありません。特に信頼と透明性が最重要な分野ではなおさらです。とはいえ、AIは確実にコンプライアンスのプロセスを簡素化しています。たとえば、設定次第で、AIシステムは疑わしい取引をフラグ付けしたり、一時的にブロックしたりして、追加の検証を求めることも可能です。すべての詳細を人間が手作業で調べる必要はなく、何か本当に異常な点があれば別ですが。これらのシステムが進化するにつれ、手作業の必要性はさらに減少し、チームはより微妙なタスクに集中できるようになります。私は、コンプライアンスの専門家がAIツールの使用に熟練し、ハイブリッドモデルの台頭を目指すと考えています。彼らはAIシステムの導入と維持を担当し、AIは複雑なデータを理解し推奨を提供することで仕事を簡素化します。ただし、最終的な判断は人間が下すことになります。**3. 金融コンプライアンスのような敏感な分野でAIを使う際に、信頼と責任を維持するためにどのようにアプローチしていますか？**もちろんです。すでに述べたように、コンプライアンスにおいてAIを使うときは、信頼が非常に重要です。そのため、私たちのAIシステムは完全に透明性を持つように設計しています。ブラックボックスのように動作せず、システムが出すすべての推奨は追跡可能なルールとデータに基づいています。各決定の全監査証跡を保持し、完全に説明可能な状態にしています。この実践は、規制当局とやり取りする際に非常に役立っています。最終的な判断は常にコンプライアンス担当者に委ねられます。AIはあくまで十分に根拠のある提案を行い、それを人間が確認して承認または拒否する仕組みです。**4. 10年以上の経験を通じて、オートメーションと人間の監督に対する考え方はどのように変化しましたか？特にAIがより自律的になってきた今、どう感じていますか？**確かにそうです。より広くAIの導入状況について言えば、この技術が進歩すればするほど、私たちは徐々に自律性を高めています—十分にテストされ、信頼できると証明されている限り。しかし、さらに変わってきているのは、人間の専門家の役割です。すべてのケースを細かく管理するのではなく、コンプライアンス担当者は戦略的な監督者の役割を担うようになっています。彼らは短時間で類似ケースの一括レビューを行い、システムのパフォーマンスを検証し、結果に基づいてモデルを微調整します。言い換えれば、コンプライアンス担当者の役割は、手作業で仕事をすることから、AIシステムを管理し、それに任せる方向へと移行しています。**5. AIを使ったリスク管理の現場では、倫理的な問題をどう扱っていますか？責任ある意思決定のための枠組みはどのように構築していますか？**私たちのアプローチは、二つの重要な考え方に基づいています：明確な監督と責任あるAIの原則です。使用するすべてのモデルには、責任者が割り当てられています。リスク評価、パフォーマンスレビュー、コンプライアンスチェックは定期的に行います。また、システムは監査可能であることも重視しています。アルゴリズムが決定を下す場合、その過程はレビューと検証が可能です。この透明性は、責任あるAI開発へのコミットメントの核心です。**6. これまでの経験で、詐欺防止のような重要分野でオートメーションに過度に依存するリスクや限界について、最も難しかった教訓は何ですか？**一つの教訓は、十分に訓練されたモデルであっても、「幻覚」を見たり、微妙な誤りを犯したりすることがあるということです。AIは複雑な詐欺スキームを見逃すこともありますし、逆に誤検知のアラートを過剰に出すこともあります。だからこそ、AIと人間の専門知識を組み合わせることが非常に重要です—人間は流動的な判断を持ち、倫理や全体の文脈を評価するのが得意だからです。この二つのバランスが、より良く、より信頼できる結果をもたらします。AIは大量のタスクを処理し、その複雑さを軽減しますが、人間は適切な精度と信頼性を維持するために必要です。**7. 今日、コンプライアンスやリスク管理、AI開発に携わる若手プロフェッショナルに向けて、成功し適応するために身につけるべき個人的な原則や習慣は何だと思いますか？**まず第一に：絶えず学び続けることです。技術の進歩には「一時停止」がなく、追いつかないと取り残されてしまいます。中途半端は許されません。次に、広い視野を持つことです。AIの進展に伴い、役割の境界は曖昧になっています—テクノロジー、金融、規制が混ざり合っています。多様なスキルセットと柔軟な思考を持つことが、将来の専門家にとって決定的な特性になると確信しています。第三に、適応力を養うことです。変化は常にあり、迅速に調整できる能力は大きなアドバンテージです。最後に、コミュニケーション能力を高め、チームプレイヤーになることです。すでに触れたように、コンプライアンスはビジネス、技術、法律の交差点にあります。さまざまな分野の人と話し、ギアを切り替える能力は、非常に価値のあるスキルです。
コンプライアンスにおけるAIはブラックボックスではない — それは責任性を問う試験です：ロマン・エロシュヴィリとのインタビュー
ロマン・エロシュヴィリは、金融機関向けのAIを活用したコンプライアンスおよび不正検出スタートアップ、ComplyControlの創設者です。
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コンプライアンスにおけるAIは実際に何を試しているのか：技術なのか、それとも私たち自身なのか？
金融サービスにおいて、コンプライアンスはもはや単なる機能ではありません。それは規制、リスク、運用が衝突する積極的な圧力点です。AI技術がこの分野に導入されるにつれ、常に浮上してくる疑問があります：私たちはどれだけ自動化できるのか、そして何か問題が起きたときに誰が責任を負うのか？
詐欺検出やコンプライアンスにおけるAIの魅力は理解しやすいものです。金融機関は膨大なデータを処理し、進化する脅威に対応し、変化する規制を遵守しながらも、スピードや正確性を犠牲にしないことが求められています。特に機械学習による自動化は、運用負荷を軽減する手段を提供します。しかし同時に、ガバナンス、説明責任、コントロールに関する深い懸念も生じています。
これらの緊張関係は理論的なものではありません。 実際に、金融企業が従来人間のアナリストが担っていた役割にAIモデルを展開する中で、リアルタイムで展開されています。裏側では、新たなリスクも浮上しています：誤検知、監査の盲点、そしてユーザーや規制当局にとって不透明なアルゴリズムの意思決定。
同時に、コンプライアンスの専門家たちは役割のシフトを求められています。すべての取引を手動で検査するのではなく、今やそれを監督するのはツールです。この役割の再定義は、実行者から評価者への変化であり、新たな技術スキルだけでなく、倫理的・手続き的責任感も必要とします。AIはデータ分析を拡大し、矛盾点を指摘できますが、意図を完全に説明したり、文脈を解釈したり、責任を吸収したりすることはできません。
これらの限界を理解することは非常に重要です。そして、それを探求するのに最も適した人物の一人が、英国拠点のコンプライアンス技術企業ComplyControlの創設者、ロマン・エロシュヴィリです。彼の仕事は、リスク、オートメーション、監督の交差点に位置し、アルゴリズムの効率性と規制の監視が交錯する場所にあります。
10年以上の経験を持つロマンは、コンプライアンスチームの進化とAIが彼らのワークフローや責任にどのように影響を与えているかを直接見てきました。彼は、AIの約束は人間の役割を排除することではなく、むしろ再構築し、機械が何を担当すべきか、何を人間が所有し続けるべきかを明確にすることにあると主張します。
この変化は、単なる技術的アップグレード以上のものを求めます。それは、責任の文化的再調整を必要とします。透明性のあるシステム、監査可能なプロセス、明確に割り当てられた人間の責任は、もはや単なる特徴ではなく、最低限の標準です。重要なインフラにAIを導入する際、それは単に問題を解決するだけでなく、積極的かつ戦略的な管理を必要とする新たな意思決定のカテゴリーをもたらします。
このフィンテックWeeklyの対談で、ロマンはコンプライアンスと不正防止にAIを責任を持って導入するために必要なことについて、現実的な見解を提供します。 彼の視点は、自動化を避けられないものとして捉えるのではなく、選択肢として捉えています—それには継続的な人間の判断、運用の明確さ、そして信頼の本質についての厳しい問いかけが必要です。
私たちは、AIの採用をどう進めるかではなく、金融システムを最初に機能させた基準を見失わずに進める方法について、多くのフィンテック関係者が問い始めている今、彼の洞察を共有できることを嬉しく思います。
1. コンプライアンスとテクノロジーの交差点でキャリアを築いてきましたが、AIがリスク管理のやり方を根本的に変えると気付いた瞬間を覚えていますか？
すべてを一変させた特定の瞬間があったわけではありません。むしろ、段階的なプロセスでした。私は長年、欧州の大手銀行と仕事をしてきましたが、その中で気づいたのは、多くの銀行がデジタルバンキングのソリューションにおいて遅れをとっていることです。特に、より進んだフィンテックハブと比べると、その差は明らかでした。
数年前、AIの開発が再び盛り上がり始めたとき、自然と興味が湧き、調査を始めました。技術とその仕組みを学ぶ中で、人工知能は銀行のコンプライアンス対応を大きく変える可能性があると気づきました。これにより、銀行はより現代的で機敏なフィンテック企業と肩を並べることができるのです。
これが私の2023年に会社を立ち上げたきっかけです。コンプライアンスとリスク管理の複雑さは年々増しています。この現実に直面し、私たちの使命はシンプルです：金融企業にAIを活用したソリューションを提供し、こうした増大する課題により効果的に対処できるよう支援することです。
2. 専門家の視点から、AIツールがコンプライアンスや不正検出でより高度になるにつれて、人間の専門家の役割はどのように進化してきましたか？
まず最初に、皆さんに伝えたいのは、多くの分野で共通の懸念として、AIが人間の労働者を置き換えるのではないかという心配です。コンプライアンスやリスクの専門家に関して言えば、私の答えは「いいえ」—少なくともすぐにはそうはなりません。
人工知能はすでに私たちの業界を変革していますが、完璧ではありません。したがって、人間の関与は依然として不可欠です。規制は絶えず変化し、システムが追いつかず誤りを犯した場合に責任を取れるのは誰か、という問題もあります。現段階のAIは、その決定を明確に説明するのに苦労しており、単独で任せられる段階にはありません。特に信頼と透明性が最重要な分野ではなおさらです。
とはいえ、AIは確実にコンプライアンスのプロセスを簡素化しています。たとえば、設定次第で、AIシステムは疑わしい取引をフラグ付けしたり、一時的にブロックしたりして、追加の検証を求めることも可能です。すべての詳細を人間が手作業で調べる必要はなく、何か本当に異常な点があれば別ですが。これらのシステムが進化するにつれ、手作業の必要性はさらに減少し、チームはより微妙なタスクに集中できるようになります。
私は、コンプライアンスの専門家がAIツールの使用に熟練し、ハイブリッドモデルの台頭を目指すと考えています。彼らはAIシステムの導入と維持を担当し、AIは複雑なデータを理解し推奨を提供することで仕事を簡素化します。ただし、最終的な判断は人間が下すことになります。
3. 金融コンプライアンスのような敏感な分野でAIを使う際に、信頼と責任を維持するためにどのようにアプローチしていますか？
もちろんです。すでに述べたように、コンプライアンスにおいてAIを使うときは、信頼が非常に重要です。
そのため、私たちのAIシステムは完全に透明性を持つように設計しています。ブラックボックスのように動作せず、システムが出すすべての推奨は追跡可能なルールとデータに基づいています。各決定の全監査証跡を保持し、完全に説明可能な状態にしています。この実践は、規制当局とやり取りする際に非常に役立っています。
最終的な判断は常にコンプライアンス担当者に委ねられます。AIはあくまで十分に根拠のある提案を行い、それを人間が確認して承認または拒否する仕組みです。
4. 10年以上の経験を通じて、オートメーションと人間の監督に対する考え方はどのように変化しましたか？特にAIがより自律的になってきた今、どう感じていますか？
確かにそうです。より広くAIの導入状況について言えば、この技術が進歩すればするほど、私たちは徐々に自律性を高めています—十分にテストされ、信頼できると証明されている限り。
しかし、さらに変わってきているのは、人間の専門家の役割です。すべてのケースを細かく管理するのではなく、コンプライアンス担当者は戦略的な監督者の役割を担うようになっています。彼らは短時間で類似ケースの一括レビューを行い、システムのパフォーマンスを検証し、結果に基づいてモデルを微調整します。
言い換えれば、コンプライアンス担当者の役割は、手作業で仕事をすることから、AIシステムを管理し、それに任せる方向へと移行しています。
5. AIを使ったリスク管理の現場では、倫理的な問題をどう扱っていますか？責任ある意思決定のための枠組みはどのように構築していますか？
私たちのアプローチは、二つの重要な考え方に基づいています：明確な監督と責任あるAIの原則です。使用するすべてのモデルには、責任者が割り当てられています。リスク評価、パフォーマンスレビュー、コンプライアンスチェックは定期的に行います。
また、システムは監査可能であることも重視しています。アルゴリズムが決定を下す場合、その過程はレビューと検証が可能です。この透明性は、責任あるAI開発へのコミットメントの核心です。
6. これまでの経験で、詐欺防止のような重要分野でオートメーションに過度に依存するリスクや限界について、最も難しかった教訓は何ですか？
一つの教訓は、十分に訓練されたモデルであっても、「幻覚」を見たり、微妙な誤りを犯したりすることがあるということです。
AIは複雑な詐欺スキームを見逃すこともありますし、逆に誤検知のアラートを過剰に出すこともあります。だからこそ、AIと人間の専門知識を組み合わせることが非常に重要です—人間は流動的な判断を持ち、倫理や全体の文脈を評価するのが得意だからです。
この二つのバランスが、より良く、より信頼できる結果をもたらします。AIは大量のタスクを処理し、その複雑さを軽減しますが、人間は適切な精度と信頼性を維持するために必要です。
7. 今日、コンプライアンスやリスク管理、AI開発に携わる若手プロフェッショナルに向けて、成功し適応するために身につけるべき個人的な原則や習慣は何だと思いますか？
まず第一に：絶えず学び続けることです。技術の進歩には「一時停止」がなく、追いつかないと取り残されてしまいます。中途半端は許されません。
次に、広い視野を持つことです。AIの進展に伴い、役割の境界は曖昧になっています—テクノロジー、金融、規制が混ざり合っています。多様なスキルセットと柔軟な思考を持つことが、将来の専門家にとって決定的な特性になると確信しています。
第三に、適応力を養うことです。変化は常にあり、迅速に調整できる能力は大きなアドバンテージです。
最後に、コミュニケーション能力を高め、チームプレイヤーになることです。すでに触れたように、コンプライアンスはビジネス、技術、法律の交差点にあります。さまざまな分野の人と話し、ギアを切り替える能力は、非常に価値のあるスキルです。