銀行AIに共通して求められるのはガバナンス
銀行がAIを業務に取り込むスピードは大きく異なりますが、Smartstreamの最高事業責任者（Chief Business Officer）であるNicholas Smithは、SibosでThe Asian Bankerに対し、あらゆる金融機関に共通する要件は1つ、ガバナンスだと述べました。AIを購入する場合でも内製する場合でも、銀行は規制当局の期待の範囲内にとどまり、自動化された意思決定の透明性を確保しなければなりません。Nasdaqの取引時間延長やトークン化資産の増加は、決済サイクル、データ品質、例外管理に対する圧力をさらに高めています。
Smartstreamの回答は、Governance、ROI、Integration、Trustを柱とするフレームワーク「GRIT」です。これはSmart Agentsの背後に位置し、すべてのアクションをログに残しつつ、人による説明責任を維持したまま、例外を調査し処理を前進させます。9月26.10リリースのSmart Reconciliations Premiumも、照合例外に同じアプローチを適用します。
データ不備は依然として自動化の制約要因
自動化の信頼性は、プロセスに投入されるデータの品質に左右されます。Smithは、多くの例外がデータ不備に起因することを示す調査を挙げ、同じ弱点が規制報告にも影響すると指摘しました。AIは欠損や誤りのあるデータをより早い段階で補修し、下流で顕在化する前に問題を修正できる場合があります。これにより、ブレイクを事後に調査するだけでなく、発生自体を防止できます。
トークン化はリスクをさらに高めます。Smithは、トークン化資産に関する参照データが不十分だと、銀行に新たなリスクプロファイルを生み得ると警鐘を鳴らしました。したがって、自動化の拡大とデジタル資産の増加は、ガバナンスの効いたデータの必要性を一段と高めます。Smart Dataは、100以上の取引所フィードからソースするマネージド参照データ・ユーティリティにより、これに対応します。
オーケストレーションにより、レガシーシステムを置き換えずに行動できる
多くの銀行は、時間、コスト、導入リスクの観点から短期間で置き換えられない複雑なレガシー環境を運用しています。Smithは、オーケストレーション層が移行期の役割を担うと見ています。SmartstreamはMCP接続をサポートしており、同行独自の大規模言語モデル、AIツール、上流システムとソフトウェアを接続できます。また、Smart Agentsは、照合、流動性、担保、コーポレートアクションの各ワークフローにまたがって機能します。
銀行がパイロットを評価する際のテストは、モデルが本番データに接続できるか、権限の範囲内で動作できるか、監査証跡を残せるか、そして判断が必要な場面で意思決定を人に戻せるかどうかです。インタビュー全文は、The Asian Bankerの原文記事をご覧ください。
