Jeff Prelle、チーフリスクオフィサー、First Tech Federal Credit Union
2025年7月11日
読了時間：4分
出典：Oleksandr Perepelytsia（Alamyストックフォトより）
論説
金融業界は、消費者のデジタルかつパーソナライズされたサービスへの需要に応えるため、人工知能（AI）の進歩によって大きな変革を迎えています。最近のGartnerのレポートでは、2024年だけで金融機能におけるAIの導入が21%増加したことが強調されています。
技術の飛躍的進歩が業務を変革する一方で、悪意ある攻撃者も同様に金融機関のインフラを突破するための技術を進化させています。そのため、金融機関は脅威に先んじて資産や顧客のデータ・プライバシーを守るという重要な責任を果たす必要があります。これには、リアクティブな防御策の導入と、新たな脅威を予測・防止できるプロアクティブなシステムの設計の両方が求められます。
適応型サイバーセキュリティ戦略の構築
2024年、Identity Theft Resource Centerは報告によると、米国だけで13億件のデータ侵害通知がありました。これらの脅威に備えるため、組織は従来の技術的防御を超えた、以下の主要要素を持つ適応型サイバーセキュリティ戦略を確立する必要があります。
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AIモデルとの連携：金融機関が様々なAIモデルと効果的に連携し、ページ訪問情報の追跡による不正行為者の検出や、フィッシング対策のためのメールスキャンなどの用途でその有用性を確認できるようにする。これにより、外部からの脅威に対する継続的な監視と保護が可能となります。
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検証および管理プロセス：AIの出力の正確性、公平性、安全性を確保するための継続的な検証、とくに顧客向けアプリケーションでの導入時に重要です。
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継続的なテスト：セキュリティプロトコルの堅牢性を評価するため、災害復旧シミュレーションや事業継続演習などのストレステストを継続的に実施します。
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アクセス管理：サイバーセキュリティやITチームと密接に連携し、機密データへのアクセスを監視・制限することでアクセス制御を強化します。
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管理手順：AIのバイアスやエラーが重要な業務に影響を及ぼす前に検出できるよう、厳格な監視体制を確立します。
強固なサイバーセキュリティフレームワークは、複数のフェイルセーフ手段を提供し、リスクを軽減します。このフレームワークは会員向けインターフェースだけでなく、効果的なサイバーセキュリティには社内チーム間の透明性と協力も必要です。下流プロセスからのフィードバックループは、AIツールのパフォーマンスをテストする上で重要です。この情報をもとに、サイバーセキュリティチームはAIモデルの継続的な監視・検証のための混同行列（エラーマトリックス）を作成でき、予測と結果を突き合わせることでエラーの特定に役立ちます。
AI時代における消費者の信頼の保護
多くの消費者とのやり取りの裏側でAIが稼働している場合—取引処理、レコメンデーションの提供、不正検知など—金融機関は、規制遵守への継続的な取り組みと、消費者データを守る強力な管理策の導入により、これらの技術が倫理的に運用されることを保証しなければなりません。
これには、サイバー攻撃からベンダー関連の脅威まで防御を強化することが含まれます。また、AIアプリケーションが健全な統計理論に基づいて構築され、資格を持つチームによって管理されていることを保証し、バイアスや不正確さによってサービス品質が損なわれないようにする必要があります。
AIモデルの検証と人的監督：不可欠な要素
AIが不正監視やカスタマーサービスチャットボットに導入される中、AIモデルの継続的な監視と検証は単なるベストプラクティスではなく、業務上の必須事項です。機械学習を手動監督や異常検知テストと組み合わせてWebアクティビティの監視や不正検出に活用することで、金融機関は早期に悪意ある行為者を特定できます。そこから、「偽陽性」「偽陰性」「真陽性」「真陰性」という混同行列の基礎を使ってテストを行い、モデルやルールセットの精度・再現率を確認しながら最適な調整を判断し、そのパフォーマンスを把握します。
どのAIアプリケーションも完璧ではなく、すべてのモデルが透明というわけでもないため、パフォーマンスを追跡し結果を検証するための人的監督の追加レイヤーは、金融のような重要な環境でさらなる保険となります。手動監督や手動ルール設定による透明性により、金融機関はAIの結果のバイアスや過学習を検証でき、システムを最大限に活用できます。手動介入により、業界動向分析を通じてデータがまだ捉えきれていない活動傾向を特定するルールセットをビジネス担当者が構築できます。
教育：責任あるAI導入の礎
技術が急速に進化し続ける中で、金融機関は従業員向けのAI教育や、これらのツールの監視・管理方法に関するトレーニングを優先しなければなりません。このトレーニングがなければ、不適切なAIの利用によって組織が脆弱性にさらされる可能性があります。
従業員向けのトレーニングプログラムは、AI技術を分かりやすく解説するよう設計すべきです。さらに、AI規制が進化する中で、機関は法的変化を先取りし、AIの利用を導くフレームワークを導入する必要があります。定期的なトレーニングセッションは、サイバーセキュリティのベストプラクティスや新たな規制、過剰な適用のリスクをカバーし、従業員が複雑な規制環境を乗り越える力を養うのに役立ちます。
AIツールを正しく、定められた倫理的枠組みと絶えず変化する規制を遵守して使いこなせる従業員が増えることで、技術のパフォーマンスを監視し、問題が発生する前にサイバーセキュリティチームに伝えることができる人材の層が広がります。
今後の道筋
金融機関がデジタル変革を進める中、その成功は強固かつ責任あるサイバーセキュリティの実践を確立・維持できるかどうかにかかっています。強靭なインフラの構築、AIシステムの検証、従業員教育の優先により、金融機関はサイバー脅威に先んじて顧客の信頼を守ることができます。