人工知能と金融センター
技術の世代が変わるたびに、シンガポールの金融センターの仕事は形を変えてきました。電信は、19世紀のエージェンシー・ハウスをロンドンやカルカッタと結び付けました。1968年以降、テレックスと電話で結ばれたアジアダラー市場のディーリングルームは、この都市をタイムゾーンの架け橋に変え、後にはインターネットがプライベートバンキングを顧客の自宅にまで届けました。人工知能もこの系譜に連なるものですが、その影響は先行する技術よりも遠くまで及びます。人工知能は金融のインフラを変えるだけでなく、ますます仕事の中身そのものを変えつつあります。与信判断、投資の推奨、疑わしい取引の審査、顧客への書簡の作成がそれに当たります。
本章では、シンガポールの銀行、保険会社、資産運用会社において人工知能がどのように使われているか、そしてシンガポール金融管理局（Monetary Authority of Singapore、MAS）がそれをどのように統制することを選んだかを検討します。まず、リスク管理における機械学習モデルから生成AIアシスタントに至るまでの活用事例を取り上げます。次に、2018年のFEAT原則から、MASが2026年10月7日に最終版を発表した人工知能リスク管理ガイドライン（Guidelines on Artificial Intelligence Risk Management）に至るまで、責任ある利用のための原則の発展をたどります。続く各節では、コンプライアンスと監督における人工知能、モデルが誤りを犯した場合の責任と説明責任の配分、そして金融業界の労働力への影響を扱います。本章の最後では、実務上の帰結、チェックリスト、そしてジュネーブ、チューリッヒ、欧州連合との比較を示します。
ジュネーブに関する姉妹巻は、技術と人工知能に独自の章を割き、技術志向ではないもののデジタル化された金融センターを描いています。ジュネーブはシステムを購入し、情報技術を外部委託し、技術が実績を示してから採用します。1 シンガポールは異なる道を歩んできました。その規制当局は10年近くにわたり、業界プロジェクトの招集者、基準設定者、支援者として行動してきました。また最大の銀行は人工知能を戦略に組み込み、それが生み出す価値を公表しています。この比較は、同じ問いに対する二つの答えを示しています。信頼の上に事業が成り立つ金融センターが、推論過程がしばしば不透明な技術をいかに導入できるか、という問いです。
要点
MASは2018年11月12日、人工知能とデータ分析の利用における公正性、倫理、説明責任、透明性に関するFEAT原則を公表し、2019年から2023年にかけて業界とともにこれをオープンソースのVeritasツールキットへと発展させました。2024年半ばの銀行に対するテーマ別レビューを経て、2024年12月にインフォメーション・ペーパーが公表され、2025年11月13日には人工知能リスク管理ガイドラインに関する意見募集が行われました。2026年10月7日の回答において、MASは同ガイドラインがすべての金融機関に比例原則に基づいて適用されることを確認しました。ガバナンス、インベントリー、リスク重要度評価については12か月、完全な実施については24か月の期間が設けられています。同ガイドラインは2027年10月7日に発効します。人工知能に関する責任は、引き続き既存の法に根差しています。金融機関は内部モデルと第三者モデルの双方について責任を負い続け、上級管理者は個人の説明責任制度の下で責任を問われ続けます。また控訴院はQuoine v B2C2事件において、アルゴリズムが契約を締結する場合に認識がどのように帰属するかを判断しました。金融セクターの就業者は約20万人です。23の先駆的な金融機関が、2028年までにシンガポールの全従業員、すなわち8万人を超える従業員に人工知能のスキルを習得させることを約束しています。
注
- Ressos, Genève, place financière internationale、第K部第IV章「Technologie et intelligence artificielle : les métiers de la place en mutation」、第1節およびÀ retenir欄（2026年11月閲覧の原稿）。 ↩
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