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コンプライアンスと監督における人工知能

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取引モニタリングと金融犯罪

コンプライアンスは、人工知能にとって最も有望であると同時に、最も慎重な取扱いを要する分野の一つです。従来の取引モニタリング・システムは大量のアラートを生成しますが、その大半は人手によるレビューの結果、根拠のないものと判明します。機械学習モデルは、アラートを真正である可能性の高さに応じて順位付けし、複数の口座にまたがるパターンを検出し、ニュース報道のような非構造化情報を分析することができます。MASは、銀行がマネーロンダリング対策システムや不正検知においてこうしたモデルを一般的に利用していることを確認しました。規制上の危険は両面にあります。真正なアラートを抑え込んでしまうモデルは、第H部で検討するマネーロンダリング防止規制への違反に銀行をさらします。結果を説明できないモデルは、監督当局や裁判所の前で正当化することが困難です。MASは人工知能の主要なリスクの一つとして規制リスクを挙げ、マネーロンダリング対策を支援するために用いられるモデルの性能不良をその例として示しています。1

こうしたモデルが依拠するデータも変化しました。2024年4月1日以降、大手商業銀行6行は、複数の危険信号（レッドフラグ）を示す顧客に関する情報を、COSMICを通じて共有できるようになりました。COSMICは、MASが2023年金融サービス・市場（改正）法（Financial Services and Markets (Amendment) Act 2023）に基づき、これらの銀行とともに立ち上げたデジタル・プラットフォームです。当初の重点分野は、法人の悪用、貿易金融の悪用および拡散金融です。2 この種のプラットフォームは、分析モデルが活用できる構造化されたシグナルの供給源となります。その法的枠組みと、マネーロンダリングとの闘いにおける意義については、第H部で論じます。

第三者のモデルと集中

ほとんどの金融機関は、生成モデルを少数のグローバル・プロバイダーから購入しています。MASは、そこから生じる三つのリスクを特定しました。事前学習データに由来する未知のバイアス、データ保護上の懸念、そして多くの金融機関が同じ基盤モデルに依存することによる集中リスクです。銀行はこれに対し、補完的なテスト、コンティンジェンシー・プラン、そして改訂された契約で対応しました。改訂後の契約は、性能保証、データ保護、監査権、およびプロバイダーが既存のサービスに人工知能を導入する際の通知について定めています。3

最終版のガイドラインは、この原則に決着をつけています。金融機関は、第三者プロバイダーに堅牢なリスク管理慣行の採用を強制できない場合があります。それでもなお、金融機関は、第三者のAIが自らの組織内でどのように利用されるか、また顧客その他の利害関係者に及び得る影響について、引き続き責任を負います。4 これと並んで、第E部第I章で検討するアウトソーシングおよびテクノロジー・リスク管理に関する規則が適用されます。

インシデント、モニタリングおよびコンティンジェンシー

ガイドラインは、AIインシデントを、基盤となるシステムまたはモデルの障害、誤作動または性能不良を伴うインシデントと定義しています。MASは、これについて独立した報告制度を設けないことを決定しました。金融機関は、根本原因が何であれ、既存のテクノロジー・リスクおよび事業継続に関する要件に基づいてインシデントを引き続き報告しなければなりません。リスクの重要性が高いユースケースについては、コンティンジェンシー・プランが求められます。強化学習システムのように自動的に自己更新するモデルには、より厳格なモニタリングが必要です。その挙動が、人間の関与なしに運用中に変化し得るためです。5

エージェント型システムについては、モニタリングの対象を、ワークフロー全体にわたる情報の流れと意思決定の経路にまで広げることとされています。これには、推論プロセス、実行された行動および使用されたツールが含まれます。このようなモニタリングにより、金融機関はエージェントの連鎖をまたいで個々の行動を再構成し、障害の発生源を特定することができます。MASはまた、ツールやシステムへのアクセスの範囲を、リスクの重要性を評価する追加的な尺度とすることも提案しました。広範な権限を持つエージェントは、データ侵害のリスクを増幅させ得るからです。6

監督当局自身によるデータの活用

MASは、最高データ責任者（Chief Data Officer）の職を設けて以来、自らの業務にデータ分析を活用してきました。FEAT原則が公表された当時、この職にあったのはデイビッド・ハードーン（David Hardoon）です。監督担当者は分析ツールを用いて、規制当局への報告書を処理し、疑わしい取引の届出を精査し、市場阻害行為のパターンを検出しています。7 もっとも、監督関係そのものは、これらのツールによって変わるものではありません。ツールは、注意を払うべき金融機関や取引を監督当局が選び出す手助けをしますが、評価そのものは、第E部第I章で述べる法令に基づいて行使される人間の判断であり続けます。

注

  1. MAS, Information Paper, 2024年12月, 第2.1項：決定木ベースのMLモデルは“commonly used in anti-money laundering (AML) systems to detect suspicious transactions, and in fraud detection systems”である。— MAS, Information Paper, 2024年12月, 第2.2項：“Regulatory risks, e.g., poor performance of AI used to support AML efforts could lead to non-compliance with regulations.” ↩
  2. MAS, “COSMIC”（mas.gov.sg、2026年11月最終閲覧）：2024年4月1日に開始。参加行はDBS、OCBC、UOB、SCB、CitibankおよびHSBC。法的根拠はFinancial Services and Markets (Amendment) Act 2023およびFinancial Services and Markets (Information Sharing Scheme for Prescribed Financial Institutions) Regulations 2024。三つのリスク分野。 ↩
  3. MAS, Information Paper, 2024年12月, 第7.2.1項：第三者のAIに由来するリスクには“unknown biases from pre-training data, data protection concerns, as well as concentration risks due to increased interdependencies”が含まれる。— MAS, Information Paper, 2024年12月, 第7.2.2項(a)～(d)：補完的なテスト、コンティンジェンシー・プランの策定、“performance guarantees, data protection, the right to audit, and notification when AI is introduced”に関する条項を含む法的合意、および意識向上の取組み。 ↩
  4. MAS, Response to Feedback, 2026年10月7日, 第9.3項～第9.4項：金融機関は“remains accountable for how third-party AI is used within its organisation”であり、“the onus is on the FI to ensure that risks arising from its use of third-party AI are appropriately managed”である。 ↩
  5. MAS, Response to Feedback, 2026年10月7日, 第10.69項：“AI incidents”の定義。“MAS does not intend to introduce AI-specific incident reporting requirements at this juncture” — MAS, Response to Feedback, 2026年10月7日, 第10.67項および第10.70項。 ↩
  6. MAS, Response to Feedback, 2026年10月7日, 第12.8項 — MAS, Response to Feedback, 2026年10月7日, 第7.7項：金融機関は“the extent of access to tools and systems granted as an additional dimension for AI risk materiality assessments of agentic AI”を考慮することができる。 ↩
  7. MASによる監督および疑わしい取引の届出の分析におけるデータ分析と機械学習の活用については、2018/19年度以降のMAS年次報告書、ならびに監督テクノロジーに関するMAS幹部の講演を参照。 ↩

このページは一般的な情報提供のみを目的としています。本記事は法律上または税務上の助言ではなく、個別の案件に関する助言に代わるものでもありません。また、弁護士と依頼者の関係を生じさせるものではありません。10月 2026時点の法状況に基づいています。

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