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事例

大手金融機関におけるAIガバナンス態勢構築支援

昨今の生成AIの急速な発展を背景として、本邦金融機関においてもAI活用の取り組みがこれまで以上に本格化しています。
一方で、AIの活用に当たっては、AIのリスクに関するガバナンスやルール、管理の仕組みが不可欠となります。また、本邦におけるAI事業者ガイドラインやEUにおけるAI Act、米国のNIST RMF等、AIに関するガイドラインや規制への適合も求められています。
クライアントが置かれたこのような環境の中で、AI活用推進に資する実効性あるガバナンスとはどのようなものかを検討し、それを実現するための組織・ルール・プロセスについて整理を行ったプロジェクトの事例をご紹介いたします。

EYの体制とそれぞれの役割

本案件では、金融機関におけるガバナンス・リスク管理やAIに関する知見だけでなく、法律、IT、サイバーセキュリティ、データガバナンス等の多様な専門性が必要となりました。
これらに対応するため、FSOのリスクチームだけでなく、テクノロジー・コンサルティング、EY弁護士法人と連携して、ご支援体制を構築しております。
また、グローバル金融機関における知見・事例を反映していくことがクライアントから強く期待されており、EYの強力なグローバルネットワークを生かし、EYUS、EYUK等の海外先進事例の知見を持つ専門家をアドバイザーとして配置しております。

クライアントに提供したEYならではの価値

EY独自のAI・モデルガバナンスフレームワーク（各国における規制・ガイドライン等と整合した形で、9つのAI原則を整合したもの等）に基づき、AIガバナンスに求められる構成要素や主要論点の整理・検討を効果的・網羅的に行い、高い品質でのアウトプットを提供しています。
また、生成AIに関するガイドライン策定に関与した経験や生成AIそのものに対する深い知見を有したメンバーにより、深みのある検討をクライアントと行い、より具体的で実効性のあるガバナンス・ルール・プロセスの構築を実現しています。

プロジェクトにおける困難点

AIという新しく常にアップデートがなされる領域に関するガバナンスの構築ということで以下のチャレンジがありましたが、多様な専門性を持つメンバーが協力することで、クライアントの期待に応える成果を挙げています。

AIのリスクが持つ多様性・複雑性への対応
AIシステム・モデルのパフォーマンスや情報セキュリティ、コンプライアンスの他、安全性、公平性、透明性といった社会の受容性に関わるものまで、多様な観点からAIのリスクを検討していく必要があります。
既存の社内ルールやプロセス・組織との関係性の整理、整合性の確保
AIのリスクの幅広さ故、クライアントにおける関連する社内ルールやプロセス・組織も多岐にわたることとなります。多数の規程やプロセスを確認していくことは負荷の高い作業ではありましたが、これを丁寧に実施していくことで実効性のあるAIガバナンスのプロセス構築を実現しています。

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