人工知能（AI）は資産運用業務にますます深く組み込まれていますが、クリアウォーター・アナリティクス（NYSE: CWAN）の新たな調査によると、業界全体の企業がこの技術がもたらすリスク — データガバナンス、規制コンプライアンス、運用の完全性など — について深い懸念を抱いていることが明らかになりました。この知見は、生成AIツールが金融サービス分野でパイロット実験から本番展開へと移行する中、熱意を管理された監査可能なワークフローに変換する企業へのプレッシャーが高まっている時に公表されました。

クリアウォーターの「Gen AI and Data Divide」調査は、保険系資産運用企業、ヘッジファンド、プライベートマーケット専門企業、および一般的な資産運用企業を対象に実施されました。調査結果は、AIが明確な効率向上とアルファ創出の機会をもたらす一方で、企業が積極的に管理すべき新たな脆弱性も生み出していることを示しています。特に、世界各国の規制当局が金融機関による自動化システムの導入方法に注目を強める中、その傾向が顕著です。

導入と準備状況のギャップ

最も注目すべき発見は、AIの導入と組織の準備状況との間の乖離に関するものです。資産運用企業のほぼ3分の2（62%）が、AIを効果的に活用するために必要なスキルと経験が不足していると懸念しており、43%が「非常に懸念している」と回答しました。

さらに過半数（52%）が、社内の文化や変化への抵抗が導入と準備を遅らせる懸念を別途示しています。調査結果は、多くの企業にとってAIの可能性を実現する上で最大の障害は技術そのものではなく、それを取り巻く組織文化であることを示唆しています。

信頼、ガバナンス、信頼性

企業のAIに対する懸念の核心には、信頼という根本的な問いがあります。つまり、技術が生成したものに依存できるかどうかです。資産運用企業の3分の2（67%）がデータガバナンス、信頼性、および完全性のリスクに懸念を示しており、64%が運用リスクに懸念を抱いています。

AIを活用して投資意思決定を支援する資産運用企業が増加していることを踏まえ、調査参加者の64%がモデルおよびアルゴリズムの透明性、説明可能性、バイアスについて懸念していると回答しました。さらに、62%がハルシネーション — AIがもっともらしいが虚偽の情報を生成し、それを事実として提示する事象 — について懸念を示しています。これらの懸念は、受託者責任に縛られた業界において特に深刻です。信頼できない出力は顧客の結果に影響を与え、開示義務を引き起こす可能性があります。

規制、財務、コストに関する懸念

グローバル資産運用企業の過半数（55%）がAIに関連する規制リスクに懸念を示しており、30%が「非常に懸念している」と回答しています。同等の割合（58%）が、信用リスク、市場リスク、不正リスクの管理を含むAIに起因する財務リスクについて懸念しています。導入コストも大きな懸念事項であり、回答者の64%が指摘しています。

規制への懸念は、変化するコンプライアンス環境を反映しています。米国証券取引委員会（SEC）は、予測データ分析やAI主導のやり取りに伴う利益相反に対処する規則案を提出しています。ヨーロッパでは、2023年後半に暫定合意され2024年に正式採択されたEU AI法が、金融サービスにおける特定のAIアプリケーションを高リスクと指定し、文書化、透明性、および人間による監視の要件を課しています。

準備状況のギャップが残存

多くの資産運用企業がAI関連リスクを管理する準備ができていると回答しているものの、相当な割合の企業はまだ対応が必要であると認めています。具体的には、調査対象の資産運用企業の16%がAI関連の運用リスクに対して準備ができていないと回答し、15%が組織全体のAIスキルと経験の不足から生じるリスクに対して準備ができていないと回答しました。

出典：Clearwater Analytics