E.SUN銀行とIBM、銀行向けAIガバナンスフレームワークを構築
E.SUN銀行はIBMと協力し、銀行内でのAI利用に関する明確なガバナンスルールを構築している。金融業界では、不正検知や信用スコアリングなどにAIを活用する動きが広がる中、法的・リスク管理規則を満たすAIシステムの管理が新たな課題となっている。
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E.SUN Bank は、銀行内で人工知能をどのように活用するかに関する明確な AI ガバナンス規則の構築に向けて IBM と協力しています。この取り組みは、金融業界におけるより広範な変化を反映するものです。多くの企業はすでに不正検出や与信評価に AI を活用しており、一部では顧客対応の問い合わせ処理にも使用されています。新たな課題は、これらのシステムを法的要件やリスク管理基準を満たす形でどのように管理するかという点です。
AI の導入が進むにつれ、銀行が直面する質問は増えています。モデルを実運用前にどのようにテストすべきか？誤った判断を下した場合の責任の所在はどこにあるのか？また、規制当局に対してシステムの公平性と安全性をどう証明すればよいのでしょうか。
これらの課題に対処するため、E.SUN Bank と IBM Consulting は金融業界向けの AI ガバナンスフレームワークを策定しました。このプロジェクトには、金融企業が AI システムを中心に内部統制を構築する方法を示す AI ガバナンス白書も含まれています。両社のプレスリリースによると、この取り組みは EU AI 法や ISO/IEC 42001 などのグローバル標準を金融サービス向けに適用・適応させたものです。
本フレームワークでは、AI モデルを実運用前にどのようにレビューすべきかを定めています。また、モデルが実環境に導入された後の監視方法についても説明しています。さらに、データの使用方法やリスクレビューの実施手順に関する規則も含まれています。
E.SUN Bank は、このフレームワークが金融機関がガバナンスと規制監督を維持しながら AI システムを導入するのを支援することを意図していると述べています。多くの企業はすでに限定的な AI ツールを実行しています。次のステップは、融資や決済といった中核業務全体でこれらのシステムを拡大しつつ、規制の範囲内に留めることです。
銀行は AI リスクの管理を試みる
金融機関には、AI システムにガードレールを設ける強い理由があります。銀行業は信頼に依存しており、規制当局は企業が意思決定がどのように行われるかを追跡することを要求しています。AI モデルはしばしば「ブラックボックス」として機能するため、結果に至るプロセスを説明することが難しい場合があります。これは、与信判断や不正検知などの分野で問題を引き起こす可能性があります。多くの地域の規制当局はすでにこれらのリスクに注目を集め始めています。
2024 年に採択された欧州連合（EU）の AI 法は、金融など高リスクセクターで使用される AI システムに対して厳格なルールを課しています。この法律では、企業がリスクを評価しトレーニングデータを文書化するよう要求しています。また、デプロイ後の AI モデルの振る舞いを監視することも義務付けています。
グローバルな標準も形になりつつあります。2023 年に公表された ISO/IEC 42001 は、組織が AI 管理システムを構築する方法を示しています。この規格は監督とモデルモニタリングに焦点を当てています。また、組織がどのように AI データを管理すべきかについても言及しています。その目的は、各モデルを個別のツールとして扱うのではなく、企業全体で AI を管理するための構造化された方法を企業に提供することです。
E.SUN Bank と IBM の共同プロジェクトは、両方のフレームワークを基盤としています。これは、これらのルールが日常の銀行業務においてどのように機能するかを示すことを目的としています。
AI パイロットからエンタープライズシステムへ
銀行は長年、機械学習（Machine Learning）を主にリスク分析や不正検出に活用してきました。より新しい AI モデルは、銀行における技術の利用範囲を広げています。多くの銀行では現在、カスタマーサービスや文書レビューにもこれを応用しています。また、一部の銀行では内部ナレッジシステムでも利用されています。
この拡大に伴い、新たなガバナンス（管理・統制）の必要性が生じています。顧客への問い合わせに対する回答を提案するシステムはリスクが低いように見えるかもしれません。しかし、融資承認や不正検出を支援するモデルは、直接的な財務的影響をもたらす可能性があります。
E.SUN Bank と IBM が作成したガバナンスフレームワークは、これらのリスクを追跡するためのプロセスを定めています。モデルは本番環境への導入前にレビューされ、デプロイ後にはチームがその出力を監視します。また、このフレームワークでは、開発者からコンプライアンス担当者まで、チーム間での責任分担も明確にしています。さらに、プロジェクトの成果として、手順をより詳細に説明するホワイトペーパーも作成されました。これにより、銀行が AI システムをリスクレベル別に分類し、異なるレベルの監督を適用する方法が示されています。
AI ガバナンスは金融サービス全体へ拡大
E.SUN Bank での取り組みは、グローバルな金融業界全体で見られるトレンドを反映しています。多くの銀行では、AI を業務全体に展開する前にガバナンスを重要なステップと捉えています。
業界調査によると、金融サービス分野における AI の導入はすでに広範に行われています。NVIDIA が 2024 年に発表したレポートでは、金融サービスの企業の約 91% が AI の評価中または既に活用していると回答しています。一般的な用途としては、不正検出（fraud detection）やリスクモデリング（risk modelling）が挙げられます。また、一部の銀行では顧客対応業務の自動化にも AI を活用しています。
デロイト社の調査によると、金融機関の 70% 以上が AI への投資を増やす計画を立てています。これらの支出の多くはコンプライアンス監視やリスク分析に充てられる見込みです。また、一部の銀行では AI が内部業務の改善にも寄与すると期待しています。
一方で、規制当局もより一層注意を払うようになっています。複数の地域の当局は、自動システムが融資承認や不正検出といった意思決定にどのような影響を与えるかを把握するよう銀行に警告しています。この圧力により、銀行は内部統制システムへの投資を強化しています。モデルの精度のみを追跡するのではなく、企業は現在、データソースや意思決定ロジックも追跡しています。また、多くの企業がモデルが時間とともにどのように振る舞うかも監視しています。
ガバナンスが AI 導入に与える影響
AI ガバナンスへの取り組みは、銀行が新しいツールを導入する速度に影響を与える可能性があります。明確なルールがない場合、多くの企業は小規模な実験の段階を超えて進出することに躊躇します。構造化されたフレームワーク（framework）は、規制要件を満たしつつ AI プロジェクトを拡大する手助けとなります。
これが E.SUN Bank プロジェクトの背景にある考え方です。グローバル標準と銀行業務ワークフローを組み合わせることで、このフレームワークは AI を明確な監督の下でどのように展開するかを示しています。両社の発表によると、IBM はこのフレームワークが、金融機関が銀行業務における AI の利用を拡大する際に AI リスクを管理できるよう支援するために開発されたと述べています。
この取り組みはまた、企業向け AI におけるガバナンスの役割が高まっていることを反映しています。初期の AI プロジェクトはモデルの構築とパフォーマンス向上に焦点を当てていましたが、現在はこれらのシステムが時間とともにどのように管理されるかに重点が移りつつあります。より多くの銀行が AI を中核業務に取り入れるにつれ、この問いは技術そのものと同じくらい重要になる可能性があります。
(写真：Markus Spiske 氏)
関連記事: Manulife が AI エージェントを中核金融ワークフローへ移行
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E.SUN Bank is working with IBM to build clearer AI governance rules for how artificial intelligence can be used inside a bank. The effort reflects a wider shift in finance. Many firms already use AI for fraud checks and credit scoring, and some also use it to handle customer service queries. The new challenge is how to manage these systems in a way that meets legal and risk rules.
Banks face a growing list of questions as they deploy AI. How should a model be tested before it goes live? Who is responsible if it makes a wrong call? And how can firms prove to regulators that their systems are fair and safe?
To address those issues, E.SUN Bank and IBM Consulting have created an AI governance framework for banking. The project also includes an AI governance white paper that sets out how financial firms can build internal controls around AI systems. According to the companies’ press release, the work adapts global standards such as the EU AI Act and ISO/IEC 42001 for financial services.
The framework sets out how banks can review AI models before they are deployed. It also explains how those models should be monitored after they enter production. It includes rules for how data is used and how risk reviews should take place.
E.SUN Bank said the framework is intended to help financial institutions introduce AI systems while maintaining governance and regulatory oversight. Many firms already run limited AI tools. The next step is to scale those systems across core operations such as lending and payments while staying within regulatory limits.
Banks try to manage AI risk
Financial firms have strong reasons to place guardrails around AI systems. Banking relies on trust, and regulators require firms to track how decisions are made. AI models often act as “black boxes,” meaning it can be hard to explain how they arrive at a result. That can create problems in areas such as credit decisions or fraud checks. Regulators in many regions have started to focus on these risks.
The European Union’s AI Act, adopted in 2024, places strict rules on AI systems used in high-risk sectors such as finance. The law requires firms to assess risks and document training data. It also requires them to monitor how AI models behave after deployment.
Global standards are also taking shape. ISO/IEC 42001, published in 2023, sets out how organisations can build management systems for AI. The standard focuses on oversight and model monitoring. It also addresses how organisations should manage AI data. The aim is to give firms a structured way to manage AI across an entire company rather than treating each model as a separate tool.
E.SUN Bank’s project with IBM draws from both frameworks. It is meant to show how these rules could work in daily banking operations.
From AI pilots to enterprise systems
Banks have used machine learning for years, mainly in risk analysis and fraud detection. Newer AI models are expanding how banks use the technology. Many now apply it in customer service and document review. Some also use it in internal knowledge systems.
That expansion brings new governance needs. A system that suggests answers to customer queries may seem low risk. But a model that helps approve loans or detect fraud can have direct financial effects.
The governance framework created by E.SUN Bank and IBM sets out a process to track those risks. Models are reviewed before they go live, and teams monitor their output after deployment. The framework also assigns responsibility across teams, from developers to compliance staff. The project also produced a white paper that explains the steps in more detail. It outlines how banks can classify AI systems by risk level and apply different levels of oversight.
AI governance expands across financial services
The work at E.SUN Bank reflects a trend across global finance. Many banks now see governance as a key step before scaling AI across operations.
Industry surveys suggest that AI adoption in financial services is already widespread. A 2024 report by NVIDIA found that about 91% of financial services firms were either assessing or already using AI. Common uses include fraud detection and risk modelling. Some banks also use AI to automate customer service tasks.
Research from Deloitte shows that more than 70% of financial institutions plan to increase investment in AI. Much of that spending is aimed at compliance monitoring and risk analysis. Some banks also expect AI to improve internal operations.
At the same time, regulators are paying closer attention. Authorities in several regions have warned banks to track how automated systems affect decisions such as credit approval and fraud detection. This pressure has led banks to invest more in internal oversight systems. Instead of focusing only on model accuracy, firms now also track data sources and decision logic. Many also monitor how models behave over time.
Why governance may shape AI adoption
The push for AI governance may influence how quickly banks adopt new tools. Without clear rules, many firms hesitate to move beyond small experiments. A structured framework can help them expand AI projects while still meeting regulatory demands.
That is the idea behind the E.SUN Bank project. By combining global standards with banking workflows, the framework sets out how AI can be deployed under clear oversight. According to the companies’ announcement, IBM said the framework was developed to help financial institutions manage AI risks as they expand their use of AI in banking.
The effort also reflects the growing role of governance in enterprise AI. Early AI projects focused on building models and improving performance. Today the focus is shifting toward how those systems are managed over time. As more banks bring AI into core operations, that question may become just as important as the technology itself.
(Photo by Markus Spiske)
See also: Manulife moves AI agents into core financial workflows
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