近年、生成AIをはじめとするAI技術の急速な発展により、多くの金融機関でAIの活用が進んでいます。一方で、AIの活用は業務効率化や高度な分析を可能にする反面、説明可能性やデータ品質、モデルリスクといった新たな課題も生み出しています。

本勉強会では、AI・機械学習の基本的な考え方や代表的な手法について整理したうえで、金融機関におけるAI活用事例として、AI審査モデルやAIマーケット予測モデルを取り上げました。また、AIを有効活用するために必要となるデータ基盤やAI基盤、人材育成の重要性についても解説しました。

さらに、AIを利用する側の視点だけでなく、AIをどのように管理すべきかという観点から、AIガバナンスやモデルリスク管理についても議論しました。EUのAI Actや国内のAIガバナンス指針、Explainable AI（XAI）、データガバナンス、金融庁のモデルリスク管理原則などを題材に、AIの活用と統制をどのように両立させるべきかを考察しました。

ディスカッションでは、各参加者の所属組織におけるAI活用の現状や課題、AI導入に伴うリスク、リスク管理部門として求められる役割などについて意見交換を行い、金融業界におけるAIとの向き合い方について理解を深める機会となりました。