変化の激しい金融の世界では、モデルの使用が大きな決断を下す上で極めて重要になっています。これらのモデルは、銀行やその他の金融機関がリスクを把握し、株式や債券などの価値を評価し、将来の市場動向を予測するのに役立ちます。しかし、これらのモデルは役立つ一方で、モデル リスクと呼ばれる一定レベルのリスクも伴います。
この記事では、金融におけるモデルリスク管理 (MRM) とは何か、なぜそれが重要なのか、これらのモデルを効果的に使用する際に関連するリスクを管理する方法、そして、セキュリティと安定性に必要な透明性と、先行するために必要な反復速度を提供するために、重みとバイアスをワークフローに組み込む方法について説明します。
導入
金融機関がリスク評価、信用供与先の決定、戦略の通知など、あらゆることに複雑な機械学習モデルを利用するケースが増えているため、セーフティネットの必要性が明らかになっています。このセーフティネットとは、モデルリスク管理 (MRM) です。これが何を意味するのか、またなぜ金融においてそれほど重要なのかを説明しましょう。
金融におけるモデルリスク管理とは何ですか?
金融におけるモデルリスク管理とは、機械学習モデルを使用して金融商品や投資に関する意思決定を行う際に発生するリスクを特定、評価、管理、監視する実践を指します。これらのモデルは、信用評価、市況評価、株式予測と取引、戦略的意思決定など、さまざまな目的で使用されます。
機械学習モデルは金融機関内の数多くの重要な機能を担っていますが、正しく使用および展開されなければ、重大な問題を引き起こす可能性があります。金融の世界では、その損失と責任は数百万ドル、さらには数十億ドルに及ぶ可能性があります。
こうした高度なモデルに頼れば頼るほど、誤りや誤った判断によって何か問題が起きる可能性が高くなります。しかし、競争力を維持するためにはモデルは必要です。ここでモデルリスク管理が重要になります。
モデルリスク管理の役割
モデルリスク管理は非常に重要です。なぜなら、金融モデルの不正確さや欠陥は、大きな財務損失、不適切なビジネス上の意思決定、規制上の罰則につながる可能性があるからです。モデルリスク管理には、期待どおりの結果が得られるようにテストと監視を行うことが含まれます。MRM は金融業界の品質管理と考えてください。これらのリスクが適切に管理されないと、大きな財務損失、市場の不安定化、企業の評判の低下につながる可能性があります。
この記事では、モデルリスク管理の基本から金融機関がモデル関連のリスクを管理する方法まで、モデルリスク管理の要点を探ります。
MRMの進化
まず、MRM が長年にわたってどのように変化してきたか、そしてそれが今日なぜ重要であるかを探ってみましょう。
初期の頃: シンプルなモデル、シンプルな時代
当初、金融 ML モデルは非常に単純なものでした。金融業界の基本的な計算機と考えてください。融資や投資の数字を計算するといった単純なタスクを処理していました。当時の金融市場は今日ほど複雑ではなく、これらの基本的なツールで十分に機能していました。さらに、これらのモデルには規制当局の監視対象となるタスクは与えられていませんでした。
しかし、金融市場が拡大し、その中で機械学習の役割が拡大するにつれて、これらのモデルを取り巻くプロセスも進化する必要がありました。プロセスはより複雑になり、市場の動向を予測し、リスクと人を評価し、投資決定を導くために高度な ML 技術が組み込まれるようになりました。
警鐘:2008年の金融危機
MRM にとっての転機は、2008 年の金融危機とそれに伴う規制の変更でした。2008 年の金融危機は、リスクを過小評価したり、誤解したり、無視したりすると何が起こるかをはっきりと思い起こさせるものでした。金融モデルは、住宅市場の崩壊と世界経済への波及効果を予測できませんでした (出典)。
この危機は、欠陥のあるモデルや過度に単純化されたモデルに頼ることの結果を浮き彫りにし、より優れたリスク管理慣行を求める世界的な動きを引き起こしました。これに、機械学習モデルの偏りや、結果を説明できないことの多発に対する懸念の高まりを合わせると、説明可能性と偏りの回避のための規制への注目がリスク管理の動きに加わります。
対応策:より厳しい規制
2008 年に騒ぎが収まった後、規制当局が介入しました。規制当局は、金融機関がモデルリスク管理の堅牢なプロセスを確保するためのガイドラインとフレームワークを導入しました。重要な文書の 1 つは、金融機関がモデルリスクを処理する方法に関する規制を追加した連邦準備制度理事会の SR 11-7でした。
同時に、テクノロジーは急速に進歩しました。ビッグデータ、人工知能 (AI)、機械学習 (ML) は、まるで折りたたみ式携帯電話からスマートフォンにアップグレードしたように、金融モデリングにおいて重要な役割を果たし始めました。これらのテクノロジーにより、モデルはより洗練され、膨大な量の情報を分析し、より正確な予測を行うことができるようになりました。また、機能とタスクも拡張されました。
現代:ダイナミックな風景
MRM の進化の最新章は、テクノロジーとデータ サイエンスの進歩によって形作られました。現在、金融モデルはビッグ データ分析、人工知能 (AI)、機械学習 (ML) を使用して、より微妙な予測と評価を行っています。たとえば、信用スコアリング モデルは、従来の信用レポートから、賃貸料の支払い履歴やソーシャル メディアのアクティビティなどの代替データまで、膨大な量のデータを分析して、借り手の信用度を判断できます。
しかし、大きな力には大きな責任が伴います。金融モデルにおける AI と ML の使用は、モデルリスク管理に新たな課題をもたらしました。これらのモデルは「ブラックボックス」になる可能性があり、結論に至った経緯を理解するのが困難です。この不透明性により新たなリスク層が追加され、MRM プラクティスをさらに進化させる必要があります。
機関は、これらのモデルを検証および監視し、責任を持って透明性を持って使用されるようにするための新しいツールとアプローチを開発する必要があります。
金融モデルでモデルリスクが発生する理由:その発生源の特定
金融業界で機械学習モデルが予想と異なる結果をもたらす理由を理解することは、綿密に計画された一日がなぜ軌道から外れるかを理解するのに似ています。原因が 1 つだけであることはめったにありません。通常は、複数の要因が組み合わさって、予期しない結果につながります。
金融モデリングの世界では、モデル リスクに寄与する主な要因がいくつかあります。これらのリスクが発生する理由をより深く理解するために、それぞれについて詳しく見ていきましょう。以下は、モデル リスクの最も一般的な要因のいくつかを強調するポイントです。
1. データの問題
あらゆる金融 ML モデルの基盤は、それが使用するデータです。しかし、この基盤が不安定だった場合はどうなるでしょうか。データの問題には、不正確さ、不完全なデータ セット、古いデータなどが含まれます。たとえば、銀行が古い雇用統計を使用してローン申請者の信用力を評価した場合、失業した個人にローンを承認することになり、債務不履行のリスクが高まります。このシナリオは、信頼性の高い金融モデリングには正確で最新のデータがいかに重要であるかを強調しています。
2. モデルの複雑さ
金融モデルは、世界市場の複雑な状況を捉えようと、ますます複雑になっています。しかし、この複雑さは諸刃の剣です。高度なアルゴリズムを使用して株式市場の動きを予測する複雑なモデルは、非常に複雑になり、予測が不透明になり、検証が困難になることがあります。突然の下落の直前に株式市場が安定すると予測したモデルは、モデルの正確さを信頼していた投資家に大きな損失をもたらす可能性があります。
3. モデルの誤った使用
モデル自体は優れているのに、不適切に使用されたり、想定外のシナリオに適用されたりすることがあります。これは、火山の温度を測るのに温度計を使用するのと似ています。つまり、モデルは適切なツールではないのです。
金融の分野では、モデルをその想定された範囲を超えて使用すると、誤った戦略や金融上の失敗につながる可能性があります。その一例は、2008 年の金融危機に至るまでの住宅ローン担保証券の評価にモデルが誤って使用されたことです。金融機関は住宅価格が上昇し続けると想定してこれらのモデルを誤って適用し、リスクを大幅に過小評価して金融危機の一因となりました (出典)。
4. 仮定と近似
すべてのモデルは、世界がどのように機能するかについての一連の仮定と近似に基づいて構築されています。これらの仮定は現実を単純化するために必要なものですが、正確でなかったり、変化する市場状況で当てはまらなかったりすると、リスクの原因にもなります。たとえば、金利が今後 1 年間安定すると仮定することは単純化であり、金利が突然変化した場合に大きなリスクにつながる可能性があります。
5. ヒューマンエラー
人的要素を無視することはできません。コーディング、モデル出力の解釈、あるいはモデルの初期設計におけるエラーは、リスクを招く可能性があります。これらのミスは単純な見落としや誤解であることが多いですが、財務上の意思決定に広範囲にわたる影響を及ぼす可能性があります。
金融モデルは複雑なソフトウェアに依存することが多く、コーディング エラーは重大なリスクを招く可能性があります。良い例が「ロンドン ホエール」事件です。JP モルガン チェースは、クレジット デリバティブを評価するモデルの誤りが原因で 60 億ドルを超える取引損失を被りました (出典)。
モデル設計やコーディングにおける小さなエラーが波及効果をもたらし、取引全体の損失を拡大させる可能性があります。
6. 規制の変更
そしてもちろん、規制環境は常に変化しており、こうした変化を予測または適応できないモデルは時代遅れになる可能性があります。たとえば、銀行の資本要件を計算するモデルには、金融の安定性を高めるために導入された新しい規制基準が組み込まれていない可能性があります。モデルを調整しないと、銀行の資本が不足し、規制上の罰金や金融リスクにさらされる可能性があります。
金融におけるモデルリスクの影響
金融の世界では、モデル リスクについて知ることは、天候が海での旅にどのような影響を与えるかを理解するようなものです。予期せぬ嵐が穏やかな航海を危険な挑戦に変えてしまうのと同じように、モデル リスクは金融情勢を大きく変え、銀行や市場に大きな問題を引き起こす可能性があります。モデル リスクが金融機関にどのような影響を与えるか、さまざまな方法を見てみましょう。
1. 経済的損失
モデル リスクの最も直接的な影響は、金銭的損失です。信用スコアリングに欠陥のあるモデルを採用している小売銀行を想像してください。このモデルが高リスクの顧客を過度に承認した場合、銀行は債務不履行の可能性のある個人に融資をしてしまう可能性があります。このシナリオでは、多数の借り手がローンを返済できない場合、銀行に多大な金銭的損失が生じる可能性があります。
2. 規制上の罰則
金融機関は厳格な規制監督下で運営されており、モデルリスク管理の失敗は重大な規制上の罰則につながる可能性があります。たとえば、銀行の自己資本適正度計算モデルが誤った仮定により規制基準を満たさない場合、銀行は罰金を科せられ、追加資本の調達を要求される可能性があります。これらの罰則は直接的な財務的影響を及ぼすだけでなく、コンプライアンス問題に対処するために貴重なリソースを消費し、他の戦略的取り組みから注意をそらすことになります。
3. 評判の失墜
情報化の時代では、モデルの失敗のニュースはすぐに広まり、関係する機関の評判にダメージを与える可能性があります。銀行がモデルリスクによって損失を被ると、投資家や顧客の信頼が揺らぎ、株価の下落や顧客の離脱につながる可能性があります。前述の「ロンドンホエール」事件は、モデルリスクによって引き起こされた取引損失によって JP モルガン チェースの評判が打撃を受け、市場価値と顧客からの信頼に影響を及ぼした好例です。
4. 市場の不安定性
より広い範囲で見ると、モデルリスクは市場の不安定化に寄与する可能性があります。多くの機関が同時に同様の欠陥のあるモデルに依存すると、群集行動につながり、イベントに対する市場の反応が拡大する可能性があります。これはドットコムバブルのときに明らかでした。誤ったリスクモデルへの広範な依存により市場の動きが増幅され、世界経済に影響を与えるバブルと崩壊につながりました。
効果的なMRMフレームワークのコアコンポーネント
複雑な金融の世界を旅することは、難しい海を航海するようなものです。そして、優れたモデルリスク管理計画は、信頼できる船のようなものです。それは、金融機関に、金融モデルから生じるリスクに対処するために必要なツールと方法を提供します。以下は、モデルリスク管理の重要な柱として機能する、堅牢な MRM フレームワークを構成する主要なコンポーネントです。
1. ガバナンスと監督
モデルリスク管理フレームワークの舵取りを担うのは、強力なガバナンス構造です。これには、組織全体でモデルリスクを管理するための明確な役割、責任、権限の確立が含まれます。これは、自分の職務を正確に理解している熟練した船長と乗組員がいるようなものです。ガバナンスにより、MRM プログラムを監督する執行委員会から、モデルの開発、実装、保守に直接関与するチームまで、すべてのレベルで説明責任が確保されます。包括的なガバナンス ポリシーには、モデル承認の基準、定期的なレビュー、モデル関連の問題に対処するための明確なエスカレーション パスが含まれます。
Weights & Biases は、すべてのモデル関連データを記録、視覚化、監査できる集中型プラットフォームを提供することで、より優れたデータ ガバナンスを実現します。これにより、データ ソースの透明性とモデル開発中に行われた仮定が強化され、データの品質と信頼性が確保されます。
2. モデルのインベントリと分類
すべてのモデルの正確で最新のインベントリを維持することは、効果的なリスク管理に不可欠です。この包括的なリストでは、モデルを機能、複雑さ、および関連するリスク レベルに応じて分類する必要があります。これにより、機関の資産の詳細なビューが提供され、リスク管理活動の優先順位付けに役立ちます。たとえば、リスクが高く、重要な財務上の決定に影響を与えるモデルは、リスクが低く、主に内部目的で使用されるモデルよりも、より厳格な監視とより定期的な評価が必要になります。
3. モデルの開発と実装
このコンポーネントは、モデルの作成と展開に焦点を当て、モデルが強固な基盤の上に構築されるようにします。適切な方法論の選択、データ品質の確保、モデル開発プロセスの文書化が含まれます。モデルは最終用途を念頭に置いて設計し、目的に適合していることを確認する必要があります。このフェーズ全体を通じて厳密な文書化が重要であり、モデルの設計上の選択、基本的な前提、および制限の詳細な記録を提供します。たとえば、ローンの不履行を予測するモデルを開発する銀行は、関連性のある高品質のデータを使用し、モデルの前提、方法論、および潜在的な制限を文書化する必要があります。
4. モデルの検証とテスト
検証とは、モデルが意図した目的に適合し、期待どおりに機能することを確認するプロセスです。これには、さまざまな条件下でのモデルのテスト、モデルの精度の評価、潜在的な弱点の特定が含まれます。検証の重要な部分は、独立したレビューです。これは、客観性を確保するために、開発に関与していない関係者がモデルを評価するプロセスです。通常、この部分は品質保証 (QA) チームによって行われます。
これは MRM フレームワークの重要なチェックポイントであり、モデルが稼働前と稼働後に意図したとおりに機能していることを確認するための品質管理手段として機能します。たとえば、バックテストでは、モデルの予測と実際の結果を比較して予測の精度を評価します。クレジットカード詐欺を予測するモデルがバックテスト中に多数の詐欺取引を識別できなかった場合、展開前にさらに改良する必要があります。
Weights & Biases は、次のようなモデルのトレーニングと検証プロセスの一部を自動化または部分的に自動化できるツールを提供します。
- 追跡実験
- モデルの登録と管理
- MLパイプラインのバージョン管理と管理
- トリガーによるワークフローの自動化
- もっと
これは、より高速で効率的な検証を可能にすることで、モデル検証のバックログの課題に対処するのに特に役立ちます。
5. モデルリスク測定
モデル リスクの測定には、モデルの失敗が金融機関に及ぼす潜在的な影響を定量化することが含まれます。これには、デリバティブの価格設定に使用されるモデルが市場の動きを不正確に予測した場合の財務的リスクの評価が含まれます。効果的なリスク測定は、金融機関が各モデルに関連するリスクの大きさを理解し、リスク軽減の取り組みに対するリソースの割り当てを導くのに役立ちます。
6. 継続的な監視と報告
継続的な監視により、モデルが長期間にわたって有効であり続け、変化する市場状況に適応することが保証されます。これには、定期的なパフォーマンス評価、運用上の制限の順守、および必要に応じた再調整が含まれます。一方、レポートは透明性を確保し、モデルのパフォーマンスとリスク レベルについて関係者に情報を提供します。たとえば、定期的なレビューにより、クレジット スコアリング モデルの予測力が時間の経過とともに低下していることが明らかになり、再調整または交換が必要になる場合があります。レポート メカニズムは、モデルのリスクを経営陣、規制当局、監査人などの関係者に伝える上で重要な役割を果たします。効果的なレポートにより、モデルのパフォーマンス、意思決定への影響、および特定されたリスクが明確に示され、組織のすべてのレベルで情報に基づいた意思決定が促進されます。
Weights & Biases を使用すると、金融機関は運用中のモデルを継続的に監視できます。これには、モデルのドリフト、パフォーマンス メトリック、運用の健全性の追跡が含まれます。これは、モデルが長期にわたって有効かつ関連性を保つために不可欠です。
7. ポリシーとドキュメント
包括的なポリシーと徹底したドキュメントは、MRM フレームワークを導く羅針盤として機能します。モデルの開発、検証、使用、廃止に関する明確なガイドラインが提供され、組織全体の一貫性とコンプライアンスが確保されます。ドキュメントは、各モデルの設計、目的、テスト、パフォーマンス履歴の詳細な記録として機能し、監査や規制レビューを容易にします。
これらのコアコンポーネントを備えた効果的なモデルリスク管理フレームワークにより、金融機関はモデルに関連するリスクを効果的に管理できるようになります。これにより、金融機関は自らの利益を守るだけでなく、より広範な金融システムの安定性と完全性にも貢献します。
モデルリスク管理における課題と解決策
MRM における各課題を安全に対処するには、特定のアプローチが必要です。これにより、金融機関はモデルリスクの難しい領域を迷うことなく通過できるようになります。ここでは、主な課題とその解決策を検討し、道を見つけるためのガイドを提供します。
1. 高度なモデルの統合
課題: AI および機械学習 (ML) モデルを財務上の意思決定プロセスに組み込むと、複雑さと「ブラック ボックス」の問題が生じ、モデルの決定の根拠が透明ではなくなります。
解決策: AI と ML の専門知識を持つ専門の検証チームを設立し、徹底的なテストと分析を実施します。たとえば、JPMorgan Chase は、AI モデルの決定をより解釈しやすくするために、AI 説明可能性ツールの開発に投資しています。
2. データの品質と管理
課題:不正確、不完全、または古いデータは、モデルの重大な不正確さにつながる可能性があります。一例として、パンデミック前のデータに基づくローン承認モデルでは、COVID-19 による経済不況時に借り手のリスクを正確に評価できなかったことが挙げられます。
解決策:モデルで使用されるデータの正確性、完全性、適時性を確保するために、堅牢なデータ ガバナンス ポリシーを実装します。データ ソースの定期的な監査と更新により、高いデータ品質基準を維持できます。
3. 規制遵守
課題:進化する規制要件に対応するのは困難な場合があります。金融機関は、連邦準備制度理事会が導入したストレス テスト ガイドラインなどの新しい規制に準拠するために、モデルを継続的に適応させる必要があります。
解決策:規制環境の変化を監視し、モデルのコンプライアンスを確保するための専任チームを設置します。フォーラムや直接の対話を通じて規制当局と関わることで、コンプライアンスの期待を明確にすることもできます。
4. モデルへの過度の依存
課題:モデルに過度に依存すると、モデルが期待どおりに機能しない場合に重大なリスクにつながる可能性があります。2008 年の金融危機では、住宅ローン担保証券モデルへの過度の依存が市場の崩壊の一因となりました。
解決策:モデルの限界を強調する強力なモデルリスク文化を育成します。意思決定プロセスにおける手動の監視と判断を奨励することで、モデルへの過度の依存を減らすことができます。
5. モデル検証バックログ
課題:モデル数の増加と複雑さの増大により、検証のバックログが発生し、潜在的に有益なモデルの導入が遅れる可能性があります。
解決策:リスクと機関への影響に基づいてモデルに優先順位を付けます。自動検証ツールを使用すると、検証プロセスを効率化できます。
6. スキルギャップと人材獲得
課題:現代の金融モデル、特に AI と ML を組み込んだモデルの特殊性により、需要が高く供給が不足している独自のスキルセットを備えた労働力が必要になります。
解決策:既存のスタッフのスキルを向上させるためのトレーニングおよび開発プログラムに投資します。さらに、学術機関とのパートナーシップを築くことで、人材パイプラインを構築できます。たとえば、シティバンクは大学と提携して、データ サイエンスと分析のスキルを持つ卒業生のプールにアクセスしています。
7. モデルの崩壊
課題:市場の状況や金融環境の変化により、時間の経過とともにモデルの有効性が低下することがあります。この現象は「モデル劣化」と呼ばれます。
解決策:モデルの劣化の兆候を早期に検出するための継続的な監視メカニズムを実装します。現在のデータと状況に基づいて定期的にモデルを再調整することで、この問題に対処し、モデルの関連性と正確性を維持できます。
8. 透明性と説明可能性
課題:特に AI および ML モデルで複雑なアルゴリズムを使用する場合、モデルの透明性とその決定の説明可能性を確保することは、規制遵守とユーザーの信頼にとって不可欠です。
解決策:モデルの決定をわかりやすい言葉で説明できる説明可能性フレームワークとツールを採用します。たとえば、SHAP (SHapley Additive exPlanations) 値などの手法を使用すると、ML モデルの出力を各入力機能の寄与に分解するのに役立ちます。
MRM の課題に対処するには、リスク管理の基本を注意深く見守りながら、技術の進歩を活用するバランスの取れたアプローチが必要です。戦略的ソリューションでこれらの課題に正面から取り組むことで、金融機関は進化するモデルリスクの状況を安全に切り抜けることができます。
Weights & Biases は、モデル パラメータ、コード バージョン、トレーニング データセットなど、すべての実験を記録するツールを提供することで、AI および ML モデルの透明性と説明可能性の向上に貢献できます。この詳細な追跡により、モデルの決定を説明したり、さまざまな入力機能がモデル出力に与える影響を評価したりすることが容易になります。
金融におけるMRMの今後の動向とテクノロジーの役割
モデルリスク管理の将来に目を向けると、テクノロジーがこの分野を変える上で大きな役割を果たしていることがわかります。人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、そして生成型 AI (GenAI) をめぐる新たな関心の高まりの採用により、状況は一変しています。これらのテクノロジーは、金融機関がモデルを開発、検証、監視する方法に革命をもたらしています。たとえば、AI 主導の分析では、過去のパフォーマンス データのパターンを分析することで潜在的なモデル障害を予測し、プロアクティブなリスク軽減を実現できるようになりました。同様に、ML アルゴリズムは、より単純なモデルの検証を自動化するために使用されており、人間の専門家はより複雑なケースに集中することができます。このテクノロジーの進化により、MRM はより効率的でスケーラブルになり、金融モデルの複雑さの増大にも対応できるようになりました。
今後、新しいテクノロジーによってモデル管理がより明確で信頼性が高くなることが期待されます。モデルの開発と使用におけるすべてのステップを安全に記録することで、ルールの遵守と信頼の構築に役立つ明確な履歴を作成できます。テクノロジーは進化し続けているため、モデルリスク管理 (MRM) でテクノロジーを使用することで、現在の問題に対応し、将来の問題に備え、不確実で急速に変化する状況でも金融機関の強さを維持することができます。
金融機関がモデリングに高度な AI と ML をますます活用するようになるにつれ、Weights & Biases は、実験の追跡、モデルの調整、結果の比較のための堅牢なプラットフォームを提供することで、これらの複雑なモデルの管理に役立ちます。これにより、金融機関は財務結果に影響が出る前に潜在的な障害を迅速に特定して軽減できるため、モデルリスク管理へのプロアクティブなアプローチがサポートされます。
結論
モデルリスク管理の調査を終えるにあたって、MRM は規制要件を満たすためだけでなく、金融機関にとって重要な戦略としても重要であることは明らかです。MRM は、金融モデルに関連するリスクの理解、効果的な MRM フレームワークの要点、将来のトレンドに遅れずについていくことの重要性から成り立っていることを見てきました。
MRM とは、金融モデルを有利に利用することと、それがもたらすリスクを最小限に抑えることの間で適切なバランスを見つけることだと私たちは学びました。よりシンプルなモデルから今日の高度な AI アルゴリズムへの進化により、モデルの透明性、信頼性、適応性を確保するという課題がさらに重要になっています。MRM の将来は確かにテクノロジーに大きく依存することになりますが、透明性、説明責任、倫理的なモデルの使用に対する私たちの取り組みにも左右されます。