BSPは銀行の責任ある倫理的なAI駆動利用に関するガバナンス原則を策定

フィリピンの金融機関は、潜在的なリスクを管理し、倫理的利用のための保護措置を確立するために、業務におけるこれらの新興技術の利用範囲と複雑さを反映した人工知能（AI）ガバナンスフレームワークを策定すべきである、とバンコ・セントラル・ング・ピリピナス（BSP）が述べた。

BSPは、6月24日付の回覧第M-2026-031号を通じて、「金融サービスにおける人工知能のガバナンス原則」と題したガイダンス文書を発行し、BSP監督下の金融機関（BSFI）が独自のAIポリシー策定に活用できるようにした。

「人工知能が進化し続け、金融セクターへの統合が進む中、金融機関はデータプライバシーへの懸念、不公平・差別的慣行につながるバイアス、技術の悪用など、AI導入に伴うリスクに対して有効な管理措置と保護措置を講じなければならない」と、BSP副総裁リン・I・ハビエル氏は述べた。

「金融機関は、ガイダンス文書に示された原則に従い、AIシステムの性質、範囲、規模、複雑さ、重要性、および機関全体の業務上の複雑さとリスクプロファイルに比例した独自のAIガバナンスフレームワークを正式に策定することが推奨される。」

ハビエル氏は、これらの管理措置を整備することで、金融機関がAIを安全に活用し、その恩恵を享受できるようになると述べた。「最終的に、AIの倫理的かつ責任ある利用は、信頼を醸成し、レジリエンスを強化し、金融エコシステム内での持続可能なイノベーションを促進することができる。」

「BSPはこれらの技術の大きな可能性を認識しつつも、特にAIが金融機関の戦略的業務に統合される際には、AIシステムのライフサイクル全体にわたって倫理、透明性、アカウンタビリティの最高水準を維持することの重要性を強調している」とBSPは付け加えた。

ガイダンス文書はAI導入における監督上の最低限の期待を概説しているが、BSPはこれらの原則は拘束力を持たず、遵守は任意であると述べており、BSFIが独自のAIガバナンスポリシーおよびリスク管理フレームワークを策定することに委ねるとしている。

これは、金融機関がAI成熟度の異なる段階にあることを認識しており、リスクエクスポージャーも異なることを意味する。AIガバナンスフレームワークは、AI利用に関連する業務、情報技術（IT）、モデル、市場行動、評判、戦略、法的リスクへの対処に役立つとも付け加えた。

BSFIに加えて、これらの原則は、共有責任モデルの下でこれらの機関のAI関連活動を支援するベンダーまたはアウトソーシングサービスプロバイダーにも適用される。

BSPの既存のITリスク管理フレームワークは、情報セキュリティ、アウトソーシング、プロジェクト管理に焦点を当てており、新興技術をカバーしている。また、比例的かつリスクベースのアプローチを用いて、モデルライフサイクル全体にわたるアルゴリズムの公平性とモデルリスクに焦点を当てたモデルリスク管理フレームワークも公表する予定である。

BSPは、金融セクター全体のAIガバナンスは、持続可能性（Sustainability）、透明性（Transparency）、アカウンタビリティ（Accountability）、責任（Responsibility）、セキュリティ（Security）を意味するSTARS原則によって規定されるべきであると述べた。

これらの原則は、AIシステムのライフサイクルの各段階（計画、開発、検証、展開、モニタリング）において考慮されるべきである。

持続可能性については、BSFIはAIソリューションが金融、環境、社会全体のエコシステムに「実質的に」有益であることを確保しなければならないと中央銀行は述べた。これらのAIシステムの開発は、カーボンフットプリントの最小化、エネルギー効率の優先、および「人間中心」であることを目指すものでなければならない。

BSPはさらに、透明性については、関連する必要な情報が利用可能であり、意図されたユーザーまたはステークホルダーの知識と専門性に合わせてカスタマイズされていなければならないと付け加えた。これらの透明性の原則はサードパーティプロバイダーにも適用されなければならない。

「AIシステムの推奨への盲目的な依存を避けるため、ユーザーはアウトプットがどのように導出されたか、そしてなぜその推奨がなされたかという問いに答えられるよう準備されていなければならない。」

中央銀行は、BSFIは集中管理されたAIシステムのインベントリを保有しなければならず、AIのアウトプットが製品に使用されているまたはプロセスに含まれている場合にはユーザーに  通知されるべきであると述べた。

また、これらのシステムの監査可能性を確保するために、設計プロセス、意思決定プロセス、エラーの追跡と解決、アルゴリズム構築とデータソースのオプションに関する文書化も行うべきである。BSFIはまた、特定されたリスク、エラー、不確実性に対して明確に定義された軽減手順があることを確保しなければならない。

「すべてのAIシステムの定期的なレビューは、ステークホルダーの適切なモニタリングと評価のために実施されるべきである。」

アカウンタビリティについては、BSPは機関が経営陣、開発者、およびすべての関連ステークホルダーの間で責任を明確に定義し、人間がループに介在することの重要性を強調しなければならないと述べた。

「AIシステムが推奨を提供する一方で、最終的には人間が下した決定に対して責任を負う。AIシステムのアウトプットは人間の責任を代替または軽減するものであってはならない」と述べた。

人間による監督と役割および所有権の適切な分離は、AIシステムのライフサイクル全体に統合されるべきであり、AIの開発および展開に責任を持つ者は十分な経験と能力を有していなければならないと中央銀行は述べた。

BSPはまた、AIアルゴリズムと技術の開発および展開をモニタリング、監督、レビューできなければならない。

責任と社会的公平性または倫理的なAI利用については、AIシステムはユーザー、機関、およびより広範な金融エコシステムに対する不公平な慣行または潜在的な害を避けるべきであると中央銀行は述べた。これには、データプライバシーへの懸念と、適切なトレーニングデータを通じて、特にマイノリティや脆弱なグループを含むあらゆる人口統計に対する潜在的なバイアスを避けることが含まれる。

BSFIは「AIシステムの主な目的が個人の幸福に積極的に貢献し、金融システムの公益を支援することであることを確保しなければならない」と付け加えた。

最後に、セキュリティについては、BSFIは厳格なサイバーセキュリティとデータ品質管理を整備しなければならないと中央銀行は述べた。AIシステムの潜在的な脆弱性に対してリスクベースの定期的な評価を実施し、AIモデルおよびシステムをカバーするリスク軽減管理、システムテスト、およびインシデント対応手順を整備しなければならない。

また、「異常（バイアスや幻覚など）を早期に検出するために、データ品質とモデルパフォーマンスを定期的にモニタリングおよび評価すべきである」と付け加えた。

「AIシステムの全体的な精度、信頼性、有効性はデータセットの品質にかかっている。」

フィリピン開発研究所の上級研究員ジョン・パオロ・R・リベラ氏はViberメッセージの中で、このガイドラインは銀行を、場当たり的なAI管理ではなく、透明性、アカウンタビリティ、公平性、セキュリティ、人間による監督に関する明確な基準を持つ正式なAIガバナンスへと推進するものであると述べた。

「銀行はすでに信用スコアリング、不正検知、カスタマーサービス、コンプライアンス、リスク管理にAIを活用しているため、このメモは時宜を得たものである」と同氏は述べた。

大手銀行はすでにモデルリスク、サイバーセキュリティ、データプライバシー、コンプライアンスシステムに対する対策を講じている一方、中小規模の貸し手はAIインベントリ、文書化、独立した検証、ベンダー監督、バイアステストなど、ガバナンスの側面を改善する必要があるかもしれない。— Aaron Michael C. Sy