バーゼルの銀行における人工知能

第E部第I章で述べたとおり、バーゼルの銀行は、UBSの支店からBasler Kantonalbank及びその子会社Bank Clerを経て、プライベートバンク及び外国金融機関の現地事務所にまで及ぶ。その人工知能の利用はスイスの銀行業界全体のパターンに従っており、最大規模の金融機関は専用のプログラムを運営し、小規模な銀行はソフトウェア供給者及び勘定系システム提供者の製品に依拠している。¹ 2024年に公表されたスイス金融市場監督機構（FINMA）の調査によれば、調査対象の金融機関の約半数がすでに人工知能を利用しているか、又はアプリケーションを開発しており、1機関当たり平均して複数のアプリケーションを有していた。同調査はまた、これらのアプリケーションの大半が少数の外部提供者から供給されたモデルを利用していることも明らかにした。²

マネーロンダリング防止は、成果が最も具体的に現れる分野である。従来の取引モニタリングは、現金預入れの閾値や高リスク国への送金に対するアラートなどの規則に依拠しており、それは分析担当者が一件ずつ確認しなければならない大量の誤検知を生み出す。機械学習モデルは、アラートをリスクに応じて順位付けし、関連する口座のネットワークを検出し、いかなる固定的な規則も想定していなかったパターンを特定することができる。マネーロンダリング防止法及びFINMAのマネーロンダリング防止規則は、モニタリング・システムが実効的であり、その解明が記録されている限り、手法の選択を金融機関に委ねている。³ 同じツールは、顧客確認（KYC）手続にも役立つ。それらは旅券、商業登記簿及び信託証書からデータを抽出し、名前を制裁リスト及びネガティブ・ニュースと照合し、コンプライアンス担当者が取引関係を開始する前に確認するプロファイルを作成する。

不正防止は、第二の確立された分野である。スイスのカード発行会社及び決済サービス提供者は、取引をスコアリングするためにリアルタイムのモデルを利用し、銀行は、アカウント乗っ取りや、顧客が操られて犯罪者に送金してしまう承認済みプッシュ型決済詐欺を検出するために行動分析を利用している。与信判断は第三の分野を成す。もっとも、スイスの銀行が自動スコアリングに依拠しているのは主として消費者信用及びリースにおいてであり、住宅ローンや小規模企業向け貸付けではそれよりはるかに少ない。そこでは依然としてリレーションシップ・マネージャーが個人的な知識と担保に基づいて判断している。⁴

助言サービスの変化はより緩やかであった。質問票からポートフォリオを構築するロボアドバイザーは、2015年頃からスタートアップ、州立銀行及び大手銀行によってスイスで提供されるようになったが、資産運用・資産管理市場においては控えめなシェアにとどまっている。生成モデルは別の道を開いた。リレーションシップ・マネージャーは現在、リサーチを要約し、面談記録を作成し、顧客宛ての書簡を起草し、推奨が金融サービス法に基づいて記録された顧客の投資プロファイルと整合しているかを確認する社内アシスタントを利用している。⁵ バーゼルが長い伝統を有するプライベートバンキングにおいて、この技術は、富裕な家族が依然として期待する個人的な関係に取って代わることなく、助言者を支援している。

顧客とのコミュニケーション及びソフトウェア開発が全体像を補完する。チャット・アシスタントは銀行のウェブサイト及びアプリで定型的な質問に回答し、音声システムは通話を振り分け、発信者を認証する。銀行内部では、開発者がソフトウェアの作成及びテストにコード・アシスタントを利用している。スイスの銀行は大規模でしばしば古い勘定系システムを維持しているため、これは重要である。複数の金融機関が、ソフトウェア開発における生産性の向上は他のいかなる機能におけるそれをも上回ると報告しているが、公表された数値は大きく異なり、生産性の測定方法に依存している。⁶

注

1. バーゼルの銀行の状況については、第E部第I章を参照。さまざまな規模のスイスの銀行によるAIの利用については、スイス銀行協会の調査及び2023年以降のFINMAの監督上の通知を参照。状況は要確認。 ↩
2. FINMA, Risk Monitor 2024、及び2025年春に公表された被監督機関におけるAI利用に関する調査についての付随する通知。数値及び日付は要確認。 ↩
3. マネーロンダリング防止法（AMLA、SR 955.0）第6条及び第7条。取引のコンピュータによるモニタリングに関するFINMAマネーロンダリング防止規則（AMLO-FINMA、SR 955.033.0）第20条。第E部第III章を参照。要確認。 ↩
4. スイスの銀行業における不正検知及び信用スコアリングについては、スイス銀行協会の年次報告書、及び第28条から第30条までに基づき信用力評価を要求する消費者信用法（CCA、SR 221.214.1）に関する文献を参照。要確認。 ↩
5. 金融サービス法（FinSA、SR 950.1）第10条から第14条までに基づく適合性及び適切性の確認については、第E部第II章を参照。スイスにおけるロボアドバイスについては、デジタル資産運用に関するルツェルン応用科学芸術大学（IFZ）の調査を参照。要確認。 ↩
6. 金融機関におけるコード・アシスタントの利用及び生産性の測定については、国際決済銀行（BIS）, Annual Economic Report 2024, Chapter III、及びそこで引用されている生成AIと生産性に関する研究を参照。数値は要確認。 ↩

本記事は一般的な情報提供のみを目的としています。法律上または税務上の助言を構成するものではなく、個別案件に関する助言に代わるものでもなく、弁護士と依頼者との間に委任関係を生じさせるものでもありません。本記事は2026年10月時点の法的状況を反映しています。