ソートリーダー
2025年8月28日
暗号規制の未来: AIの効率性は人間の判断と組み合わせるべき
暗号通貨の分野で人工知能を考えると、まず頭に浮かぶのは投資家を一晩で裕福にする取引ボットです。しかし、暗号に密接に関わる人々は、AIが特にコンプライアンスにおいて、日常業務でより多くの支援をもたらすことを理解しています。ほぼ 70%の金融機関がリスク管理とコンプライアンスのためにAIを優先していることから、業界がイノベーションへ向かっていることは明らかです。しかし、問題があります：AIシステムが明確な説明なしに判断を下すことがあり、いわゆるブラックボックス効果を生み出します。これにより倫理的な懸念が生じ、コンプライアンス担当者は自問します：暗号コンプライアンスにおけるAIは解決すべき倫理的パズルなのか、あるいはこれらのツールの実用性を向上させる問題なのか？AIはコンプライアンスにどのように役立つか？私の意見では、コンプライアンスの中でAIが単に有用であるだけでなく、最適な選択肢となる領域がいくつかあります。最初はKYC/KYB、すなわち顧客・事業者確認です。新規顧客がサインアップすると、ライブネス検証を受ける必要があります。つまりカメラをオンにし、顔とパスポートをスキャンしますが、AIはこの作業を非常にうまくこなします。顔とIDを照合し、数秒で偽造文書を検出できます。事業者が接続を希望する場合も同様で、膨大な検証書類を提出し、事業が合法であり、入金が禁止されていない活動からのものであることを確認しなければなりません。このような大量のデータを人間がこれほど迅速かつ正確に処理できる者はいません。AIが最適です。第二の領域は取引モニタリング、すなわちKnow Your Transaction (KYT)です。暗号通貨においては、資金の出所と行き先を確認することを意味します。もしテロ資金供与、ダークウェブ、薬物、あるいはそれ以上に違法なものと結びついている場合、コンプライアンスチームは即座に把握しなければなりません。多くの企業は外部プロバイダーと提携し、AIを用いてこれらのつながりを追跡しています。なぜなら、人間のチームがすべてのブロックチェーン取引を追跡することはほぼ不可能だからです。しかし、AIはこの分野で非常に効果的で、疑わしいパターンを簡単に、数秒で追跡し、資金の出所を正確なパーセンテージで分解できます。最後に、レポーティングプロセスへのAIの活用があります。通常、規制当局向けにデータを収集・整理するには多くの時間がかかり、手作業では細かなミスが多くなります。しかし、AI搭載ツールはこれを自動で行い、迅速かつ正確なレポートを提供し、明確な記録を保持します。これにより監査はより速く、エラーも少なくなり、レポーティングチームの作業が大幅に楽になります。バイアスとユーザビリティもちろん、AIは完璧ではありません。比較的新しい技術であり、いくつかの欠点があります。多くの人はこれを倫理的ジレンマと結びつけ、AIは偏っており差別的だと言います。しかし、実際には問題はAIそのものではなく、設計の不備やユーザビリティの低さに起因していることが多いと私は考えます。例えば、AIプログラムがパスポートのスキャンを拒否した場合、必ずしもモデルに偏見があるからとは限りません。多くの場合、システムが必要な写真の種類を明確に説明していなかったり、インターフェースがぼやけた画像を簡単にアップロードできるようになっていたりするからです。この問題は、より明確な指示でユーザーエクスペリエンスを改善すれば簡単に解決できます。AIに倫理的問題がないもう一つの理由は、AIシステムは与えられたデータに基づいて学習・動作するからです。入力データに既存の人間のバイアスや不完全な情報が含まれていれば、AIはそれらのパターンを再現します。これはAIが本質的に偏っているからではなく、教えられたものを鏡のように映し出すからです。つまり、問題はしばしば最初の段階、データの収集や選択方法にあり、AI自体にあるわけではありません。それでも、AIが複雑なアルゴリズムと透明性の欠如により、コンプライアンスチームが説明できない判断を下すケースがあります。言い換えれば、AIプログラムは決定を下すことはできても、なぜその結論に至ったのかを常に示すわけではありません。これは苛立たしいものですが、必ずしも倫理違反を意味するわけではありません。このような状況を回避するための解決策が以下です。人間のタッチの必要性AIを倫理的脅威として見るのではなく、人間の能力を拡張する強力なツールとして捉えるべきです。最良の結果は、AIと人間の監督・判断が組み合わさったハイブリッドシステムから得られます。つまり、AIはデータ量の多い反復作業を実行し、疑わしいケースを手動で慎重にレビューするためにフラグを立てるべきです。この協働により説明責任が加わり、AIが正確に何をしているか完全に理解できなくても、責任が明確になります。コンプライアンスは単にチェックリストを埋め、規制を満たすだけではないという認識が高まっています。すべてのコンプライアンス担当者は、信頼を築き、顧客の体験を誠実に理解することが極めて重要であることを知っています。AIはデータを分析しパターンを特定できますが、感情を感じたり、顧客の状況の全体的な文脈を把握したりする能力は欠けています。 そのため、実際の人間は注意深さと共感が求められるタスクを処理する上で依然として非常に重要です。将来的にはAIがすべてのニュアンスを読み取れるようになる可能性が高いですが、現時点では協働が最善の戦略です。最終的な言葉結局のところ、ブラックボックス的な課題があるにもかかわらず、コンプライアンスにおけるAIを諦めることはありません。むしろ、AIは人間が追いつけないほど速く、より良くできることがあります。人間が1秒で数百件の取引をスキャンしたり、リアルタイムで数千件のIDを比較したりすることは不可能です。AIは疲れず、集中力を失さず、すべてのケースに同じ基準を適用するため、技術的な欠点を上回ります。それでも、AIは人間の思考を代替できず、顧客の状況を理解するための実際の対話もできません。したがって、前述したように最適な形はパートナーシップです。AIはスピードとデータ処理に、そして人間は最終的な判断と顧客とのコミュニケーションにそれぞれ活用されます。
