MicrosoftとChainalysisの幹部は、AIエージェントが大規模な取引管理を開始するなか、金融業界はマシンIDと信頼性を最優先にレガシーインフラの抜本的見直しを迫られていると警鐘を鳴らした。
両社の幹部によれば、人工知能は金融システムを機械による大量取引実行のモデルへと押し進め、管理・監督・インフラ面に新たな課題を生じさせている。
Microsoftワールドワイド金融サービス担当コーポレート・バイスプレジデントのBill Borden氏は火曜日、複雑化する取引需要に伴いレガシーシステムへの圧力が増大していると指摘。ニューヨーク市でAlchemy主催のイベントにて「遅延、規模、複雑性が競争力に影響を及ぼし始める時こそ転換点であり、その段階では企業は自社システムの設計を再検討せざるを得ない」と述べた。
自動化はこれまでも金融業務に存在したが、Borden氏は現在の焦点が「能力」から「信頼」へとシフトしているとした。「技術がヘッジ戦略の自動実行を可能にするか否かが問題ではなく、それは達成可能だ。より重要なのは、そのプロセスを信頼し、監査・管理できるかどうかだ」と語っている。
Microsoftは自社製品の多くに独自のAIアシスタントを搭載し、この変革を支えるツールを開発中だ。AIエージェントにIDと権限を付与し、行動の追跡を可能にするシステムも含まれている。Borden氏は、規制環境下で人間の直接入力なしで行われる意思決定について、「何がその決定を統制したのか」「システムは方針に沿っているか」を示す必要があると強調した。
一方、Chainalysis共同創業者兼CEOのJonathan Levin氏は、暗号資産セクターが自動化金融の実践モデルを既に提供していると指摘。ブロックチェーンネットワークはスマートコントラクトやソフトウェア駆動のウォレットを介して大量取引を処理しており、これをエージェントベースのシステムに似た構造であると説明した。Levin氏は「我々は金融サービス業の他分野よりも遥かに早く、こうした瞬間に備えてきた」と述べている。
この経験はリスク管理にも及び、Levin氏は直接的な人間介入なしに大量取引が行われるシステムで必要となる監視例として、「何千もの異なるウォレットにまたがる不正資金の追跡」を挙げた。
将来展望について両氏は複数のシステムの共存を予想している。Levin氏は「10年後には商取引の大半がパブリックインフラ上で決済される」と述べる一方、Borden氏はパブリックブロックチェーン、プライベートネットワーク、既存決済レールを統合的に繋ぐアプローチを提唱した。
Borden氏は「従来の決済レールは今後も存続し、それらを連携させるレイヤーとしてソフトウェアが機能するだろう」と語っている。