MicrosoftとChainalysisの幹部らは、AIエージェントによる大規模な取引管理の増加に伴い、金融業界がマシンIDと信頼を重視し、レガシーインフラの抜本的な再構築を迫られていると警鐘を鳴らした。

MicrosoftとChainalysisの経営陣によると、人工知能は金融システムを、機械が大量の取引を実行するモデルへと押し進めており、管理や監督、インフラに関する新たな課題を生み出しているという。

Microsoftの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、Bill Borden氏は火曜日、取引需要の複雑化に伴い、レガシーシステムへの圧力が増大すると述べた。ニューヨーク市でAlchemy主催のイベントにて同氏は、「レイテンシー、規模、複雑性が競争力に影響を及ぼし始める時が転換点で、その際には企業がシステムの構築方法を見直さざるを得なくなる」と指摘した。

金融における自動化は長年にわたり存在してきたが、Borden氏は現在の焦点が「能力」から「信頼」へと移行していると説明する。「技術がヘッジ戦略の自動化を実現できるかどうかは問題ではない。実際、可能だ。問題は、その技術を信頼できるか、監査・管理できるかどうかだ」と同氏は語った。

Microsoftは、多くの製品に独自のAIアシスタントを搭載しており、この変化を管理するためのツール開発に注力している。その一例として、AIエージェントにIDと権限を付与し、その行動を追跡できるシステムがある。Borden氏は規制環境においては、人間の直接的な入力なしに意思決定が行われた場合、企業は「何が意思決定を制御したか」や「システムが方針に従ったか」を明示する必要があると述べた。

Chainalysisの共同創業者兼CEOのJonathan Levin氏は、暗号資産セクターが既に自動化された金融の実用モデルを有していると説明した。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型ウォレットを通じて大量の取引を処理しており、Levin氏はこれを「エージェントベースのシステムに類似した環境」と捉えている。「私たちは金融サービス業界の中でもいち早く、このような時代の到来に備えてきた」と述べた。

この経験はリスク管理にも及び、Levin氏は、人間の直接的な介入なしに大量の取引が行われるシステムに求められる監視の例として、「何千もの異なるウォレットにまたがる不正資金の追跡」を挙げている。

将来展望について、両氏は複数のシステムが共存すると見ている。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」と予測する一方、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、既存の決済インフラを統合するアプローチを示した。

Borden氏は「伝統的な決済レールは今後も存続すると考えており、それらをつなぐソフトウェアが新たなレイヤーとして機能する」と述べた。