銀行におけるエージェント型AIのセキュリティ確保：ガバナンスのギャップから継続的な統制へ

銀行業界において、エージェント型AIはもはや実験段階ではありません。金融機関の65%が本番環境でAIを運用し、42%が人間の確認なしに取引の実行、決済のルーティング、与信パラメーターの調整を行う自律型エージェントを導入しています。しかし、多くの銀行が依存するセキュリティアーキテクチャは、意思決定するシステムではなく、応答するシステムを前提に構築されたものです。

本ウェビナーでは、AIシステムが振る舞い、API、インフラストラクチャの各レイヤーにまたがって同時に動作することで生じる構造的なセキュリティギャップと、境界型防御、四半期ごとのポリシーレビュー、手動の修復ワークフローでは、こうした脅威に根本的に対応できない理由を解説します。また、DORA、EU AI Act、NISTの間で進む規制の収れん、CISO、CTO、CROに求められる新たな説明責任モデル、そして意図が実行へと移される推論レイヤーでAIをガバナンスするために必要なアーキテクチャの転換について説明します。参加者は、敵対的テスト、自動修復、リアルタイムの適用を連携させるための実践的なフレームワークを習得できます。

主なポイント：

• ガバナンスのギャップは、人員ではなく構造に起因します
• エージェント型AIは、3つの脆弱性レイヤーを同時に生み出します
• 推論レイヤーが新たなセキュリティ境界に
• 規制の収束は現実に進んでおり、その動きは加速しています
• セキュリティ、修復、適用は、単一の継続的なシステムとして機能する必要があります