AIを使用したリスクモデリングの解説書
SASの専門家2人が、AIと機械学習の事例、活用のヒント、倫理上の導入注意点などをまとめた金融リスク担当者向けのガイドブックを共著
アナリティクスのリーディング・カンパニーである米国SAS Institute Inc.（以下 SAS）は、SASに在籍する2人の専門家が共著した、SASビジネスシリーズの新刊、「Risk Modeling: Practical Applications of Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning（https://www.wiley.com/en-us/Risk+Modeling:+Practical+Applications+of+Artificial+Intelligence,+Machine+Learning,+and+Deep+Learning-p-9781119824930）（リスクモデリング：人工知能、機械学習、深層学習の実用的応用）」が、学術出版社のWileyより出版されたと発表しました。人工知能（https://www.sas.com/ja_jp/insights/analytics/what-is-artificial-intelligence.html）（AI）や機械学習（ML）が、金融サービス、特にリスク管理の分野に大きな変化をもたらすだろうと言われる中、マクロ経済の不確実性への対処やクレジットリスクの診断、気候変動の予測に至るまで、高度なアナリティクス技法が多用されています。銀行や保険会社においても、直面する困難な課題への取り組みにおいて、AIやMLが役立つことが期待されています。活用が急速に広がる一方、これらのテクノロジーは依然として難しいものと感じられており、本書がそのような先入観をやわらげると考えます。
AIへの理解を一気に進めるガイドブック
リスク管理担当者は、変革のためにAIと機械学習が不可欠であることを認識しているはずです。しかし、Global Association of Risk Professionals（GARP）とSASが最近行った、銀行のリスク管理担当者300名を対象とする世界規模の調査によるリスクテクノロジー報告（https://www.sas.com/en/whitepapers/garp-credit-risk-transformations-ai-113178.html）（英文）では、依然として約半数（48%）が、AIとMLを最大の課題として挙げています。
このリスク管理担当者（https://www.sas.com/ja_jp/solutions/risk-management.html）向け入門書では、著者のテリサ・ロバーツ（Terisa Roberts、リスクモデリングおよび意思決定担当グローバルソリューションリード）とステファン・トンナ（Stephen Tonna、シニアバンキングソリューションアドバイザー）が、実践へのガイダンスと事例をもとにAIとMLの解説を行っています。日常的なものからより複雑なものまで、リスク管理担当者、コンプライアンス担当者、その他業界のエキスパートが直面する定量的リスク課題への取り組みに最先端のアナリティクステクノロジーを適用するために、本書は非常に有効な参考書となります。
テリサ・ロバーツは、次のように述べています。「信用リスク、市場リスク、流動性リスク、その他の新たなリスクを緩和する上で、AIや機械学習を利用することは大変重要なはずです。しかしながら、多くの人々はまだそこに手をつけていません。実務担当者とビジネスリーダーは、速やかに学習に取り掛かるべきです。世界経済は不安定となり、気候変動による市場への影響も出始めるなか（https://www.sas.com/en_us/offers/22q3/better-banking.html）、金融サービスセクターはAIを導入せずにいられなくなるでしょう」
AM Best TV（https://www.ambest.com/video/Mediaarchive.aspx?lid=1068187747001&vid=6312003591112）が行った2人の著者へのインタビューでは、本書のハイライトをいくつか紹介しています。また、本書の序論の抜粋（https://media.wiley.com/product_data/excerpt/31/11198249/1119824931-19.pdf）をダウンロードできます。
ステファン・トンナは次のように述べています。「私は以前から、AIと機械学習は『ブラックボックス』であるという先入観を取り払い、バイアスや誤解などからなるハードルを乗り越える方法をできるだけ簡単に説明し、これらのテクノロジーをリスクモデリングに適用することへの抵抗感を払拭したいと思っていました。リスク担当者、エグゼクティブ、各最高責任者が迷いを克服し、課題への取り掛かりを進めれば、これらのテクノロジーがもたらす多くの利益をより早く実感できるはずなのです」
*2023年1月23日に米国SAS Institute Inc.より発表されたプレスリリース（https://www.sas.com/en_us/news/press-releases/2023/january/book-ai-for-risk-modeling.html）の抄訳です。
本原稿はSAS本社プレスリリースの原稿を抄訳したものです。本記事の正式言語は英語であり、その内容および解釈については英語を優先します。
SASについて
SASは、アナリティクスのリーディング・カンパニーです。SASは、革新的なソフトウェアとサービスを通じて、世界中の顧客に対し、データをインテリジェンスに変換するためのパワーとインスピレーションを届けています。SASは「The Power to Know®（知る力）」をお届けします。
*SASとその他の製品は米国とその他の国における米国SAS Institute Inc.の商標または登録商標です。その他の会社名ならびに製品名は、各社の商標または登録商標です。
アナリティクスのリーディング・カンパニーである米国SAS Institute Inc.（以下 SAS）は、SASに在籍する2人の専門家が共著した、SASビジネスシリーズの新刊、「Risk Modeling: Practical Applications of Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning（https://www.wiley.com/en-us/Risk+Modeling:+Practical+Applications+of+Artificial+Intelligence,+Machine+Learning,+and+Deep+Learning-p-9781119824930）（リスクモデリング：人工知能、機械学習、深層学習の実用的応用）」が、学術出版社のWileyより出版されたと発表しました。人工知能（https://www.sas.com/ja_jp/insights/analytics/what-is-artificial-intelligence.html）（AI）や機械学習（ML）が、金融サービス、特にリスク管理の分野に大きな変化をもたらすだろうと言われる中、マクロ経済の不確実性への対処やクレジットリスクの診断、気候変動の予測に至るまで、高度なアナリティクス技法が多用されています。銀行や保険会社においても、直面する困難な課題への取り組みにおいて、AIやMLが役立つことが期待されています。活用が急速に広がる一方、これらのテクノロジーは依然として難しいものと感じられており、本書がそのような先入観をやわらげると考えます。
AIへの理解を一気に進めるガイドブック
リスク管理担当者は、変革のためにAIと機械学習が不可欠であることを認識しているはずです。しかし、Global Association of Risk Professionals（GARP）とSASが最近行った、銀行のリスク管理担当者300名を対象とする世界規模の調査によるリスクテクノロジー報告（https://www.sas.com/en/whitepapers/garp-credit-risk-transformations-ai-113178.html）（英文）では、依然として約半数（48%）が、AIとMLを最大の課題として挙げています。
このリスク管理担当者（https://www.sas.com/ja_jp/solutions/risk-management.html）向け入門書では、著者のテリサ・ロバーツ（Terisa Roberts、リスクモデリングおよび意思決定担当グローバルソリューションリード）とステファン・トンナ（Stephen Tonna、シニアバンキングソリューションアドバイザー）が、実践へのガイダンスと事例をもとにAIとMLの解説を行っています。日常的なものからより複雑なものまで、リスク管理担当者、コンプライアンス担当者、その他業界のエキスパートが直面する定量的リスク課題への取り組みに最先端のアナリティクステクノロジーを適用するために、本書は非常に有効な参考書となります。
テリサ・ロバーツは、次のように述べています。「信用リスク、市場リスク、流動性リスク、その他の新たなリスクを緩和する上で、AIや機械学習を利用することは大変重要なはずです。しかしながら、多くの人々はまだそこに手をつけていません。実務担当者とビジネスリーダーは、速やかに学習に取り掛かるべきです。世界経済は不安定となり、気候変動による市場への影響も出始めるなか（https://www.sas.com/en_us/offers/22q3/better-banking.html）、金融サービスセクターはAIを導入せずにいられなくなるでしょう」
AM Best TV（https://www.ambest.com/video/Mediaarchive.aspx?lid=1068187747001&vid=6312003591112）が行った2人の著者へのインタビューでは、本書のハイライトをいくつか紹介しています。また、本書の序論の抜粋（https://media.wiley.com/product_data/excerpt/31/11198249/1119824931-19.pdf）をダウンロードできます。
ステファン・トンナは次のように述べています。「私は以前から、AIと機械学習は『ブラックボックス』であるという先入観を取り払い、バイアスや誤解などからなるハードルを乗り越える方法をできるだけ簡単に説明し、これらのテクノロジーをリスクモデリングに適用することへの抵抗感を払拭したいと思っていました。リスク担当者、エグゼクティブ、各最高責任者が迷いを克服し、課題への取り掛かりを進めれば、これらのテクノロジーがもたらす多くの利益をより早く実感できるはずなのです」
*2023年1月23日に米国SAS Institute Inc.より発表されたプレスリリース（https://www.sas.com/en_us/news/press-releases/2023/january/book-ai-for-risk-modeling.html）の抄訳です。
本原稿はSAS本社プレスリリースの原稿を抄訳したものです。本記事の正式言語は英語であり、その内容および解釈については英語を優先します。
SASについて
SASは、アナリティクスのリーディング・カンパニーです。SASは、革新的なソフトウェアとサービスを通じて、世界中の顧客に対し、データをインテリジェンスに変換するためのパワーとインスピレーションを届けています。SASは「The Power to Know®（知る力）」をお届けします。
*SASとその他の製品は米国とその他の国における米国SAS Institute Inc.の商標または登録商標です。その他の会社名ならびに製品名は、各社の商標または登録商標です。
