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欧州中央銀行（ECB）が、銀行幹部を急きょ集めて会合を開き、AIの最新モデルが露わにした弱点への対応を迫る見込み。 監督当局は、AIが金融システムに与えうるリスクの深刻さを強調する狙い。 ここで問題になるのは、AIそのものの便利さよりも、「どう壊れるか」「どこで誤作動するか」という地味だけど重要な論点。 金融機関にとっては、AI導入のスピードだけでなく、テスト、監視、ガバナンス（管理体制）が問われる局面だと思う。 Financial Timesの記事によると、ECB（欧州中央銀行）は銀行に対し、最新のAIモデルによって明らかになった欠陥を修正するよう促すため、急きょ会合を招集するという。 ポイントはかなりはっきりしていて、ECBは「AIはすごい」で終わらせる気がなく、金融システムに対するリスクを本気で見ているということだ。 AIと聞くと、多くの人は「便利なチャットボット」や「自動化で仕事が楽になる話」を思い浮かべると思う。 でも金融の世界では、便利さの裏にある“壊れ方”がとても重要だ。 たとえばAIは、うまく動いているときは頼もしい。 顧客対応、文書整理、与信判断の補助、リスク

BNP Paribasが、フランスのAIスタートアップMistral AIや他のパートナーと協力している 目的は、Anthropicの「Mythos」のような新しいAIモデルがもたらしうるサイバーセキュリティ上の脅威に備えること BNP ParibasのCIO（最高情報責任者）Marc Camus氏は、「Mythosだけが注目されがちだが、他社のAIモデルも忘れてはいけない」とコメント つまり、AIは便利なだけではなく、攻撃側にも防御側にも効く“力の増幅器”になってきている、という話 個人的には、ここがかなり重要だと思う。AIの競争は「賢いモデルを作る」話だけでは終わらず、「その賢さをどう安全に扱うか」が本丸になりつつある BNP Paribasは、フランスのAI企業Mistral AIと手を組み、これから登場する高度なAIモデルにどう備えるかを考えている。 Bloombergの記事によると、背景にあるのはAnthropicのMythosのような新世代モデルが引き起こしうるサイバー脅威だ。 ここで大事なのは、脅威が「Mythosだけ」に限らない、という見方だ。 BNP

JPMorganのCEO、Jamie Dimon氏は「AIはすべての仕事に影響する」と述べた その結果、将来的には銀行員の採用は減り、AI人材の採用は増える可能性がある AIはリスク管理、マーケティング、コーディングなど、すでに幅広い業務で使われている ただし、AIで仕事が減っても、JPMorganは配置転換や再教育で吸収する方針 銀行業界では、若手がやっていた単純作業がAIに置き換わりつつある JPMorgan ChaseのCEO、Jamie Dimon（ジェイミー・ダイモン）氏が、かなり率直なことを言いました。 「これからは銀行員をあまり採用しなくなって、代わりに“AI people”をもっと雇うことになるかもしれない」 という話です。 この発言、かなり象徴的だと思います。 なぜなら、銀行というのは昔から「人が多く、階層も厚く、若手が下積みをする」世界の代表みたいな業界だったからです。そこにAIが入ると、仕事の作り方そのものが変わってしまうわけです。 Dimon氏はBloombergのインタビューで、AIは“every job”、つまり「すべての仕事」に影響

Circle共同創業者のSean Neville氏が、Catena LabsでSeries Aとして3,000万ドルを調達した 出資者はAcrew Capitalとa16z cryptoが主導し、Breyer Capital、General Catalyst、QEDなども参加した Catena Labsは、AI agentが安全に金融取引できるようにするツールを作っている 同社は米OCCに対して、ニューヨークでの national trust bank charter を申請した 目的は、AIが使うお金にルールと信頼を与えること Neville氏は「まだ初期段階だ」としつつも、初回取引の大半はagentが実行するようになると見ている Fortuneの記事は、Circleの共同創業者であるSean Neville氏が、新しいスタートアップCatena Labsで3,000万ドルを集めた、という話です。 しかもこの会社、ただのAI企業ではありません。狙っているのは、ざっくり言うと「AIのための銀行」です

UKのデジタル銀行 Monzo が、100以上のチームと12,000超のdbt modelsを支えるデータ基盤を再設計した “data mesh” を少し柔らかく運用したような「meshy」アプローチを採用 データの共有ルールを明確にし、CI（継続的インテグレーション）で自動チェックすることで品質を担保 その結果、warehouse cost を約40%削減し、データの到達速度を約25%改善した まだ移行は道半ばだが、分散開発とガバナンスの両立に手応えが出ている InfoQが取り上げたのは、UKのデジタル銀行 Monzo が進めているデータ基盤の再設計です。 ひとことで言うと、「たくさんのチームが自由に動けるようにしつつ、データの品質とコストはちゃんと管理する」という、なかなか欲張りな挑戦です。 しかも規模がすごい。Monzoでは100以上の独立したチームが、12,000を超える dbt models を扱っています。 dbt model というのは、ざっくり言えば SQLで書かれたデータ変換の部品 です。生のデータを、分析しやすい形に変えるための“加工