新しい実践規範に沿ったAIによる金融データの保護：英国銀行業界向けガイド

英国の金融サービス業界は、人工知能が銀行業務を変革する中で、イノベーションとセキュリティの重要な交差点に立たされています。英国政府の新しいAIサイバーセキュリティ実践規範は、金融機関がAIの変革能力を活用しながら機密データを保護しようとする際に、重要な指針を提供する絶好のタイミングで登場しました。

最近のFCAデータは、この課題の規模を明らかにしています。英国の金融機関の78%が、アルゴリズム取引から不正検出、顧客サービスに至るまで、業務全体でAIシステムを導入しています。この広範な採用は、金融サービスの改善に前例のない機会をもたらしますが、同時に機密金融データに新たなリスクをもたらします。2025年2月に発表された政府の新しい実践規範は、これらのAIシステムとそれらが処理する機密データを保護するための重要な要件を確立しています。

金融サービスにおけるAIのリスク

金融サービスにおけるAIの統合は、新しい実践規範の下で特別な注意を要する独自の課題を提示します。金融機関は、運用効率と市場競争力を維持しながら、効果的な保護対策を実施するために、これらのリスクを理解する必要があります。

取引システムと市場データ

取引業務におけるAIの使用は、実践規範の下で保護が必要な最も機密性の高い分野の一つです。金融機関は、独自の取引アルゴリズムと市場に敏感なデータを保護しながら、現代の市場が要求する速度と効率を維持しなければなりません。この微妙なバランスには、取引業務に遅延をもたらすことなく、AIへの不正アクセスを防ぐ高度なセキュリティ対策が必要です。

決済処理インフラ

決済処理システムの保護は、実践規範の下でのもう一つの重要な課題です。AIシステムがますます取引処理と不正検出を管理する中で、金融機関はリアルタイム処理能力を維持しながら、機密決済データを保護する堅牢なセキュリティ対策を実施しなければなりません。

顧客金融データの保護

顧客の金融情報の保護は、新しい実践規範の下で特に注意が必要です。金融機関は、個別化された銀行サービスや自動化された顧客サポートなどの正当なAI駆動サービスを可能にしながら、顧客データを不正なAIアクセスから保護する包括的なセキュリティ対策を実施しなければなりません。

新しい実践規範への適合

この規範は、従来のセキュリティ評価を超えた高度なリスク評価アプローチを義務付けています。金融機関は、直接的なセキュリティリスクだけでなく、AIシステムが機密金融データと相互作用することによって引き起こされる潜在的な脆弱性も考慮しなければなりません。

この評価プロセスでは、以下を評価する必要があります：

顧客向けアプリケーションからバックオフィスプロセスに至るまで、業務全体にわたるAI実装の範囲と性質。これらの相互作用を理解することで、金融機関は潜在的な脆弱性を特定し、適切な保護対策を実施することができます。

既存のセキュリティコントロールとAI特有のリスクに対するそれらの有効性。多くの機関は、従来のセキュリティ対策を強化して、AIシステムが提示する独自の課題に対処する必要があることに気付くでしょう。

運用効率と顧客サービスへの潜在的な影響。セキュリティ対策は、金融業務を妨げるのではなく、支援する方法で実施されなければなりません。

技術的実装要件

この規範は、金融環境におけるセキュリティ対策の実施に関する具体的な指針を提供しています。金融機関は、機密データを保護しながら運用効率を維持する包括的なセキュリティフレームワークを開発しなければなりません。これには以下が含まれます：

AIシステムの権限を管理しながら厳格なセキュリティ基準を維持できる高度なアクセス制御システム。これらのシステムは、複雑な金融業務を処理しながら、機密データへの不正アクセスを防ぐ能力を持たなければなりません。

システム性能に影響を与えることなく、潜在的なセキュリティインシデントを検出できる高度な監視能力。金融機関は、現代の金融業務に必要な速度と効率を維持しながら、AIシステムの行動を追跡できなければなりません。

トレーニングと意識向上の要件

この実践規範は、金融セクターの人員に対する専門的なトレーニングに大きな重点を置いています。この要件は、従来のセキュリティ意識向上トレーニングを超えて、AI関連のリスクと保護対策に特化しています。

専門スタッフの育成

金融機関は、AIシステムとデータの保護における独自の課題に対処する包括的なトレーニングプログラムを開発しなければなりません。これらのプログラムは、技術的なセキュリティ対策だけでなく、金融サービスに特有の運用上の考慮事項もカバーする必要があります。

運用統合

トレーニングプログラムは、日常業務に統合され、セキュリティ意識が組織文化の一部となるようにしなければなりません。これには、新たな脅威や規範の下での新しい保護要件に対応する定期的な更新とリフレッシュコースが含まれます。

インシデント対応と復旧計画

この規範は、AI関連のセキュリティイベントに特化した高度なインシデント対応能力を義務付けています。金融機関は、予防と復旧の両方に対応する包括的な計画を策定しなければなりません。

対応フレームワークの開発

組織は、AI関連のセキュリティインシデントを特定し対応するための明確な手順を確立しなければなりません。これらの手順には以下が含まれます：

重要な金融業務を中断することなく起動できる即時対応プロトコル。対応フレームワークは、セキュリティ要件と重要なサービスを維持する必要性のバランスを取らなければなりません。

インシデント管理に適切な利害関係者が関与することを保証するエスカレーション手順。必要に応じて規制当局との調整を含みます。

事業継続統合

インシデント対応計画は、より広範な事業継続戦略と統合されなければなりません。金融機関は、セキュリティインシデントに対処しながら重要な業務を維持できることを確認するために、これらの計画を定期的にテストする必要があります。

監視と継続的改善

この規範は、継続的な監視とシステムの強化の重要性を強調しています。金融機関は、AIの運用にリアルタイムの可視性を提供し、継続的なセキュリティ改善をサポートする高度な監視システムを実装しなければなりません。

パフォーマンス指標

組織は、セキュリティ対策の有効性を測定するための明確な指標を確立する必要があります。これらの指標は、技術的なセキュリティ要件と運用への影響の両方に対応し、セキュリティプログラムの有効性を包括的に把握するためのものです。

適応と強化

セキュリティ対策は、新たな脅威や運用要件の変化に対応するために定期的に見直し、更新されるべきです。これには以下が含まれます：

進化する脅威の状況に対するセキュリティコントロールの定期的な評価 運用経験に基づく保護対策の更新 新しいセキュリティ技術が利用可能になった際の統合。

次のステップ

英国の新しい実践規範は、金融セクターのデータを不正なAIアクセスから保護するための重要な進展を表しています。金融機関は、運用効率を維持しながら、コンプライアンスに準拠したセキュリティ対策を実施するために決定的な行動を取らなければなりません。重要なステップには以下が含まれます：

即時の行動

金融機関は、現在のAI実装とセキュリティ対策を徹底的に評価することから始めるべきです。この評価は、技術的要件と運用への影響の両方を考慮する必要があります。

戦略的計画

組織は、即時のコンプライアンス要件と長期的なセキュリティ目標の両方に対応する包括的な実施戦略を策定しなければなりません。これらの戦略には、明確なタイムラインとリソース配分計画が含まれるべきです。

継続的な管理

成功した実施には、セキュリティ対策の継続的な監視と調整が必要です。金融機関は、セキュリティプログラムの継続的な管理と改善のための明確なプロセスを確立するべきです。

Kiteworksは英国の金融機関が実践規範に準拠するのを支援します

金融機関は、Kiteworks AIデータゲートウェイを活用することで、実践規範への準拠を加速できます。この包括的なソリューションは、以下を通じて主要な要件に対応します：

ゼロトラストAIデータアクセス：プラットフォームは、金融データとのAIの相互作用に特化した厳格なゼロトラスト原則を実施します。これは、厳格なアクセス制御と継続的な検証を求める規範の要件に直接一致します。

コンプライアントなデータ取得：安全な取得強化生成（RAG）を通じて、金融機関はAIモデルの性能を安全に向上させながら、機密金融データアクセスを厳密に管理できます。この能力は、AIの革新と規制コンプライアンスのバランスを取る組織にとって特に重要です。

強化されたガバナンスとコンプライアンス：プラットフォームの堅牢なガバナンスフレームワークは、金融機関を支援します：

• AI実装全体で厳格なデータガバナンスポリシーを施行
• すべてのAIデータ相互作用の詳細な監査ログを維持
• 実践規範とより広範な規制要件の両方に準拠
• AIデータアクセスパターンを監視し報告

リアルタイム保護：包括的な暗号化とリアルタイムアクセス追跡は、規範が要求する継続的な監視と保護を提供し、金融機関が以下を可能にします：

• ライフサイクル全体で機密金融データを保護
• 保護された情報へのAIシステムアクセスを追跡し制御
• 潜在的なセキュリティインシデントに迅速に対応
• 詳細なコンプライアンス文書を維持

これらの能力を通じて、Kiteworksは、AIの革新を可能にしながら、実践規範が要求する厳格なデータ保護基準を維持するための微妙なバランスを金融機関が達成するのを支援します。

KiteworksとそのAIデータゲートウェイがAIの取り込みからあなたの機密金融データをどのように保護できるかについて詳しく知るには、カスタムデモをスケジュールしてください。

追加リソース

• ブログ記事 ゼロトラストアーキテクチャ：信頼せず、常に検証
• ビデオ KiteworksがNSAのデータ層モデルでのゼロトラストを進める方法
• ブログ記事 コンテンツ層にゼロトラストを拡張することの意味
• ブログ記事 ゼロトラストアプローチで生成AIに信頼を築く
• ビデオ Kiteworks + Forcepoint: コンテンツ層でのコンプライアンスとゼロトラストの実証