グローバル企業が人工知能の活用を加速させる中、アジアのデジタル資産金融サービスグループであるハッシュキーグループも、AI戦略の実施を体系的に推進している。同グループは最近、「グループ技術調整委員会」を正式に設立し、経営陣がAIおよび最先端技術の全体的な計画と実施の方向性を直接調整する体制を整えた。社内通知によると、この委員会はグループの技術アーキテクチャのトップレベル設計、AI戦略計画、事業部門間の技術連携を担当し、組織のより高度なインテリジェンスと自動化への変革を加速させる役割を担う。
今回の組織改革は、HashKeyのAI探求における新たな段階を示すものでもあります。これまで、AIは主に社内における個人用ツールとして、また限定的な試験運用に用いられてきましたが、モデル機能の向上と組織的な理解の深化に伴い、グループ全体でAIを体系的に推進し、社内業務、研究開発プロセス、ユーザーサービスシステムへの統合を試みています。先日、HashKeyグループのCTOであるDevin Zhang氏が、同社のAI戦略、セキュリティフレームワーク、デジタル資産業界における応用可能性について、自身の見解と評価を述べました。
デビン氏は、企業がAIを大規模に導入する上で、今が重要な時期だと考えている。一方では、基本的なモデル機能が高度化し、より多くの企業レベルのアプリケーションをサポートできるレベルに達している。他方では、数年にわたる市場教育と実践経験を経て、組織と人材の準備状況が徐々に向上している。こうした背景から、HashKeyのAIに対する理解は、プロセス全体にわたる組織能力の向上へと近づいている。
Q：HashKeyはなぜこの段階で体系的にAI開発を進めているのですか？
デビン・チャン：過去1、2年の間に、AIは社内で実用化段階に入り、特に研究開発チームではAI支援プログラミングがかなり一般的になっています。今、真の変化は、AIの役割が個人レベルの効率化ツールから、企業やグループレベルで体系的に導入される能力システムへと進化していることです。これは主に2つの理由から重要な転換点です。第一に、大規模モデルの基本機能が比較的成熟していることです。まだ急速に反復開発が進められていますが、基盤となる機能はすでにエンタープライズレベルのアプリケーションをサポートできます。第二に、組織と人材の準備も徐々に成熟しています。数年の経験と使用を経て、誰もが基本的な理解と経験を蓄積しています。HashKeyにとって、AIを推進する目標は、コンプライアンスと制御可能性を前提として、人間の判断とAIの実行および効率化機能を組み合わせ、より大規模なビジネス成長をサポートすることです。
Q：HashKeyのような組織にとって、AIの最も直接的な価値は何ですか？
デビン・チャン：主な側面は2つあると思います。1つは内部業務効率の体系的な改善、もう1つはユーザーエクスペリエンスの継続的な向上です。内部業務に関しては、現在2つの主要な方向性に注力しています。1つはR&Dチェーンの効率化で、要件定義、設計、開発、テストから展開、納品まで、AI機能を段階的に導入していくことです。もう1つはR&D以外のチェーンで、人事、法務、財務、コンプライアンス、マーケティング、広報などのチームが含まれます。多くの部署が現在AIを使用していますが、ほとんどが個別の事例での使用にとどまっています。本当に重要なのは、組織全体のコラボレーション効率を向上させるフルチェーンAIの実装です。ユーザーの視点から見ると、将来の金融サービスのやり取りの多くは、オペレーション主導型から意図主導型に移行するでしょう。ユーザーがやりたいことを表明すると、システムがその意図を理解し、実行パスを整理し、重要なポイントでユーザーに確認を提供します。
Q：現段階でHashKeyはどのAIシナリオを優先的に実装する予定ですか？
デビン・チャン：私たちは、明確なビジネス目標、長い処理時間、高い反復率、そして測定可能な効率改善を伴うシナリオに重点を置いています。研究開発システムにおいては、このアプローチは主にAIを活用した研究開発CICDプロセスの変革に反映されています。一方、研究開発以外の部門では、明確に定義されたルールに基づいた、さまざまな反復性の高いプロセスの自動化に、より強く反映されています。
一方、HashKeyはインフラセキュリティとリスク管理におけるAIの活用も進めています。インフラセキュリティにおいては、脅威ハンティング、ケース追跡、潜在的リスクの発見、IT資産管理にAIを活用し、セキュリティ機能の深度と幅を向上させています。リスク管理においては、マネーロンダリング対策調査、集団行動の特定、複雑なアカウント問題の判断にインテリジェントエージェントの連携メカニズムを導入しました。これまでリスク管理チームによる長時間の処理が必要だった一部のサポートプロセスは、まずインテリジェントエージェントによって分析され、その後担当者によってレビューおよび提供されるようになりました。研究開発面では、HashKeyはAI主導のエンドツーエンド開発プロセスに関する明確な計画も策定しています。要件理解、コード生成、テスト、導入前監査に関する関連調査が徐々に進展しており、アプリケーションセキュリティ監査も研究開発AIパイプラインに徐々に組み込まれています。
Q：金融機関がAIを推進する上で、セキュリティフレームワークが前提条件となるのはなぜですか？
デビン・チャン：AIがビジネスプロセスに導入されると、ガバナンスの対象が変わってきます。以前は、モデルの強度や回答の正確さに重点が置かれていました。しかし、AIエージェントが実際に企業プロセスに導入されると、システムアクセス、API呼び出し、データ読み取り、プロセス実行、さらには外部からのアクショントリガーといった課題に直面します。この時点で、企業が管理する必要があるのは、リソースにアクセスし、権限を呼び出し、アクションを完了できる実行エンティティのセットです。金融機関の場合、リスクの焦点は、インテリジェントエージェントのアーキテクチャ、権限管理、および実行境界へと移ります。インテリジェントエージェントがタスクを実行できるようにするには、権限を付与する必要があります。権限が実際のビジネスフローに導入されると、権限境界、キー管理、リソースアクセスルール、行動追跡、および責任帰属のすべてを再定義する必要があります。階層化され、分散化され、制御可能で、追跡可能で、監査可能なガバナンスシステムが確立されて初めて、AIはコアビジネスプロセスに真に導入できるのです。
Q：コンプライアンスを遵守する取引所として、HashKeyはAI開発のペースと範囲をどのように管理していくのでしょうか？
デビン・チャン：私たちはAIを体系的に推進し、それが業界、会社、そして私たちのビジネスに大きなプラスの影響を与えると確信しています。しかし、導入のペースは規制環境と整合させる必要があります。現段階では、内部効率、バックエンド機能、リスク管理、研究開発プロセスへのAI統合といった分野を優先すべきです。なぜなら、それらの価値は明確であり、効率改善は確実で、外部リスクは管理しやすいからです。ユーザー側のイノベーション、特に取引プロセスに直接関与し、ユーザーの取引頻度や行動を大きく変える可能性のある機能については、導入のペースはより慎重になります。意図主導型のインタラクションはユーザーの操作を簡素化するのに役立ちますが、インテリジェントエージェントが戦略実行をさらに自動化したり、高頻度取引の意思決定においてユーザーを代替したりする場合には、コンプライアンスを遵守する取引所は、責任範囲、ユーザー保護、規制要件をより十分に評価する必要があります。そのような機能を製品システムに統合すべきかどうかは、規制環境との整合性を保ちながら段階的に導入する方が適切です。
インフラストラクチャレベルでは、HashKeyは外部のエンタープライズグレードプラットフォームとプライベートデプロイメントを並行して利用するアプローチを採用します。現在、同社は主に組織レベルのデータ分離、セキュリティ責任、およびマルチモデル呼び出し機能を備えたプラットフォームを利用しますが、より機密性の高いシナリオではプライベートデプロイメントパスを維持します。HashKey自体は、基本モデルの上にビジネス固有のインテリジェントエージェントシステムを構築することに注力します。
より長期的な視点で見ると、HashKeyのAIに対する理解は、デジタル金融インフラの進化にまで及んでいます。同グループの会長兼CEOである暁峰氏は、最近のメディアインタビューで、人工知能と暗号化技術は徐々に深い統合へと向かっていると述べました。AIエージェントの急速な発展に伴い、将来のインテリジェントエージェントは徐々に独立したデジタルIDと決済機能を持つようになり、オンチェーン経済システムにおいてより多くの役割を担うようになるでしょう。こうした流れの中で、ブロックチェーン技術はAIエージェントの管理と調整のための重要なインフラとなる可能性も秘めています。
デビン氏は、AIが金融サービス機関のユーザーとのやり取り、バックエンド機能、そして技術アーキテクチャを徐々に変えていくと考えている。HashKeyにとって、短期的な目標は効率性とユーザーエクスペリエンスの向上、中期的な目標はバックエンド機能と技術基盤の強化、そして長期的な目標は次世代デジタル金融インフラの進化への参画である。コンプライアンスを遵守するデジタル資産機関にとって、この道筋はより現実的と言えるだろう。
