すぐに試せる具体的なプロンプト例
「金融規制の最新動向について、主要なポイントを5つ箇条書きでまとめてください。各ポイントには簡単な説明を付け加えてください。」
規制対応の自動モニタリングを効果的に活用するための3つのポイント
1. データ収集と分析の自動化
規制対応の自動モニタリングの第一歩は、関連データの収集と分析を自動化することです。生成AIの使い方を工夫することで、この作業を大幅に効率化できます。
例えば、次のようなプロンプトを使って、生成AIに規制関連の情報を整理させることができます：
「最近の金融規制の変更について、以下の項目ごとにまとめてください：
1. 規制の名称
2. 施行日
3. 主な影響を受ける業界
4. 重要なポイント（3つ）
5. 対応のための推奨アクション」
このように生成AIを活用することで、大量の情報を素早く整理し、重要なポイントを抽出できます。ただし、生成AIの出力内容は常に人間が確認し、正確性を担保する必要があります。
2. リスク評価とアラートシステムの構築
自動モニタリングの次のステップは、収集したデータに基づいてリスクを評価し、必要に応じてアラートを発信するシステムを構築することです。生成AIは、この過程でも強力な支援ツールとなります。
以下のようなプロンプトを使って、生成AIにリスク評価の基準を提案させることができます：
「金融機関における規制遵守のリスク評価基準を作成してください。以下の要素を考慮に入れてください：
1. 規制の複雑さ
2. 違反時のペナルティの重大性
3. 自社の対応能力
4. 業界内での一般的な対応状況
各要素について、低リスク、中リスク、高リスクの基準を示してください。」
このような生成AIの出力を参考にしながら、自社の状況に合わせたリスク評価基準を作成し、自動モニタリングシステムに組み込むことができます。
3. レポーティングと改善プロセスの自動化
規制対応の自動モニタリングの最終段階は、結果のレポーティングと、それに基づく改善プロセスの実行です。ここでも生成AIの活用が有効です。
例えば、次のようなプロンプトを使って、生成AIにレポートのテンプレートを作成させることができます：
「規制遵守状況の月次レポートのテンプレートを作成してください。以下の項目を含めてください：
1. エグゼクティブサマリー
2. 主要な規制の遵守状況（表形式）
3. 新たに特定されたリスク
4. 前月からの改善点
5. 次月の優先アクション項目
各項目について、記載すべき内容の簡単な説明も加えてください。」
このようなテンプレートを基に、自動モニタリングシステムから得られたデータを組み込んで、効率的にレポートを作成できます。さらに、生成AIを使って改善策の提案を得ることもできます：
「金融規制遵守における以下の課題に対する改善策を3つずつ提案してください：
1. データ収集の遅延
2. 社内での規制知識の不足
3. 規制変更への対応の遅れ」
このように生成AIを活用することで、規制対応の自動モニタリングプロセス全体を効率化し、より効果的な規制遵守体制を構築することができます。生成AIの使い方を工夫することで、複雑な規制環境においても、迅速かつ適切に対応することが可能になります。
