AI技術の急速な発達により、フィンテック業界は規制遵守とイノベーションの両立が存続の鍵となる時代に突入しています。

欧州では「GDPR第22条」の明確化や「EU AI法」の制定などにより、AIを活用したシステムに厳格な規制が適用されるようになったことで、フィンテック企業は根本的なビジネスモデルの見直しを迫られている状況です。

本記事では、フィンテック領域における欧州での最新規制動向についての解説に加えて、今後のBtoB企業が取るべきAI規制への対応戦略についても詳しく解説していきます。

フィンテック市場の現状と課題

近年の欧州フィンテック市場は、急激な成長を続ける一方で、資金調達は厳しい市場へと変化しています。市場の現状数値からもわかる通り、フィンテック業界が直面している課題は明確です。

年度	欧州フィンテック投資額	主な特徴
2022年	153億ユーロ	ユニコーン企業の約22%がフィンテック企業
2023年	46億ユーロ	金融市場の逼迫と高リスク投資からのシフト

2022年には153億ユーロあった投資額から、2023年には46億ユーロへと投資額が激減しており、これは金融市場の逼迫と高リスク投資から安定型投資へのシフトが原因であると考えられます。

こうした市場の悪化により、多くのフィンテック企業にとってコスト削減と効率化が最優先課題となった結果、AIを活用した「代替信用スコアリングモデル」の導入に注目が集まりました。

▶ 参照 : Statista – Fintech market in Europe

代替信用スコアリングモデルの台頭

現代のフィンテックサービスは、毎日何十億回もの計算処理を支える人工知能(AI)システムと機械学習(ML)技術なくしては成立せず、その中核となるシステムが代替信用スコアリングモデルです。

代替信用スコアリングとは？

代替信用スコアリングモデルとは、AIや機械学習(ML)技術を活用して信用評価の効率を高めることができる画期的なソリューションです。この技術は、従来の金融データに依存しない新しい信用評価手法として、近年フィンテック業界の主流となりつつあります。

評価手法	データソース	評価に要する時間	対象者の範囲
従来型の信用評価手法	金融取引の履歴に限定	長い	金融履歴保有者のみに限定
代替信用スコアリング	多様なデジタルデータ	短い	金融履歴非保有者にも適用

この信用評価手法により、金融取引履歴が少ない若年層や新興国の消費者に対しても適切な信用評価が可能になります。また、コスト削減が求められるフィンテック企業にとっては、人的リソースの大幅な削減を見込めるため、費用対効果の高いソリューションとして注目が集まっている背景があります。

代替信用スコアリングで活用されるデータ

従来の信用評価では、銀行の取引履歴やクレジットカードの利用実績といった限定的なデータのみが活用されていましたが、AI技術の発展にともない、現代のフィンテック企業では、以下のような多様なデータを活用しながら個人の信用情報をスコアリングしています。

データカテゴリ	具体例	評価要素
デジタルフットプリント	ウェブサイト閲覧履歴、検索履歴	オンライン行動パターン
ソーシャルメディア	Facebook、X(Twitter)、Instagram	社会的な接点と影響力
モバイルデータ	アプリ利用状況、位置情報	生活パターンと安定性
公共料金支払い	電気、ガス、水道料金の支払い履歴	基本的な支払い能力
通信履歴	電話番号、メールアドレス	本人確認と安定性

上記のような膨大な非構造化データを処理するためには、AIや機械学習アルゴリズムの利用が不可欠であり、これらの技術によって、従来では不可能だった包括的な信用評価が実現されています。

代替信用スコアリングが直面している課題

上記の通り、代替信用スコアリングは、従来の信用評価手法の弱点とされていた「対象範囲の限定性」や「評価時間の長期化」などを克服することができる革新的なソリューションではあるものの、評価精度は学習データの品質に依存するといった重大な課題も存在します。

課題	内容
学習データのバイアスも継承する	過去のデータに含まれる偏見や差別的要素も学習してしまう
プロセスのブラックボックス化する	意思決定のプロセスが不透明となるため承認可否の説明が困難
動的な適応学習は管理が難しい	システムが継続的に学習し変化するため一定の品質保証が困難
人間による介入が排除されてしまう	効率化を追求してしまうと人間の判断が入る余地が限定される

この結果「なぜある人はローンを承認され、ある人は却下されるのか？」という基本的な疑問に対する明確な説明ができない状況が生まれてしまうため、AIシステムの健全性と公正性を確保するためにも、人間による監視や介入体制の構築が重要な課題となっているわけです。

フィンテック領域におけるAI規制の動き

代替信用スコアリングの課題が浮き彫りになっている現状、人権や個人情報の保護観点から、自動化された信用評価システムを規制しようとする動きも活発化を見せています。

GDPR第22条の存在

一般データ保護規則(GDPR)第22条では、個人に対して以下の権利が保障されており、この条文の存在は、フィンテック企業と金融機関が用いる代替信用スコアリングの利用において問題となる可能性が指摘されていました。

The data controller shall implement suitable measures to safeguard the data subject’s rights and freedoms and legitimate interests, at least the right to obtain human intervention on the part of the controller, to express his or her point of view and to contest the decision.

「データ管理者は、データ主体の権利、自由、正当な利益を保護するために適切な措置を講じなければならない。少なくとも、データ管理者側による人的介入を得る権利、自身の見解を表明する権利、決定に異議を申し立てる権利を保護するものとする。」

C-634/21事件のECJ判例

ただし、これまでこのGDPR第22条は単に条文が存在しているだけで、具体的に代替信用スコアリングが違反状態であるかについては意見が分かれる状態が続いており、また具体的な罰則規定なども明文化されていませんでした。

そうした状況の中、2023年12月に発生したSCHUFA事件(通称C-634/21事件)において、欧州司法裁判所(ECJ)は、初めてAIを活用したビジネスモデルのデータ保護義務について公式な見解を示しました。

C-634/21事件におけるECJ判決の要点
信用スコアの自動生成は自動化された個人意思決定に該当
信用照会機関と貸し手の両方がGDPR第22条の義務を負う
人間によるAI承認プロセスの監視と介入の仕組みが必須

EU AI法の存在

欧州において、GDPR第22条と並んで忘れてはならないのが「EU AI法」の存在です。2023年12月9日に暫定合意が成立したEU AI法では、AIシステムの利用に関する包括的な枠組みとして、以下の6つの一般原則が定められています。

項目	内容
人間の主体性と監督	AIシステムに対する人間の適切な監視
技術的堅牢性と安全性	AIシステムの信頼性と安全性の確保
プライバシーとデータガバナンス	個人データの適切な保護と管理
透明性	AIシステムの動作に関する適切な情報提供
公平性	バイアスや差別の排除
社会的福祉	持続可能な発展への貢献

対策項目	実装内容	期待される効果
人間による介入権の保障	審査プロセスへの人的レビューの導入	機械的判断の修正機会を提供
意見表明権の確保	顧客からの異議受付体制の構築	個人の主張を反映する仕組み
決定理由の説明責任	判定根拠の可視化システムの導入	透明性の向上と信頼の構築
データ処理の透明化	利用データと処理方法の開示	プライバシー保護の強化

フィンテック企業が取るべき今後の対応

ECJの判例とEU AI法の影響は、フィンテック企業や金融機関にとっては極めて重大です。企業は今後、スコアリング手法における透明性の担保はもちろん、人間による介入を求める権利や自動化された決定に異議を申し立てる権利など、個人を保護するための対策が国際的なスタンダードになっていきます。

規制遵守に向けたアクションプラン

短期戦略(6ヶ月以内)

対応項目	実施内容	優先度
現状システムの評価	既存AIシステムの規制適合性の監査	高
人的監視体制の構築	AI判定への人間レビュー体制の確立	高
顧客対応窓口の設置	異議や説明要求への対応体制の構築	高
法務体制の強化	AI規制に詳しい専門家チームの設置	中

中期戦略(6ヶ月〜2年)

対応項目	実施内容	優先度
システムの改修	評価プロセスの説明が可能なAI技術(XAI)の導入	高
プロセスの最適化	人間の判断と機械学習の最適な組み合わせを模索	高
学習品質の管理	継続的な学習バイアス監視と修正システムの構築	中
専門人材の育成	規制対応とAI技術の両方に精通した専門人材の確保	中

長期戦略(2年以上)

対応項目	実施内容	優先度
技術革新	プライバシー保護技術との統合	高
国際展開	他地域の規制動向への対応準備	中
業界標準化	業界団体との協力による最適解の模索	中

まとめ：イノベーションと規制遵守の両立が鍵

本記事では、フィンテック領域における欧州での最新規制動向についての解説に加えて、今後のBtoB企業が取るべきAI規制への対応戦略についても詳しく解説していきました。

前述の通り、GDPR第22条の明確化とEU AI法の制定により、フィンテック業界は新たな規制環境へ適応していく必要があります。今後のフィンテック企業の成功は、規制の遵守とイノベーションの両立にかかっているといっても過言ではないでしょう。

こうした変化は一時的なコストの増加をもたらしますが、長期的には消費者の信頼向上とサステナブルな業界発展につながります。重要なのは「規制を制約として捉えるのではなく、より良いサービスを提供するための指針」として活用することです。

これはフィンテック領域だけの話ではなく、いつの時代も成功する企業は、法務と技術の専門知識を統合し、段階的かつ戦略的なアプローチで規制対応を進めていく企業です。今後数年間はフィンテック業界にとって重要な時期となるでしょう。