A Dynamic 4s-dsdm Framework for Banking Supervision: Evidence From the South Caucasus Banking Sector Transformation

金融の世界において、銀行は経済を動かすエンジンであり、住宅建設やビジネスの立ち上げ、そして日常生活への資金提供を通じて経済を動かし続けています。しかし、これらのエンジンが熱くなりすぎたり、逆に冷え込みすぎたりすると、システム全体が停止したり過熱したりすることがあります。何十年もの間、規制当局は、自動車を点検する整備士のように、標準的なチェックリストを用いてこれらのエンジンを安全に保とうとしてきました。彼らは、銀行がどれだけの準備金を保有しているか、融資をいかに適切に管理しているか、そしてどれほどの利益を上げているかを確認します。このチェックリストは、同じ地域のすべての銀行が同じ方向に動いている場合にはうまく機能してきました。しかし、現代の金融世界は急速に変化しています。ある場所では銀行が猛烈な勢いで成長し、別の場所ではより保守的になったり、戦略を完全に転換したりしています。すべての銀行が異なる場合、単一の硬直的なチェックリストでは、各銀行が直面している固有の危険を見抜くことはできません。現代の監督者たちの課題は、問題を明らかにするために危機を待つのではなく、これらの違いを明確に捉え、リアルタイムで安全規則を適応させる方法を見つけることです。

ある研究者が、南コーカサスの隣接する3カ国、アルメニア、アゼルバイジャン、ジョージアの銀行システムを研究することで、この問題に取り組みました。2024年から2026年にかけて、これら3カ国は急速かつ極めて異なる成長期を経験しました。アルメニアでは銀行が記録的なペースで融資を行っており、十分な安全策を備えているかどうかに懸念が生じました。ジョージアの銀行は着実に成長しながら、外貨への依存度を減少させました。アゼルバイジャンの銀行はより緩やかに拡大しましたが、非常に強力な成長を見せたため、規制当局は信用成長を抑制するための新しい規則を導入しました。これらの違いにもかかわらず、各国の中央銀行は依然として同じ古く静的な手法を用いてリスクを判断していました。研究者は、これらの手法は、3つの異なる気候における天気を単一の温度計で測ろうとするようなものであり、各国の銀行部門のユニークなリスクを捉えることができないと主張しました。

この問題を解決するために、研究者は「Dynamic 4S-DSDM」と呼ばれる新しい柔軟なフレームワークを構築しました。専門家にどの要因が最も重要かを推測させる代わりに、データ自身に語らせる手法をとりました。彼らは、これら3カ国のすべての商業銀行（計58行）から、12年間にわたる情報を収集しました。この膨大な情報を、データからパターンを学習する一種の人工知能である機械学習を用いたコンピュータシステムに投入しました。システムは、安全性、資金の安定性、収益性、および規模という4つの主要分野を分析しました。決定的なのは、コンピュータが固定されたルールを用いるのではなく、どの分野がその時点で最も重要であるかを自ら決定したことです。これにより、銀行の進化に伴ってこれらの要因の重要性が変化することが判明しました。

このスマートな重み付けシステムを用いて、研究者は銀行を実際の行動に基づいた3つの明確なタイプ、すなわち「アーキタイプ（原型）」に分類しました。第1のグループである「戦略的リーダー（Strategic Leaders）」は、安全性と利益のバランスを非常にうまく取っている銀行で構成されています。第2のグループである「伝統的貯蓄者（Traditional Savers）」は、急速な成長よりも安定性を優先する慎重な銀行です。第3のグループである「積極的成長（Aggressive Growth）」は、急速な拡大のために大きなリスクを取っている銀行を含みます。研究は、これらのグループがランダムなものではなく、時間の経過とともに持続する実在的で安定したビジネスモデルを表していることを明らかにしました。研究者はその後、データのシャッフルや異なる角度からの検証を行ってもこれらのグループが明確に区別され続けることを確認するため、厳格な統計的チェックを用いて、発見した内容が単なる偶然ではないことを検証しました。

結果は、各国の銀行システムがどのように進化しているかについての興味深い物語を明らかにしました。アルメニアでは、銀行部門が構造的な多様性を示しており、より多くの銀行が伝統的なモデルから離れ、多様な新戦略へと移行しています。しかし、研究は同時に、アルメニアのシステムが外部の衝撃に対して非常に敏感であることも明らかにしました。2022年に重大な地政学的イベントが発生した際、アルメニアの銀行は迅速かつ劇的に反応し、一斉に、より安全な「伝統的貯蓄者」モデルへとシフトしました。これは、圧力の下では脆弱になり得るシステムであることを示していました。対照的に、アゼルバイジャンの銀行システムはこれら3つのタイプの混合体であり、高いレベルの多様性を示しており、それがショックに対する回復力を高めているようです。トラブルが発生した際、彼らの銀行はすべて同じ方向に動くのではなく、異なるタイプの銀行が共存することで、自然な緩衝材を提供していました。ジョージアのシステムは異なる種類の強さを示しました。それは「構造的弾力性」によって特徴付けられ、より早い段階で安定したパターンに落ち着いており、多くの銀行がすでに「戦略的リーダー」として運営されていることで、崩壊したり凍結したりすることなくストレスを吸収することができました。

研究者はまた、エントロピーという概念を用いて、銀行システムがいかに「成熟」しているか、あるいは安定しているかを測定する新しい方法を開発しました。ここでのエントロピーは、銀行がいかに混ざり合っているか、あるいは均一であるかを測定します。すべての銀行が同じであるシステムはエントロピーが低く、多くの異なるタイプの銀行が存在するシステムはエントロピーが高いと言えます。研究によれば、これら3カ国は異なる出発点を持っていましたが、2022年のショックに対しては同様の反応を示し、銀行が安全策へと駆け込むことで、システムがより均一化するという現象が起きました。この同期した反応は、個々の銀行構造に関わらず、地域的なイベントが3カ国すべてに影響を与えることを示唆しています。

この研究の最も重要な成果は、「監督強度スコア（Supervisory Intensity Score）」と呼ばれる、規制当局のための新しいツールです。このスコアは、中央銀行に対し、特定のタイプの銀行が具体的にどの程度の注意を必要としているかを伝えます。「戦略的リーダー」の場合、スコアは低く、標準的なチェックによる監視が可能であることを意味します。「伝統的貯蓄者」の場合、スコアは中程度であり、定期的なストレステストを必要とします。しかし、「積極的成長」の銀行については、スコアが高くなり、これらの機関には継続的かつ標的を絞った監査と、より厳格な規則が必要であることを示唆します。このアプローチにより、規制当局は「一律の対応」戦略を脱却することができます。すべての銀行を同じように扱うのではなく、実際の行動とリスクプロファイルに基づいて、適切なレベルの監督を適切な銀行に適用できるのです。

本研究は、金融システムがこれほど急速に変化している世界において、従来の銀行監督の方法ではもはや不十分であると結論付けています。データを用いて各銀行および各国のユニークな特性を理解することで、規制当局はよりプロアクティブ（先見的）になることができます。彼らは、問題を引き起こす前にリスクが高まっている銀行を特定でき、正しい行動をとっている銀行を支援することができます。研究は、南コーカサス、そしておそらく他の新興市場にとって、銀行の安全の未来は「柔軟性」にあることを示唆しています。それは、硬直したルールから脱却し、学習し、適応し、そして金融界の現実的で生きた複雑さに反応するシステムへと移行することなのです。これらの知見は単なる理論的な演習ではありません。たとえ道が凸凹であっても、経済のエンジンを安全に動かし続けるための、実践的でエビデンスに基づいた進むべき道を示しているのです。