.svg)
AI 솔루션 문의하기
금융기관의 컴플라이언스 업무는 지금까지 상당히 수동적이었습니다. 규제 문서를 읽고 이해한 후, 각 부서에 지침을 내리고, 이행 여부를 주기적으로 확인하고, 감사 보고서를 작성합니다. 이 과정은 시간이 많이 걸리고, 인간의 해석이 들어가므로 일관성이 떨어질 수 있습니다. 또한 규제가 변경될 때마다 이 모든 프로세스를 반복해야 합니다. 현대의 금융규제는 매우 자주 변합니다. 새로운 리스크가 나타나면 규제가 추가되고, 기술이 발전하면 규제도 진화합니다. 개별 금융기관이 이러한 변화에 모두 대응하기는 어렵습니다.
특히 글로벌 금융기관의 경우, 여러 국가의 규제를 동시에 따라야 합니다. 각 국가의 규제가 다르고, 변경 시점도 다르므로, 관리의 복잡도가 극대화됩니다. 따라서 컴플라이언스 자동화가 필수적입니다. 규제 변화의 속도와 복잡성이 증가함에 따라, 자동화된 컴플라이언스 시스템의 필요성이 더욱 높아질 것으로 예상됩니다.
컴플라이언스 자동화는 이들 요소가 통합된 시스템을 필요로 합니다. 각 요소가 협력하여 규제 요구사항을 자동으로 이해하고 이행을 감시하면, 금융기관의 컴플라이언스 부담이 획기적으로 감소할 것으로 기대됩니다.
규제 문서는 일반적으로 자연언어로 작성되어 있습니다. "금융기관은 이상거래를 의심 근거와 함께 금융감시원에 보고하여야 한다"는 식의 문장입니다. 이를 기계가 이해하고 실행 가능한 형태로 변환하는 것이 첫 번째 과제입니다. 자연언어 처리(NLP) 기술을 사용하여 규제 문서로부터 핵심 요구사항을 추출합니다. "누가(금융기관)" "무엇을(이상거래를)" "언제(의심 근거와 함께)" "어디에(금융감시원에)" "왜(보고)" 하는지를 구조화합니다.
또한 규제 문서의 예외 조항도 놓치지 않아야 합니다. "개인의 경우 1천만 원 이상, 법인의 경우 5천만 원 이상"같은 세부 조건도 모두 포함되어야 합니다. 이렇게 추출된 정보는 규칙 엔진에 입력되어, 실시간으로 거래를 검사합니다. 규제 문서로부터 자동으로 정책을 추출하고 실행 규칙으로 변환함으로써, 규제 변경에 대한 대응 시간이 획기적으로 단축될 것으로 예상됩니다.
금융기관의 컴플라이언스 시스템의 핵심은 정책 규칙 엔진입니다. 이 엔진이 정확하고 최신의 규칙을 가지고 있어야 합니다. 규제가 변경되면, 해당 규칙을 신속하게 업데이트해야 합니다. 과거에는 이를 수동으로 했으므로, 규제 변경 이해, 규칙 재작성, 테스트, 배포에 수주가 소요되었습니다. 자동화된 시스템에서는 이 과정이 크게 단축됩니다.
규제가 변경되면 자동으로 감지되고, 새로운 규칙이 제안되고 테스트 후 즉시 배포됩니다. 또한 규칙의 버전 관리도 중요합니다. "이 거래는 어떤 버전의 규칙으로 검사되었나"를 추적할 수 있어야 합니다. 규제가 변경되어 과거 거래의 판단이 달라질 수 있기 때문입니다. 동적으로 업데이트되는 규칙 엔진으로 금융기관이 규제 변화에 즉각 대응할 수 있을 것으로 기대됩니다.
컴플라이언스 감시는 증거가 필요합니다. "이 거래가 규제를 준수했다"는 것을 증명할 수 있어야 합니다. 과거에는 이를 수동으로 기록했으므로, 기록 누락이나 부정확성이 발생할 수 있었습니다. 자동화된 시스템은 모든 거래와 검사 결과를 자동으로 기록합니다. "2024년 1월 15일 오후 3시 고객 A의 거래를 검사했고, B 규칙에 따라 정상으로 판정했으며, 검사에 사용된 데이터는 X, Y, Z이다"라는 상세한 감사 추적이 자동으로 생성됩니다.
또한 이상이 발견되었을 때도 기록됩니다. "이 거래가 의심거래로 판정된 이유"를 명확히 문서화하므로, 나중에 규제기관의 감시를 받을 때도 대응하기 쉽습니다. 자동화된 감사 추적으로 금융기관의 규제 대응 능력과 투명성이 대폭 향상될 것으로 예상됩니다.
컴플라이언스 자동화가 진행되면, 기존의 단순 반복적 업무(거래 검사, 리스트 작성, 보고서 작성)는 자동화됩니다. 하지만 이것이 일자리 감소를 의미하지는 않습니다. 인력은 더 고도의 업무로 재배치됩니다. 예를 들어 자동화 시스템이 "의심거래"로 플래그한 거래를 인간이 상세히 분석합니다. "정말 의심거래인가, 아니면 시스템의 오탐지인가"를 판단합니다. 또한 새로운 규제가 나타났을 때, 그것을 시스템에 반영하는 작업도 필요합니다. 또한 시스템의 정확도를 지속적으로 개선하는 작업도 있습니다. "거짓 양성이 왜 발생했는가", "새로운 부정행위 패턴이 나타나고 있지 않은가"를 분석합니다. 컴플라이언스 자동화로 금융기관의 컴플라이언스 인력이 기계적 업무에서 해방되어, 전략적이고 창의적인 업무에 집중할 수 있을 것으로 예상됩니다.
글로벌 금융기관의 가장 큰 도전은 다국가 규제를 동시에 관리하는 것입니다. 미국의 OFAC 규제, 유럽의 GDPR, 싱가포르의 PDPA, 한국의 특금법 등이 모두 다릅니다. 또한 각 국가의 규제가 변경되는 시점도 다릅니다. 자동화된 시스템은 이러한 다국가 규제를 통합 관리할 수 있습니다. 각 국가의 규제 변경을 자동으로 감시하고, 해당 국가의 금융기관 부서에만 새로운 규칙을 적용합니다.
규제 간의 충돌도 감시합니다. 예를 들어 "국가 A는 데이터를 보관하라고 하고, 국가 B는 삭제하라고 한다"는 상황에서, 두 규제를 동시에 준수하는 방법을 제안할 수 있습니다. 다국가 규제의 자동 통합 관리로 글로벌 금융기관의 컴플라이언스 복잡도가 획기적으로 감소할 것으로 기대됩니다.
자동화 시스템도 실수를 한다거나 예상치 못한 상황에 대응하지 못할 수 있습니다. 예를 들어 규제 문서가 모호하게 작성되어 있다면, AI도 이를 올바르게 해석하지 못할 수 있습니다. 또한 규제의 "의도"를 이해하는 것도 중요합니다. "왜 이 규제를 만들었는가"를 이해해야, 새로운 상황에서도 적절히 대응할 수 있습니다. 따라서 자동화된 시스템도 인간의 감시가 필요합니다.
정기적으로 시스템의 판단을 검토하고, 오류를 발견하면 수정합니다. 또한 규제기관과의 소통도 중요합니다. "우리는 이런 방식으로 규제를 준수하려고 한다"고 규제기관에 알리고, 승인을 받는 것이 안전합니다. 자동화의 효율성과 인간의 판단을 균형있게 조합함으로써, 금융기관의 컴플라이언스 시스템이 견고해질 전망입니다.
.svg)
.svg)
