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글로벌 금융 거래가 증가하면서 해외송금을 통한 자금세탁 시도도 함께 늘어나고 있습니다. 범죄자들은 여러 국가의 계좌를 거쳐 자금을 이동시키며 출처를 은폐하는 방식으로 추적을 어렵게 만듭니다. 기존의 규칙 기반 자금세탁방지 시스템은 사전에 정의된 패턴만 탐지할 수 있어, 새로운 수법에 대응하기 어렵다는 한계를 보이고 있습니다. 금융기관들은 방대한 거래 데이터를 처리하면서도 의심거래를 정확하게 골라내야 하는 과제에 직면해 있습니다.
해외송금 서비스를 제공하는 금융기관과 핀테크 기업들은 국제자금세탁방지기구의 가이던스에 따라 엄격한 규제를 준수해야 합니다. 고객확인제도를 통해 송금인과 수취인의 신원을 정확히 파악하고, 거래 목적과 자금 출처를 확인해야 합니다. 일정 금액 이상의 송금 시에는 상세한 정보를 수취 금융기관에 제공하며, 의심스러운 거래 패턴이 발견되면 즉시 당국에 보고해야 합니다. 이러한 업무를 수작업으로 처리할 경우 많은 시간과 인력이 소요되며, 실수나 누락 가능성도 존재합니다.
머신러닝 기술을 활용한 거래 모니터링 시스템은 과거 거래 데이터를 학습하여 정상적인 패턴을 파악합니다. 학습된 모델은 새로운 거래가 발생할 때마다 이를 분석하여 평소와 다른 이상 징후를 실시간으로 감지합니다. 국제 자금 이동, 계좌 간 유사 금액의 반복 이체, 소액 분할 송금 등 자금세탁에 자주 활용되는 거래 방식을 자동으로 포착할 수 있습니다. 이 과정에서 생성형 적대 네트워크와 그래프 신경망 같은 기술이 활용되며 범죄자들이 수법을 변경하더라도 유사한 패턴을 찾아낼 수 있습니다.
기존 시스템에서는 정상 거래가 의심거래로 잘못 분류되는 오탐이 빈번하게 발생했습니다. 실무자들은 이러한 오탐 경고를 일일이 검토해야 했고, 정작 진짜 위험 거래는 놓치는 경우도 있었습니다. 머신러닝 모델을 도입한 금융기관들은 오탐률을 상당 부분 줄이는 성과를 거두고 있습니다. 거래에 위험도 점수를 부여하여 고위험 사례를 우선 검토하도록 하며, 낮은 위험도의 경고는 자동으로 처리하거나 보류합니다. 이를 통해 실무자들은 중요한 사안에 집중할 수 있게 되었습니다.
AI 시스템은 고객의 거래 이력, 직업 정보, 지리적 위치, 과거 금융 활동 등 다양한 데이터를 종합하여 각 고객의 위험도를 자동으로 평가합니다. 위험기반 접근방식을 통해 고위험으로 분류된 고객에 대해서는 강화된 고객확인 절차를 진행하며, 저위험 고객은 간소화된 절차를 적용합니다. 이러한 세분화된 접근은 제한된 리소스를 효과적으로 배분하면서도 규제 요구사항을 충족할 수 있게 합니다. 또한 소셜 네트워크 분석을 통해 제재 대상자나 정치적 주요인물과 연결된 계정을 찾아내는 작업도 자동화할 수 있습니다.
과거에 제출된 의심거래보고서 데이터를 학습한 AI는 유사한 거래 패턴이 감지되면 보고 대상 여부를 실무자에게 제안합니다. 보고서 초안을 자동으로 생성하여 실무자가 검토하고 보완할 수 있도록 지원하므로, 보고서 작성에 소요되는 시간이 크게 줄어듭니다. 이는 보고 누락 가능성을 낮추고 보고서의 품질을 일정하게 유지하는 데 도움이 됩니다. 자연어 처리 기술을 활용하여 뉴스나 문서를 검색하고, 잠재적으로 위험한 고객 정보를 자동으로 수집하는 기능도 제공됩니다.
요주의 인물 필터링 과정에서 AI는 단순한 텍스트 매칭을 넘어 퍼지 매칭 기술을 활용합니다. 이름의 철자 오류, 변형 표현, 다양한 언어 표기 등을 고려하여 제재 대상자를 정확하게 탐지할 수 있습니다. 기존 시스템에서는 이름이 조금만 달라도 탐지하지 못하는 경우가 많았으나, AI 기반 시스템은 유사도를 분석하여 의심스러운 경우를 모두 포착합니다. 이를 통해 제재 대상자와의 거래를 사전에 차단하고, 금융기관이 규제 위반으로 인한 벌금이나 평판 손실을 입는 것을 방지합니다.
머신러닝 기술은 로보틱 프로세스 자동화와 결합되어 반복적인 업무를 자동으로 처리합니다. 문서 검토, 데이터 입력, 정보 대조 등 시간이 많이 소요되는 작업을 소프트웨어 로봇이 수행하며, 사람은 판단이 필요한 업무에만 집중할 수 있습니다. 광학 문자 인식 기술을 활용하여 무역 거래 서류에서 불법 자금 활동 패턴을 탐지하는 것도 가능합니다. 이러한 자동화는 처리 속도를 높이고 인적 오류를 줄이는 동시에, 규정 준수에 드는 비용을 절감하는 효과를 가져옵니다.
AI 기반 AML 시스템을 도입하기 위해서는 몇 가지 과제를 해결해야 합니다. 먼저 양질의 데이터 확보가 중요합니다. 머신러닝 알고리즘이 정확하게 작동하려면 충분한 양의 정제된 학습 데이터가 필요하며, 데이터의 무결성을 유지하는 것도 중요합니다. 또한 신경망 같은 복잡한 모델은 의사결정 과정을 설명하기 어려운 블랙박스 특성을 가지고 있어, 규제기관에 시스템의 정당성을 입증하는 데 어려움이 있을 수 있습니다. 데이터 사이언티스트를 비롯한 전문 인력 확보와 모델 관리도 필요합니다.
국내외 금융기관들은 머신러닝 기반 AML 시스템을 도입하여 성과를 거두고 있습니다. 일부 은행은 신경망 모델을 활용하여 작업량을 절반으로 줄이고, 의심거래보고서 전환율을 높였습니다. 다른 기관에서는 경고량을 대폭 감소시키면서도 실제 혐의거래 적발률을 향상시켰습니다. 핀테크 기업들도 모든 입출금 거래를 학습하는 AI 모델을 운영하며, 이상거래 패턴을 자동으로 확인하고 있습니다. 이러한 사례들은 AI 기술이 금융 범죄 대응 역량을 실질적으로 강화할 수 있음을 보여줍니다.
앞으로 AI 기반 AML 시스템은 더욱 정교해질 것으로 예상됩니다. 심층 강화학습을 통해 AI 모델이 스스로 새로운 패턴을 학습하고, 변화하는 범죄 수법에 적응하는 능력이 향상될 것입니다. 현금 거래뿐만 아니라 가상자산, 모바일 결제 등 다양한 수단을 통한 자금 이동도 통합적으로 추적하는 시스템이 구축될 전망입니다. 금융기관, 규제기관, 법 집행기관 간의 협력도 강화되어 실시간 정보 공유와 신속한 대응이 가능해질 것입니다. AI는 실무자의 판단을 보완하는 도구로서, 사람과 기술이 협업하는 모델이 자리 잡게 될 것입니다.
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