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자금세탁이란 불법재산의 취득 및 처분 사실을 가장하거나 그 재산을 은닉하는 행위를 말합니다. 특정금융정보법 제2조 제5호는 탈세목적으로 재산을 은닉하는 행위도 자금세탁에 포함한다고 규정하고 있습니다.
자금세탁방지(AML)는 불법 자금의 세탁을 적발하고 예방하기 위한 법적 및 제도적 장치입니다. 금융제도와 사법제도 및 국제협력체계를 상호 연계하여 자금세탁행위를 효율적으로 차단하는 종합적인 관리체계를 의미합니다.
국내에서는 2001년 9월 특정금융거래정보의 보고 및 이용 등에 관한 법률이 공포되면서 자금세탁방지 제도가 시작되었습니다. 금융정보분석원은 금융기관 등을 이용한 범죄자금의 세탁행위를 예방하고 건전한 금융거래질서를 확립하기 위해 설립되었습니다.
KYC(Know Your Customer)는 서비스를 이용하는 고객이 누구인지 정확히 파악하고 거래가 가능한 사람인지 판별하는 과정을 의미합니다. 고객이 자금세탁 및 테러자금조달의 위험성이 큰지 판단하기 위해서는 우선 고객의 정확한 신원을 파악하는 단계가 필요합니다.
은행 창구에서 진행하는 거의 모든 업무에서 신분증 제출을 요구하는 이유도 바로 KYC를 수행하기 위함입니다. KYC는 AML 프로그램의 첫 번째 단계이자 구성 요소로서 자금세탁방지에서 가장 중요한 역할을 수행합니다.
▷ CDD(고객확인의무)와 EDD(강화된 고객확인의무)
AML 프로그램에는 일반적으로 고객 식별 프로그램(CIP)과 고객확인절차(KYC) 및 위험 프로필 설정과 정부 지정 리스트 확인이 포함됩니다.
국내 자금세탁 및 공중협박자금조달 방지 관련법은 특정금융정보법과 마약거래방지법 및 범죄수익은닉규제법과 테러자금금지법 등이 있습니다. 특정금융정보법은 금융기관이 금융정보분석원장에게 의무적으로 의심거래를 보고하도록 하는 의심거래보고제도를 채택하고 있습니다.
▷ 금융기관의 주요 보고 의무
금융정보분석원은 AML 의무가 은행 등 금융회사뿐만 아니라 카지노 및 가상자산사업자 등에 부과되고 있는 만큼 AML 정책의 효율적 이행을 위한 협의회를 운영하고 있습니다.
개정된 자금세탁방지 업무규정이 시행되면서 각 금융기관은 자금세탁방지 업무지침을 이사회에 상정하기 위한 관련 규정 및 절차를 마련하고 있습니다. AML 관련 규정이 이사회 제개정 대상으로 승격되는 등 AML 관리 및 감독체계가 재정비되고 있습니다.
금융기관의 자금세탁방지 기술 및 작업에는 매년 상당한 비용이 발생합니다. 기존의 수동 검증 방식은 인력에 의존하며 높은 오탐율이 큰 문제였습니다. 높은 오탐율은 많은 자원을 낭비하고 진정한 위협을 식별하기 어렵게 만들었습니다.
AI 및 머신러닝 기술의 도입으로 AML 프로세스가 변화하고 있습니다. AI 기반 트랜잭션 모니터링과 패턴 인식 및 예측 분석은 사기 탐지를 향상시키고 있습니다. 자동화 기술을 도입하면 AI와 머신러닝 기술을 통해 오탐을 분석하고 모델을 구축하며 새로운 경고에 대해 자동으로 결정을 내릴 수 있습니다.
금융당국은 2025년 상반기까지 금융권 AI 플랫폼을 구축해 전문가 그룹이 선정한 오픈소스 AI 모델을 내부망에 바로 설치할 수 있도록 지원할 계획입니다. 내부 업무에 적용하기 전에 성능을 점검할 수 있는 환경을 제공함으로써 AI 인프라 구축 비용을 절감할 수 있도록 지원합니다.
금융사기 방지 및 신용평가와 금융보안 데이터 등 제공 채널을 금융권 AI 플랫폼으로 일원화하고 금융권 특화 한글 말뭉치를 단계적으로 제공할 예정입니다. 제공된 데이터는 RAG 구성 및 AI 추가 학습과 AI 평가에 활용될 수 있습니다.
국제자금세탁방지기구(FATF)는 자금세탁행위를 범죄수익의 불법원천을 가장하기 위한 과정으로 정의하고 있습니다. FATF는 각국의 자금세탁방지제도 도입 및 상호협력 강화를 권고하며 국제 협력을 장려하기 위해 1989년에 설립되었습니다.
규제 대상 산업이라면 컴플라이언스를 위해 국가별 및 국제 규정에 맞추어 자체적인 AML 방안을 마련해야 합니다. 일반적으로 국가 단위의 규제기관은 FATF의 권고에 기반을 두어 국내 상황에 맞게 조정합니다.
AML 규정은 관할 구역에 따라 다르지만 일반적으로 금융기관은 규정 준수 요건을 충족하기 위해 다음과 같은 조치를 취합니다. 고객 신원 확인 프로그램을 통해 적절한 고객 신원 확인 및 검증을 요구하여 합법성을 보장해야 합니다.
미국 재무부 및 UN과 유럽연합 등 규제 기관은 금융기관이 제재를 받은 개인 및 기업과 기관 및 국가 목록과 거래 당사자를 확인하도록 요구합니다. 거래 모니터링 및 의심거래보고와 고액현금거래보고 등의 제도를 통해 이상 활동을 감지합니다.
성공적인 자금세탁방지 프로그램에는 이상 활동을 감지하기 위해 데이터와 분석을 사용하는 것이 포함됩니다. 거래 및 고객과 전체 행동 네트워크를 모니터링하여 수행됩니다.
머신러닝이 보편화됨에 따라 이러한 차세대 AML 기술은 많은 수동 프로세스를 자동화하여 금융 범죄 리스크를 효과적으로 식별하는 데 도움이 되고 있습니다. AI 기반 거래 모니터링 시스템은 대규모 자금 유입 및 유출 등 의심스러운 활동을 자동으로 표시하거나 보고합니다.
조사 도중 또는 조사 후에는 사용자의 자금 입출금 기능이 중지됩니다. 이 조치는 더 이상 가능한 세탁 활동을 차단합니다. 조사관은 의심스러운 활동 보고서를 작성하며 불법행위의 증거가 있는 경우 관련 당국에 통보하고 증거를 제공합니다.
금융기관은 내부통제 및 KYC와 고객 위험평가 및 거래 모니터링 등 결제 산업에 특화된 자금세탁방지 위험 체계를 구축해야 합니다. 직원 교육 및 내부 프로토콜과 고급 신원 확인 기술 도구를 포함한 능동적인 검증 전략을 구현해야 합니다.
AI 성능이 향상되면서 은행 내부 업무에 활용하기 위한 요구가 증가하고 있습니다. 정부 가이드라인을 충족하고 AI 윤리 지침 및 개발운영 및 보안 기준 등 자체 기준을 운용하기 위한 AI 거버넌스 구축 영역도 함께 성장할 것입니다.
금융분야 AI의 거버넌스와 개발 및 활용에 관한 명확한 원칙이 제시되고 있으며 원칙에 대한 구체적인 내용들은 향후 유관기관 및 업계 전문가 등과 논의를 거쳐 안내서로 제시될 계획입니다.
블록체인 기술을 활용한 AML 솔루션은 실시간 거래 추적 및 위험 평가를 향상시켜 암호화폐 시장에서 불법 활동을 더 쉽게 감지할 수 있도록 합니다. 블록체인 기반 AML 준수 플랫폼에는 성장 기회가 있습니다.
데이터 소스 및 팀과 기술의 통합이 AI 및 머신러닝의 잠재력을 최대한 활용하는 열쇠입니다. 이러한 통합을 향한 첫 번째 단계는 모든 소스의 데이터를 결합하는 데이터 생태계를 구축하는 것입니다.
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