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금융기관에서 고위험 고객을 관리하는 것은 선택이 아닌 필수입니다. 고위험 고객이란 신용도와 거래 안정성이 낮아 금융사기, 자금세탁, 불법 거래에 연루될 가능성이 높은 집단을 의미합니다. 이들은 신용불량자, 다중 대출자, 불안정한 소득 구조를 가진 개인뿐 아니라, 해외에서 온 신규 고객이나 복잡한 법인을 통해 자금을 운용하는 기업까지 포함됩니다.
고위험 고객이 관리되지 않으면 어떤 결과가 발생할까요? 첫째, 부실채권의 증가입니다. 상환 능력이 불확실한 고객에게 대출이 제공될 경우 금융기관의 자산 건전성이 훼손될 수 있습니다. 둘째, 자금세탁이나 테러자금 조달과 같은 범죄적 행위에 금융기관이 의도치 않게 연루될 수 있습니다. 이는 금융당국의 제재로 이어지고, 막대한 벌금과 신뢰도 하락이라는 결과를 초래합니다.
특히 국제자금세탁방지기구(FATF)의 권고안은 모든 금융기관에 고객 신원확인(KYC)과 강화된 고객 실사(EDD)를 요구하고 있습니다. 한국 역시 특정 금융거래정보의 보고 및 이용 등에 관한 법률을 통해 AML(자금세탁방지) 의무를 강화하고 있습니다. 따라서 금융기관이 고위험 고객을 방치하는 것은 단순한 경영 리스크가 아니라, 법적 리스크로 직결됩니다.
고위험 고객 관리는 ‘식별’에서 출발합니다. 금융기관은 일반 고객과 고위험 고객을 구분하기 위해 고객 신원확인(CDD)과 강화된 고객 신원확인(EDD)을 체계적으로 수행합니다.
고객 신원확인(CDD) 절차에서는 신분증, 여권, 운전면허증 등 공식 신원 증빙 자료를 확인합니다. 여기에 더해 고객의 금융 거래 이력, 소득 구조, 직업군 등을 분석하여 기본적인 위험 수준을 평가합니다.
하지만 의심스러운 패턴이나 고위험 국가와의 거래가 발견될 경우, 강화된 고객 신원확인(EDD)이 적용됩니다. 이 과정에서는 다음과 같은 추가 검증이 이루어집니다.
• 고객 자금의 출처를 심층적으로 검토
• 거래 목적 및 관련 제3자와의 관계 파악
• 기존 거래 내역과 비교하여 비정상적 패턴 탐지
예를 들어, 국내 한 시중은행은 해외 송금이 빈번한 고객을 대상으로 인공지능(AI) 기반 분석을 실시해 자금세탁 가능성을 사전에 차단한 사례가 있습니다. 이처럼 금융기관은 위험 수준에 따라 맞춤형 검증을 수행해야 합니다.
고위험 고객 관리를 성공적으로 수행하기 위해서는 단순한 규제 준수 이상의 노력이 필요합니다. 금융기관은 기술적·제도적 장치를 종합적으로 활용해야 합니다.
고객의 거래를 실시간으로 감시하여 비정상적인 패턴을 즉각 탐지할 수 있어야 합니다. 예를 들어, 다수의 계좌를 활용한 반복적 소액 송금은 자금세탁의 전형적인 수법으로 알려져 있습니다.
모든 검증 과정과 의심 거래 탐지 결과를 체계적으로 기록해야 규제 기관의 감사에 대응할 수 있습니다. 이러한 문서화는 내부 리스크 관리뿐 아니라 금융기관의 투명성 강화에도 기여합니다.
단순히 감시 대상으로만 보는 것이 아니라, 고객의 금융 목적과 필요를 이해하고 정기적인 상담을 통해 맞춤형 서비스를 제공하는 것이 중요합니다. 이는 고객 만족도를 높이는 동시에 고위험 고객의 잠재적 문제를 조기에 발견하는 효과를 가져옵니다.
넷째, AI·빅데이터 기술 활용입니다. 최근 주요 은행과 핀테크 기업은 AI 기반 AML 시스템을 도입하여 이상 거래 탐지의 정확도를 크게 높이고 있습니다. 예컨대, 특정 고객의 거래 패턴을 머신러닝으로 학습시켜 정상 패턴과 비교함으로써 사기 가능성을 신속하게 판별할 수 있습니다.
금융기관의 고위험 고객 관리에는 반드시 규제와 법적 준수가 따라야 합니다. 한국은 국제기준을 반영해 금융회사가 고객 실사를 강화하도록 의무화하고 있습니다.
특히, 고액현금거래보고(CTR)와 의심거래보고(STR) 제도가 대표적입니다. 일정 금액 이상 현금을 입출금할 경우 금융기관은 반드시 금융정보분석원(FIU)에 보고해야 하며, 거래 목적이 불분명하거나 비정상적인 거래로 판단될 경우 STR 제출 의무가 발생합니다.
글로벌 은행들은 수천억 원대 벌금을 부과받은 사례가 있습니다. HSBC는 과거 AML 절차 미비로 인해 미국에서 19억 달러의 벌금을 낸 바 있으며, 이는 규제 위반이 가져올 수 있는 치명적인 리스크를 보여줍니다.
따라서 금융기관은 규제 준수를 단순한 ‘의무’가 아닌 ‘생존 전략’으로 인식해야 합니다. 이를 통해 금융 시스템의 투명성과 안정성을 확보할 수 있습니다.
고위험 고객 관리의 미래는 ‘기술’에 달려 있습니다. 코로나19 이후 비대면 금융 거래가 급증하면서, 전통적인 대면 기반의 신원확인만으로는 한계가 드러났습니다.
AI 기반 모니터링 시스템은 거래 데이터를 실시간 분석하여 기존 규칙 기반 탐지 시스템보다 훨씬 정교한 결과를 제공합니다. 머신러닝은 고객 개별 특성에 맞춘 위험 패턴을 학습하여 사전에 사기 가능성을 포착할 수 있습니다.
또한, 블록체인 기술은 고객 신원 정보와 거래 내역을 위·변조 불가능한 형태로 기록하여 AML 절차의 투명성을 강화합니다. 이를 통해 금융기관은 데이터 신뢰도를 보장받으며, 글로벌 규제 환경에서도 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
국내외 금융기관은 향후 협력 네트워크를 강화할 것으로 보입니다. 고위험 고객 관련 데이터를 기관 간에 안전하게 공유하면, 개별 금융기관이 놓칠 수 있는 사기 패턴을 사전에 탐지할 수 있습니다. 이러한 ‘협력형 AML 관리’는 향후 금융산업의 표준으로 자리 잡을 가능성이 큽니다.
알체라의 AI 기반 eKYC 솔루션은 단순히 규제 준수에 그치지 않고, 금융기관이 고객과의 신뢰를 쌓고 장기적 관계를 구축할 수 있도록 돕습니다. 결과적으로 금융기관은 고위험 고객을 효과적으로 관리하면서도 합법적 고객에게는 빠르고 편리한 서비스를 제공할 수 있습니다.
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