.svg)
AI 솔루션 문의하기
금융기관은 매일 수많은 거래를 처리하면서 그 중에서 의심스러운 거래를 찾아내야 하는 과제를 안고 있습니다. 자금세탁과 테러자금조달을 비롯해 보이스피싱 등 금융범죄는 갈수록 정교해지고 있어 사람의 눈으로만 탐지하기 어려운 상황입니다. 고위험거래 탐지시스템은 대량의 거래 데이터를 실시간으로 분석하여 비정상적인 패턴을 자동으로 포착하는 역할을 수행합니다. 특정금융정보법은 금융회사가 의심거래를 탐지하고 보고하도록 의무화하고 있어 효과적인 탐지시스템 구축은 규제 준수를 위해서도 중요한 요소입니다. 시스템을 통해 금융기관은 제한된 인력으로도 높은 수준의 보안을 유지하고 고객의 자산을 보호할 수 있는 환경을 조성하고 있습니다.
고위험거래 탐지시스템이 주목하는 거래 패턴은 다양합니다.
△ 고액 현금 입출금 거래
△ 단기간 내 빈번한 송금 및 이체
△ 분산 입금 후 즉시 출금하는 패턴
△ 업종이나 사업 규모에 비해 과도한 거래
△ 제재 대상 국가와의 송금 거래
△ 심야 시간대 이상 거래
△ 신규 계좌 개설 직후 대규모 거래
금융기관은 이러한 패턴을 정의하고 시스템에 규칙으로 설정하여 해당하는 거래가 발생하면 자동으로 경고를 발생시키는 방식을 취하고 있습니다. 다만 규칙만으로는 새로운 유형의 범죄를 포착하기 어려워 머신러닝 기술을 접목하여 학습된 패턴과 다른 이상 징후를 탐지하는 기능도 강화되고 있습니다.
고위험거래 탐지시스템의 기존 방식은 규칙 기반 접근법입니다. 금융기관은 과거 의심거래 사례와 금융당국의 가이드라인을 토대로 의심스러운 거래의 특징을 규칙으로 정의하게 됩니다. 예를 들어 일주일 내에 동일 계좌에서 일정 금액 이상의 현금 인출이 발생하면 시스템이 자동으로 플래그를 표시하는 방식입니다. 규칙은 거래 금액과 빈도를 비롯해 시간대와 지역 등 다양한 조건을 조합하여 설정할 수 있습니다. 이 방식의 장점은 명확하고 설명 가능하다는 점이지만 사전에 정의되지 않은 새로운 패턴은 탐지하기 어렵다는 한계도 있습니다. 금융기관은 정기적으로 규칙을 검토하고 업데이트하여 탐지 효율성을 유지하고 있습니다.
최근 금융기관들은 규칙 기반 방식의 한계를 극복하기 위해 인공지능 기술을 적극 도입하고 있습니다. 머신러닝 모델은 정상 거래 패턴을 학습하고 평소와 다른 행동이 나타나면 이상 거래로 판단하는 방식으로 작동합니다. 예를 들어 특정 고객이 평소 소액 거래만 하다가 갑자기 고액 해외 송금을 시도하면 시스템은 이를 비정상적인 행동으로 인식하고 경고를 발생시키게 됩니다. 딥러닝 기술을 활용하면 여러 거래 간의 복잡한 연관 관계를 파악하여 단일 거래만 봐서는 알기 어려운 패턴도 탐지할 수 있습니다. 인공지능 모델은 지속적으로 새로운 데이터를 학습하여 탐지 정확도를 개선하는 구조로 운영됩니다.
고위험거래 탐지시스템은 실시간으로 작동하여 거래가 발생하는 순간 분석을 수행하는 방식을 취하고 있습니다. 고객이 이체나 송금을 요청하면 시스템은 즉시 해당 거래를 평가하고 위험도를 산정합니다. 고위험으로 판단되면 거래를 일시 보류하고 담당자에게 알림을 전송하여 추가 검토를 진행하게 됩니다. 일부 시스템은 위험 점수를 실시간으로 표시하여 담당자가 우선순위를 정하고 대응할 수 있도록 지원하고 있습니다. 실시간 탐지는 범죄가 완료되기 전에 차단할 수 있는 기회를 제공하여 피해를 최소화하는 효과를 가져옵니다. 다만 정상 거래를 오탐하여 고객에게 불편을 주지 않도록 정확도를 높이는 것이 중요한 과제로 남아 있습니다.
단일 거래만 보면 정상으로 보이지만 여러 계좌와 거래를 연결하여 분석하면 자금세탁 패턴이 드러나는 경우가 있습니다. 고위험거래 탐지시스템은 네트워크 분석 기법을 활용하여 계좌 간 자금 흐름을 추적하고 관계를 시각화하는 기능을 제공하고 있습니다.
△ 계좌 간 자금 이동 경로 추적
△ 연관된 고객 및 법인 관계 파악
△ 자금 분산 및 통합 패턴 탐지
△ 중간 계좌 역할을 하는 대포통장 식별
△ 범죄 조직의 자금 네트워크 분석
그래프 데이터베이스 기술을 활용하면 수백만 개의 계좌와 거래 간 관계를 빠르게 분석할 수 있습니다. 시스템은 자금이 여러 단계를 거쳐 이동하는 복잡한 경로도 추적하여 최종 목적지를 파악하는 기능을 수행합니다. 이를 통해 단순한 규칙 기반 시스템으로는 발견하기 어려운 조직적 범죄를 탐지할 수 있는 환경이 조성되고 있습니다.
시스템의 효과를 높이기 위해 금융기관 내부 데이터뿐 아니라 외부 데이터도 활용하는 추세입니다. 국제 제재 명단과 금융범죄 데이터베이스를 실시간으로 조회하여 거래 상대방이 위험 인물인지 확인하는 기능이 제공되고 있습니다. 신용정보사와 연동하여 고객의 신용 상태와 다른 금융기관에서의 거래 이력을 참고하는 경우도 있습니다. 뉴스 및 소셜미디어 데이터를 분석하여 고객과 관련된 부정적 정보를 탐지하는 기능도 일부 시스템에 구현되고 있습니다. 다만 개인정보 보호 규정을 준수하고 데이터 수집과 활용에 대한 법적 근거를 확보하는 것이 전제되어야 합니다.
시스템이 지나치게 많은 경고를 발생시키면 담당자가 실제 중요한 사례를 놓칠 수 있고 정상 고객에게 불편을 줄 수 있습니다. 금융기관들은 오탐률을 낮추기 위해 다양한 기법을 적용하고 있습니다. 고객의 과거 거래 이력과 행동 패턴을 학습하여 해당 고객에게 정상적인 거래는 경고에서 제외하는 방식이 활용됩니다. 여러 탐지 모델을 앙상블하여 합의된 경우만 경고를 발생시키는 방법도 사용되고 있습니다. 담당자의 피드백을 시스템에 반영하여 지속적으로 학습하고 개선하는 구조를 갖추는 것도 중요합니다. 시스템이 왜 특정 거래를 의심스럽다고 판단했는지 설명하는 기능을 제공하면 담당자가 빠르게 판단하고 정확도를 높이는 데 도움이 됩니다.
고위험거래 탐지시스템이 의심스러운 거래를 발견하면 담당자는 추가 조사를 수행하고 필요시 금융정보분석원에 의심거래 보고를 제출해야 합니다. 시스템은 이러한 보고 프로세스와 연동되어 필요한 정보를 자동으로 수집하고 보고서 작성을 지원하는 기능을 제공하고 있습니다. 거래 내역과 고객 정보를 비롯해 탐지 근거와 위험 평가 결과 등이 자동으로 취합되어 담당자가 몇 가지 정보만 추가하면 보고서가 완성되는 방식입니다. 보고 이력도 시스템에 기록되어 향후 감독 당국의 검사나 내부 감사 시 증빙 자료로 활용할 수 있습니다. 일부 시스템은 보고 기한을 추적하여 기한 내 제출이 이루어지도록 알림을 제공하는 기능도 갖추고 있습니다.
시스템의 효과를 지속적으로 평가하고 개선하는 작업이 필요합니다. 금융기관은 탐지율과 정확도를 비롯해 오탐률과 처리 시간 등 주요 성과 지표를 모니터링하고 있습니다. 실제 금융범죄 사례가 발생했을 때 시스템이 사전에 탐지했는지 여부를 분석하여 미탐 원인을 파악하고 규칙이나 모델을 개선하는 과정을 거칩니다. 담당자의 피드백을 수집하여 시스템 사용성을 높이고 업무 효율성을 개선하는 작업도 이루어집니다. 정기적으로 외부 전문가의 평가를 받거나 다른 금융기관과 벤치마킹을 수행하여 선진 사례를 도입하는 노력도 계속되고 있습니다.
Q. 고위험거래 탐지시스템이 모든 금융범죄를 막을 수 있나요?
탐지시스템은 의심스러운 거래를 포착하는 데 효과적이지만 모든 범죄를 완벽하게 차단할 수는 없습니다. 범죄자들은 끊임없이 새로운 수법을 개발하고 있어 시스템도 지속적으로 진화해야 합니다. 시스템은 보조 도구이며 최종 판단과 대응은 사람이 수행하는 구조입니다.
Q. 정상 거래가 오탐되면 어떻게 되나요?
시스템이 정상 거래를 의심스럽다고 판단하면 담당자가 추가 검토를 수행합니다. 정상 거래로 확인되면 즉시 승인되고 고객에게 큰 불편 없이 처리됩니다. 다만 일부 경우 고객에게 거래 목적을 확인하는 절차가 진행될 수 있습니다.
Q. 개인정보는 어떻게 보호되나요?
고위험거래 탐지시스템은 개인정보보호법과 특정금융정보법에 따라 운영되며 수집된 정보는 암호화되어 저장됩니다. 접근 권한은 업무상 필요한 담당자에게만 부여되고 모든 접근 기록이 남아 사후 감사가 가능한 체계로 관리됩니다.
Q. 시스템 도입 비용은 얼마나 되나요?
금융기관의 규모와 필요한 기능에 따라 비용이 크게 달라집니다. 대형 금융기관은 자체 개발을 진행하는 경우도 있고 중소 금융기관은 전문 업체의 솔루션을 도입하는 방식을 택하는 편입니다. 최근에는 클라우드 기반 서비스형 소프트웨어도 제공되어 초기 투자 부담을 줄일 수 있습니다.
.svg)
.svg)
