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KYA(Know Your Agent)는 금융기관이 자신과 직접 거래하지는 않지만, 거래 과정에 개입하는 중개인이나 에이전트를 파악하고 검증하는 절차를 의미합니다. 기존의 KYC(고객 확인)는 금융기관의 직접 고객을, KYB(사업자 확인)는 기업 고객을 대상으로 했습니다. 하지만 현대의 금융 생태계에서는 가맹점 대신 신청을 대행하는 중개인, PG사 대신 결제를 처리하는 가맹점 수수료 관리자, 자산 운용을 돕는 금융 어드바이저 등 다양한 에이전트들이 개입합니다.
이들이 불법적 거래를 숨기거나 고객 정보를 악용한다면, 금융기관도 함께 책임을 질 수 있습니다. 금융감독규정이 강화되면서 이러한 간접 거래 당사자들의 신뢰도를 확인하는 KYA가 중요한 요구사항이 되고 있을 것으로 예상됩니다.
KYA의 범위는 매우 넓습니다. 가맹점 신청을 도와주는 브로커부터 시작하여, 거래 후 정산을 담당하는 관리자, 고객의 금융 상담을 하는 어드바이저 등이 모두 포함될 수 있습니다. 금융기관은 이들 각각에 대해 신원 확인, 사업 경력 검증, 부정행위 이력 조회, 신용도 평가 등을 수행해야 할 것으로 기대됩니다.
중개인이나 에이전트의 검증은 개인 및 법인 신원 확인부터 시작합니다. 신분증, 사업자등록증(법인의 경우 등기부), 거주지 증명 등의 기본 서류를 받습니다. 그 다음 과거 경력과 거래 이력을 조회하여, 이전에 불법 거래나 위반 행위가 있었는지 확인합니다. 금융정보분석원의 의심거래 기록, 경찰청의 사건 기록, 금융감독 당국의 처분 이력 등을 검색합니다. 신용도 평가, 자산 현황 확인, 사업 안정성 판단 등도 거친 후 최종적으로 에이전트로서의 신뢰도를 점수화합니다. 점수에 따라 협력 여부, 협력 조건(월간 한도, 거래 제한 등)을 결정합니다. KYA 검증 과정이 복잡할수록 자동화의 필요성이 높아질 것으로 예상됩니다.
금융감독당국은 최근 KYA를 명시적으로 요구하는 규정들을 도입하고 있습니다. 가맹점 신청 대행사에 대한 신뢰도 평가, 결제 중개인의 신원 확인, 자산 운용 중개인의 자격 및 경력 검증 등이 포함됩니다. 국제 금융 감시 기구들도 KYA를 자금세탁방지(AML) 규제의 중요한 요소로 간주하고 있습니다. 금융기관이 제3자(에이전트)를 통해 거래를 중개할 경우, 그 제3자의 신뢰도를 보증할 책임이 있다는 원칙입니다. 규제 기준의 강화에 따라 KYA는 필수 프로세스가 될 것으로 예상됩니다.
모든 에이전트가 동일한 수준의 위험도를 가지지는 않습니다. 장기간 안정적으로 활동한 에이전트와 신규 진입 에이전트, 개인 에이전트와 법인 에이전트는 위험도가 다를 수 있습니다. 금융기관은 에이전트의 신뢰도 점수에 따라 차등적으로 관리합니다. 고신뢰도 에이전트는 월간 거래 한도를 높게 설정하고, 정기 재검증 주기를 길게 합니다. 중위험도 에이전트는 월간 한도 제약, 분기별 재검증을 수행합니다. 저신뢰도 에이전트는 매월 재검증하거나, 협력을 제한하기도 합니다. 위험도별 차등 관리로 유능한 에이전트는 지원하되 위험한 에이전트는 통제할 수 있습니다.
여러 에이전트가 조직적으로 부정 거래를 진행할 경우, 개별 에이전트만 검증해서는 전체 구조를 파악할 수 없습니다. A 에이전트와 B 에이전트가 같은 자금을 공동으로 중개하거나, 동일한 가맹점 그룹을 담당하고 있다면, 이들 간의 관계를 파악해야 합니다. 금융기관은 에이전트들 간의 자금 흐름, 가맹점 공유, 인적 연결 등을 분석하여 에이전트 네트워크를 시각화할 수 있습니다. 의심 거래 패턴이 여러 에이전트를 거쳐 이루어진다면, 개별 에이전트 검증만으로는 부족하며 네트워크 전체를 검토해야 합니다. 에이전트 네트워크의 투명성 확보로 조직적 부정을 적발할 가능성이 높아질 수 있습니다.
KYA 검증 과정을 자동화하려면 여러 정부 정보 시스템과의 연계가 필요합니다. 경찰청의 사건 기록, 금융감독 당국의 처분 이력, 신용평가회사의 신용도 정보, 국세청의 세무 기록 등을 실시간으로 조회할 수 있어야 합니다. 자동화 시스템은 에이전트 신청이 들어오면, 이들 정보를 병렬로 조회하여 검증 여부를 판정합니다. 의심 신호가 있으면 자동으로 추가 조사 대상으로 분류하거나, 담당자에게 알림을 보냅니다. 에이전트 네트워크를 자동으로 그려내고, 의심 거래 패턴을 탐지하는 AI 모델을 활용할 수 있습니다. 정부 정보와 AI의 결합으로 KYA 자동화의 신뢰도를 높일 수 있을 것으로 기대됩니다.
KYA가 도입되더라도 KYC와 KYB는 여전히 필수적입니다. 오히려 이 셋이 함께 작동할 때 금융 거래의 신뢰도를 최대화할 수 있습니다. KYC는 최종 고객(개인)의 신원을 확인하고, KYB는 거래 상대 기업(사업자)을 검증하며, KYA는 이들 사이의 중개자를 관리합니다. 따라서 금융기관이 어떤 거래를 받으면, 거래자(KYC), 거래 상대(KYB), 중개인(KYA) 모두를 검증해야 합니다. 이 세 가지 검증이 일관성 있게 이루어져야 자금세탁이나 부정 거래를 효과적으로 차단할 수 있습니다. KYC·KYB·KYA의 삼중 검증이 금융 생태계의 신뢰도를 한층 강화할 것으로 예상됩니다.
KYA는 아직 국제적으로 표준화된 규제가 명확하지 않습니다. 각국의 금융감독 당국이 서로 다른 기준을 적용하고 있으며, 국제적 조화를 이루려는 노력이 진행 중입니다. 금융기관들은 현재 자신의 판단으로 KYA 기준을 수립하고 있으나, 규제가 강화될 것으로 예상되므로 미리 준비하는 것이 중요합니다. 에이전트와 협력하는 금융기관일수록 KYA 체계를 먼저 도입하여 규제 변화에 대응할 수 있을 것으로 기대됩니다. KYA의 선제적 도입이 미래의 규제 변화에 신속하게 적응하는 경쟁력이 될 수 있습니다.
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