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자금세탁방지 소프트웨어 시장은 빠른 성장세를 보이고 있으며 AI와 블록체인 그리고 실시간 위험 분석을 통합한 차세대 규정 준수 솔루션들이 등장하고 있습니다. 자금세탁방지 솔루션은 금융 범죄 특히 자금세탁 및 관련 행위를 식별하고 예방하며 보고하는 것을 목적으로 하는 통합 시스템과 프로세스의 집합입니다. AML 솔루션은 자동화와 규제 준수 보장 그리고 다양한 소스의 데이터 통합과 오감지 감소 그리고 데이터 정확도 향상을 통해 이러한 문제를 해결합니다. 금융기관은 AML 솔루션을 통해 효율성 향상과 운영 비용 절감 그리고 규제 준수 강화와 사기 위험 감소 그리고 데이터 보안 유지 등의 이점을 얻을 수 있습니다.
▽ AI 기반 AML 시스템의 주요 기능과 성과
AI 기반 트랜잭션 모니터링은 수동으로 정의된 규칙 기반 접근 방식을 대체하고 금융 기관의 자체 데이터를 활용하여 고급 머신러닝 모델을 학습시켜 위험 점수를 포괄적으로 파악할 수 있습니다. 데이터의 전체적인 뷰를 활용하는 이 모델을 통해 트랜잭션과 계정 그리고 고객 관계와 회사 및 기타 데이터를 조사하고 소매 및 상업 은행의 패턴과 인스턴스 그리고 그룹과 이상 현상 그리고 네트워크를 식별함으로써 가중치가 가장 높은 자금 세탁 위험을 파악할 수 있습니다. 각 점수는 주요 위험 지표에 대한 분석을 제공하여 비즈니스 사용자가 위험 점수를 쉽게 설명하고 조사 워크플로를 가속화하며 여러 위험 유형에 대한 보고를 지원할 수 있습니다.
의심거래보고는 금융회사의 직원이 주관적으로 판단해 의심스러운 거래를 금융정보분석원에 보고하는 제도입니다. 의심거래보고의 가장 큰 특징은 금액 기준이 없다는 점이며 누군가가 짧은 기간 동안 여러 차례 소액 현금 거래를 반복하거나 야간이나 새벽에 큰돈을 입금했다가 곧바로 인출한다면 은행 직원의 눈길을 피하기 어렵습니다. 고액현금거래보고제도는 동일 금융회사에서 동일인의 명의로 1거래일 동안 1천만원 이상의 현금이 입금되거나 출금된 경우 거래자의 신원과 거래일시 그리고 거래금액 등 객관적 사실을 전산으로 자동 보고토록 하고 있습니다. 따라서 금융회사등이 자금세탁의 의심이 있다고 주관적으로 판단하여 의심되는 합당한 사유를 적어 보고하는 의심거래보고제도와는 구별됩니다.
▽ 국내 주요 AML 솔루션 기업별 특징과 기술력
지티원의 AMLXpress는 검증된 AI 기반의 자금세탁방지 솔루션으로 AML 컴플라이언스를 위한 모든 기능을 제공합니다. AMLXpress는 AML 규제에 대응하기 위한 솔루션으로 요주의 인물과 혐의거래에 대한 모니터링 그리고 혐의거래분배 및 의심거래보고와 고액현금거래보고 자동 생성 등 다양한 기능들을 활용하여 AML 컴플라이언스에 드는 비용과 노력을 최소화할 수 있습니다. 최근 AMLXpress 7에는 AI 기술이 본격 도입되었으며 위험평가 및 의심거래보고 여부를 판단하는 머신러닝 기반 모델이 적용되어 지속적인 학습과 예측 기능을 제공합니다.
Oracle은 위험 기반 준수 전략을 위한 머신러닝을 통합하여 클라우드 기반 AML 소프트웨어를 향상시키고 있습니다. Fiserv는 자동화된 신원 확인 및 AI 중심 의심스러운 활동보고 시스템을 개발하고 있습니다. BAE Systems는 AI 기반 의심스러운 활동보고 자동화 도구를 시작하여 AML 트랜잭션 모니터링에서 오탐지 긍정적 경보를 줄였습니다. LexisNexis는 예측 분석 도구를 도입하여 실시간 사기 탐지 및 준수 위험 평가를 개선했습니다. 금융 기관이 AML 자동화를 우선시하면서 업계는 기계 학습 기반 위험 스코어링과 행동 분석 및 디지털 고객확인 검증 기술의 빠른 채택을 목격하고 있습니다.
AML AI는 트랜잭션 모니터링과 관련된 5가지 핵심 AML 위험 유형을 통해 자금세탁 위험을 식별할 수 있습니다. 충분한 조사와 보충 자료로 더 많은 유형을 다룰 수 있으며 허용 목록에 있는 고객은 추가 AML AI 문서에 접근하여 규정 준수 및 모델 위험 거버넌스 프로세스를 지원할 수 있습니다. 자금세탁자는 대규모 거래를 작은 거래로 나누어 금융 기관 및 규제 기관의 감지를 회피하는 구조화 기법을 사용합니다. 구조화의 목표는 특정 임계값을 초과하는 거래에 대한 보고 요구사항을 트리거하지 않는 것이며 자금세탁자는 종종 이 임계값 아래로 내려가기 위해 여러 개의 작은 거래를 수행하거나 여러 개인을 사용하여 대신 거래를 수행합니다.
▽ AML 자동화 플랫폼의 규제 준수 지원 기능
금융기관은 보고의무를 위반할 경우 법에서 무겁게 책임을 지우기 때문에 의심거래보고를 게을리할 수 없습니다. 허위보고를 할 경우 1년 이하의 징역이나 1천만원 이하의 벌금에 처해질 수 있고 보고 자체를 하지 않으면 3천만원 이하의 과태료를 물어야 하며 경우에 따라 영업정지라는 강력한 제재까지 가능합니다. 금융기관은 일반적으로 의심스러운 활동을 탐지한 날로부터 30일 이내에 의심거래보고를 작성해야 하며 의심 대상자가 식별되지 않은 경우 추가로 30일의 시간을 가질 수 있지만 보고는 초기 탐지일로부터 60일을 넘겨서는 안 됩니다.
최상위 플랫폼은 노코드와 API 경로를 상호 보완적으로 제공합니다. 노코드 검증 링크는 적은 구현으로 즉시 사용이 가능하며 이메일과 SMS 공유 그리고 웹과 앱 임베드가 가능합니다. AML 스크리닝 API는 백엔드 연동으로 단계 오케스트레이션과 룰 커스터마이즈 그리고 대규모 자동화를 지원합니다. 핵심은 택일이 아니라 일정과 리소스 그리고 유연성에 맞춰 둘 다 활성화하는 것입니다. 몇 시간 내 런칭이 필요할 때는 셀프서비스로 영업 컨택 없이 임계값으로 파일럿을 진행하고 컴플라이언스 검증 후 즉시 사용자 검증을 시작할 수 있습니다.
국내 증권업계가 잇따라 인공지능을 앞세워 투자 서비스 혁신에 속속 나서고 있습니다. 생성형 AI를 기반으로 투자자들이 원하는 종목을 찾아주는 한편 맞춤형 투자 상담 및 자산 진단까지 지원하는 등 증권사들의 AI 서비스가 갈수록 다채로워지고 있습니다. 이와 같이 AI 모형은 사람이 수동으로 하던 많은 업무를 자동화하는 한편 데이터를 바탕으로 더 높은 정확도로 업무를 수행할 수 있도록 하여 효율성을 증진시킬 수 있습니다. 금융산업이 데이터 의존적이라는 특성 그리고 모든 가치사슬의 영역에서 디지털화되는 추세로 인해 로보어드바이저와 챗봇 그리고 상품 추천과 이상거래 탐지 그리고 신용평가 및 여신 심사 등 다양한 방식으로 AI 기술을 이미 활용하고 있습니다.
기업들은 자금세탁방지 시장의 변화에 효과적으로 대응하기 위해 여러 전략을 개발해야 합니다. 첫째 최신 기술을 활용하여 AML 소프트웨어 솔루션을 도입하고 이를 통해 거래 모니터링 및 고객 신원 관리 시스템을 강화해야 합니다. 이는 의심스러운 거래를 조기에 탐지하고 규제 당국에의 보고 절차를 자동화하는 데 도움이 됩니다. 둘째 데이터 개인 정보 보호와 관련된 우려에 대응하기 위해 정보 공유 메커니즘을 마련할 필요가 있습니다. 데이터의 흐름이 원활해야만 효과적인 AML 노력이 가능하므로 기업은 개인정보 보호와 AML 규제 사이의 균형을 유지해야 합니다. 셋째 기업과 공공 부문 간의 협력을 강화하여 보다 통합된 접근법을 구현해야 합니다. 전자금융 AML 보고 자동화 플랫폼은 더욱 안전하고 효율적인 금융 환경 구축과 고객 및 규제 당국과의 신뢰 관계 구축 그리고 자금세탁 및 테러자금 지원과 같은 금융 범죄 방지에 중요한 역할을 할 것입니다.
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