[한스경제 고영훈] 분석 기업 쌔스(SAS)코리아는 24일 서울 소공동 더 플라자 호텔에서 주요 금융 리스크 및 컴플라이언스 담당자를 대상으로 레그테크(RegTech) 세미나를 개최한다고 밝혔다.

인공지능(AI)과 머신러닝을 활용한 혁신적인 레그테크를 도입해 복잡해지는 금융 규제에 효과적으로 대응할 수 있는 전략을 제시했다.

최근 핀테크, 로보어드바이스, 챗봇 등 금융 서비스의 자동화 및 지능화 속도가 빨라지면서 금융 거래량과 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 동시에 금융 범죄가 첨단화되고 의심 거래량이 많아지면서 의심거래보고(STR; Suspicious Transaction Report) 품질에 대한 요건과 처벌이 강화되고 있다.

이처럼 복잡해지는 금융 규제 및 데이터 환경에서 기업은 규제 대응은 물론 운영 비용을 절감하고 인적 오류를 최소화할 수 있는 방안으로 레그테크를 주목하고 있다.

이에 SAS는 금융 컴플라이언스 영역에서 인공지능과 머신러닝을 활용한 레그테크 전략과 글로벌 선행 사례를 공유하고 국내 적용 방안을 논의하고자 이번 세미나를 마련했다. 박병진 PWC컨설팅 이사는 미국, 영국, 호주 등 선진 금융 당국은 이미 자금세탁방지(AML; Anti-Money Laundering) 전반에 레그테크를 적극적으로 도입, 장려하고 있다고 강조하며 실질적인 활용 방안을 소개했다. 금융 거래량이 급증하면서 의심거래보고의 오탐지(false-positive)에 따른 비용이 높아지고 있는 가운데, 금융 기관은 기존 트랜잭션 모니터링(transaction monitoring) 규칙에 머신러닝을 적용함으로써 이상 거래 탐지 기법의 한계를 극복하고 오탐지를 최소화할 수 있다.

조민기 SAS코리아 사기방지, 컴플라이언스 및 보안 인텔리전스 담당 이사는 AML 영역에서 머신러닝을 활용한 성공적인 레그테크 전략을 발표하고 은행권 사례를 공유했다. 금융 기관은 레그테크를 도입함으로써 ▲긍정적인 고객 경험 제고 ▲금융 기관의 재정 건전성 및 시장 안정성 향상 ▲거버넌스 개선 ▲규제 보고 기능 향상 등의 혜택을 누릴 수 있다.

조 이사는 “무역기반자금세탁(TBML; Trade-Based Money Laundering)에 대한 규제 및 프로세스 대응은 리소스와 비용의 증가를 초래함에 따라 최신 머신러닝 및 분석 기술을 이용해 프로세스를 자동화하고, 무역 비즈니스의 주요 과제를 해결하려는 수요가 늘고 있다”며 “SAS는 4가지 탐지 기법을 조합한 리스크 기반 탐지 방식과 컴플라이언스 정책을 결합, 향상된 의사결정을 자동화해서 내릴 수 있도록 지원하는 것이 차별점”이라고 설명했다.

프리츠 프라스 스톰(Frits Fraase Storm) SAS 글로벌 사기방지 및 보안 인텔리전스 사업부 아태 지역 총괄은 SAS의 레그테크 솔루션을 활용한 금융 기관과 감독 기관의 성공 사례를 통해 국내 적용 방향을 제시했다.

미국 글로벌 은행에서는 데이터를 기반으로 이상 징후 및 패턴을 검출하기 위해 머신러닝과 조사 기능이 포함된 ‘은행을 위한 SAS 탐지 및 조사(SAS Detection and Investigation for Banking)’ 솔루션을 활용했다. 이를 통해 이 은행은 기존에 적발하지 못했던 소액 송금 업체 등 불법 서비스를 제공한 자금 세탁 규정 위반의 소지가 높은 금융 서비스 업체를 416개 적발했다.

이날 소개된 SAS의 레그테크 포트폴리오는 ‘SAS 자금세탁방지 솔루션(SAS Anti-Money Laundering)’, ‘커스터머 듀 딜리전스(Customer Due Diligence)’, ‘SAS 금융거래 모니터링 최적화(SAS Transaction Monitoring Optimization)’, ‘SAS 은행을 위한 SAS 탐지 및 조사 디텍션 앤드 인베스티게이션 포 뱅킹(SAS Detection and Investigation for Banking)’ 등 폭넓은 솔루션으로 기업이 규제 대응 및 리스크 관리 역량을 고도화하도록 지원한다.

고영훈 기자 gyh@sporbiz.co.kr