자금세탁방지(AML) 및 사기 범죄에 대한 5가지 예측

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평화롭고 안전한 일상을 지키기 위해 우리가 맞서 싸워야 할 대상은 사실 바이러스 말고도 꽤 많습니다. 자금세탁방지(AML)를 비롯해 신원 도용 및 보험 사기 등, 끝없이 진화하는 금융 범죄와 각종 사기 수법들 바로 그 중 하나입니다. 2020년에도 기술적인 변이(?)를 멈추지 않을 그들을 막기 위해 우리는 무엇을 준비하고 유념해야 할까요? SAS 사기 방지 및 보안 인텔리전스(FSI) 부문 스투 브래들리(Stu Bradley) 부사장이 2020년, 해당 산업에 영향을 미칠 5가지 주요 트렌드를 여러분께 소개해 드립니다.

1. 금융 정보의 지능화

금융 정보(Financial Intelligence)는 사실 새로운 개념이 아닙니다. 그렇지만 2020년에 우리가 이 정보를 활용하는 방식은 분명 새롭게 달라질 것입니다. 금융 정보가 다른 데이터 소스들과 결합해 진정한 '통합 인텔리전스 플랫폼'을 형성하면, 그 때가 바로 분석이 필요한 순간입니다. 분석을 통해 방대한 양의 인텔리전스 데이터를 토대로 '수많은 점들을 연결(connect the dots)'하면, 우리는 비로소 복잡한 국제 범죄 조직과 테러 단체 네트워크의 큰 그림을 그려낼 수 있습니다. 궁극적으로 금융 정보는 사이버 보안과 사기 방지, AML, 테러 방지 및 국가 안보를 모두 하나로 연결할 것입니다. 이런 상황에서 데이터를 분석하지 못하는 것은 범죄에 대응할 기회를 상실하는 것과 마찬가지이며, 이러한 기회 상실은 신원 도용 및 시민의 안전에 피해가 발생하는 일에 있어서 더욱 큰 손실로 이어지게 되겠지요.

2. 여전히 위험한 내 신분

신원 관련 범죄는 2020년에도 계속 증가할 전망입니다. 맥킨지(McKinsey)의 조사 결과에 따르면 그 중에서도 특히 신분 위조(synthetic identity) 사기가 미국에서 가장 빠르게 증가하는 금융 범죄 유형이며, 전체 신용 카드 사기 피해의 80%를 차지한다고 합니다. 이러한 위협에 맞서기 위해서 금융 기관은 고객 및 계정 데이터 외에도 기기의 신뢰도, 생체 인식 정보, 위치 정보, 전화 기록 및 기타 공공 데이터와 같은 타 기관의 데이터 등을 추가로 분석해야 합니다. 오늘날과 같은 디지털 세상에서 세상에서 금융 기관이 고객이 인증한 시점부터 거래를 완료한 시점, 그 사이에 거치는 모든 단계를 아우르는 포괄적인 리스크 기반의 의사결정을 내리기 위해서는 통합적 의사결정 아키텍처를 갖춰야 합니다.

3. 컴퓨터 비전, 범죄와의 전쟁 최전선으로

2020년에는 경찰을 비롯한 국가 안보 기관들이 분석을 통해 이미지 데이터를 인텔리전스로 활용하기 위한 여러 방법들을 적극적으로 실험할 것입니다. 현재의 수동 프로세스를 반영하는 자동화된 이미지 분석 프로세스를 구축하기 위한 것이지요. 비슷한 맥락으로 관세청은 컴퓨터 비전을 활용하여 화물 컨테이너들을 보다 빠르고 정확하게 검사하기 위한 방법들을 실험할 수 있으며, 출입국 관리소 역시 컴퓨터 비전 기술로 국경에 접근하는 위험 차량을 식별해 낼 수 있습니다. 구체적인 용도는 조금씩 다르더라도 2020년에는 많은 기관들이 그 어느 때보다 이미지 분석을 적극적으로 활용하게 되면서, 범죄에 맞서기 위해 데이터를 통합하고 사용하는 방식에 새로운 패러다임이 열리게 될 것입니다.

4. 차세대 AML 시장의 형성

2018년 12월, 미국 규제 당국은 '자금세탁 및 금융테러 방지를 위한 혁신적 노력에 관한 기관 공동성명(Joint Statement on Innovative Efforts to Combat Money Laundering and Terrorist Financing)'을 발표했습니다. 이 성명에서는 특히 인공지능(AI)을 차세대 AML 프로그램을 위한 혁신 기술로 지목했습니다. 지금까지 AI는 수동 작업의 자동화를 통해 운영 효율성을 높이는 데 주로 사용되어 왔습니다. 2020년에는 AI를 실제 운영 환경에 배치해 기존의 거래 모니터링 시나리오를 대체함으로써, 투명성과 모델 거버넌스 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대됩니다. 금융 기관들이 쇄신함에 따라, AI 모델을 비롯한 혁신 기술을 공유하는 시장이 형성될 것입니다. 공공 시장이 아니더라도, 아마 어떠한 형태로든 존재하게 되겠지요.

5. 민관 제휴의 본격화

그 동안 제가 참여했던 거의 모든 컨퍼런스에서 민관 파트너쉽에 관한 논의는 늘 있어 왔지만, 실제로 진전을 보인 경우는 거의 없었습니다. 하지만 2020년에는 AI와 머신러닝을 기반으로 기업과 산업 전반에서 데이터를 보다 효과적으로 공유하게 될 것입니다. 이러한 데이터 공유와 민관 참여의 장벽을 허물고 있는 비영리기관의 등장과 분석의 만남은, 이러한 파트너십이 잠재력을 발휘할 토대를 마련해 줄 것입니다. 이미 우리 마음의 준비는 모두 끝났습니다. 그렇다면 이제 남은 건 우리의 데이터 자산을 공익적으로 사용하기 위한 기술적 도움닫기 뿐이겠네요:)

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지금까지 2020년 사기 방지 및 보안 인텔리전스 분야에 영향을 미칠 주요 전망에 대해 알아보았는데요. 이 5가지 예측이 현실화되는 데 가장 중요한 핵심은 바로 분석입니다. SAS는 산업별 특화된 분석 솔루션비즈니스 전문성을 기반으로 고객이 당면한 문제를 해결할 수 있도록 지원합니다. 아래 링크에서 SAS가 인공지능과 머신러닝을 기반으로 어떻게 사기탐지시스템(FDS)을 구축하고 자금세탁방지(AML) 활동을 개선하는지 확인해보세요.

SAS 사기 방지 및 보안 인텔리전스

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Jeanne (Hyunjin) Byun

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