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Fraud & Security Intelligence
Min-Gi Cho 0
자금세탁방지(AML) 경보 효율성을 높이기 위한 통계적 위험 기반 접근법(Statistical Risk-Based Approach)

지난 4월, 미국 재무부 산하의 금융범죄단속반 ‘FinCEN(Financial Crime Enforcement Network)’이 북한을 자금세탁 및 테러자금조달 위험 국가로 지정하고, 금융 기관에 주의보를 발령했습니다. 트럼프 행정부가 들어선 이후 첫 발령인데요. 미국 우선주의를 제창하는 트럼프 정부와 고조되는 반테러 정서에 따라 미국 금융 당국의 AML 규제는 더욱 심화될 것이란 업계 전망입니다. 실제 최근 스탠다드 차타드

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Min-Gi Cho 0
자금세탁방지(AML)의 새로운 쟁점! ‘오탐(False Positive)’ 경보 개선 방법

오탐(False Positive), 자금세탁방지(AML)의 새로운 도전 과제 2016년 2월, 미국 재무부 산하의 금융범죄단속반 ‘FinCEN(Financial Crime Enforcement Network)’은 플로리다 주 지브롤터 프라이빗 뱅크(Gibraltar Private Bank)와 트러스트 컴퍼니(Trust Company)에 자금세탁방지(AML: Anti-Money Laundering) 프로그램의 ‘상당한’ 결함을 이유로 4백만 달러의 벌금을 부과했습니다. 글로벌 금융 업계의 이목은 당시 보고된 여러 결함 중 ‘오탐(false positives)’으로 쏠렸습니다. *오탐(False Positive): 잘못