SAS “금융범죄 예방 솔루션에도 AI가 필요하다”
금융 산업은 돈을 다루는 분야인 만큼 규제가 뒤따르는 것이 필수다. 비정상적인 거래를 감지해 계좌를 동결하거나 특정 범죄인의 금융 거래를 막는 등 제재를 통해 혹시 모를 사고를 대거 예방할 수 있어서다. 반대로 금융 기관의 부적절한 거래 또한 관리 당국의 제재 대상이 되는 등 금융 분야에서의 제재 관리는 업무 효율과 밀접한 관계를 갖는다.
제재 자체도 한 번 정한 것이 그대로 이어지는 게 아니라 시장 상황과 법령에 따라 시시각각 변할 수밖에 없다. 금융 기관들도 다양한 형태로 이에 대응하고 있지만 업무 프로세스에 지장을 주지 않고 모두 확인하기에는 무리가 따른다.
그래서 필요한 게 제재(Sanction) 스크리닝 솔루션이다. 인공지능(AI) 기술을 바탕으로 금융과 관련한 제재 사항들을 관리하고, 추후 문제가 불거졌을 때 이제까지의 업무 로그를 추려 감독 기관에 제공하는 등 대응 업무를 모두 아우를 수 있다.
데이터 분석 전문기업 SAS는 최근 여의도 콘래드 호텔에서 연 금융 솔루션 세미나에서 자사의 높은 데이터 분석 역량과 AI 기술을 통해 제재 스크리닝 솔루션을 제공한다고 밝혔다.
이날 아메드 드리시(Ahmed Drissi) SAS 금융사기 및 보안 부문 수석 컨설턴트는 금융권 관계자들을 만나 “세계적으로 금융 범죄를 관리하고 예방하는 솔루션의 효율을 높이려는 움직임이 일어나고 있다”고 되짚었다.
솔루션 도입 과정에서 AI나 머신러닝(ML)을 통해 어떤 부분이 얼마나 향상될 수 있는지 따져보고, 실질적 효과를 평가하는 흐름이 확산하고 있다는 것.
만약 업무 과정에서 어떤 경고가 들어왔을 때도 우선순위를 추려 더 역량 좋은 담당자를 해당 부분에 배치하는 등 생산성 향상에 초점이 맞추는 게 현재의 트렌드라는 게 드리시 수석의 말이다.
무엇보다 금융기관들의 특성상 이미 사용하던 솔루션을 뜯어내고 다른 솔루션을 적용하기 어렵기 때문에 기존 체계의 ‘보완’ 측면에서도 AI와 ML이 각광 받고 있다. 또 AI의 판단을 맹신할 수 없는 만큼 어떤 근거로 이런 판단이 내려졌는지에 대한 근거가 요구되는 경우도 빈번하다. 사용성을 높이기 위한 클라우드 네이티브 여부도 솔루션 도입시 점검 사항 중 하나다.
SAS는 통합된 플랫폼에서 이러한 역량을 제공하고, 회사가 가진 높은 데이터 분석 역량을 통해 금융 기관의 업무 효율성 향상을 지원한다. SAS의 제재 스크리닝 솔루션은 네테리움(Neterium)사와의 파트너십을 통해 네테리움의 제재 스크리닝 서비스를 자사 ‘비주얼 인베스티게이터(Visual investigator)’ 솔루션에 통합했다.
클라우드 기반으로 구동하는 네테리움의 스크리닝 엔진은 SAS 솔루션과 응용프로그래밍 인터페이스(API)로 연결해 ‘엔티티 심사’와 ‘거래 심사’ 기능 모두를 수행한다. 믿을 수 있는 화이트리스트 또는 위험 요소가 있는 블랙 리스트를 생성·관리하는 것은 물론, 갑자기 큰 규모의 송금이 이뤄지거나 가상자산으로의 환전 등 비정상적인 거래에도 AI 기반 스크리닝 기술로 합법 여부를 판단할 수 있다.
금융 기관에 맞춘 디테일도 특징이다. 전체적 매칭(Holistic Matching)을 통해 모든 데이터 전반을 활용한다. 고객 정보를 하나 확인할 때도 다른 솔루션이라면 먼저 이름을 맞춰보고 그 후 생년월일이나 국적 등을 적용하는 데 반해 SAS는 모든 정보를 총체적으로 확인해 오류가 적다.
또한 클라우드의 확장성 속에서도 민감한 정보를 엔진에 저장하지 않아 보안도 지킬 수 있다. AI 기술이 적되는 만큼 AI의 판단 근거를 제시하는 ‘완전한 설명 가능성(Full-Explanablity)’을 제공하는 것도 특징이다.
금융 기관에 맞춘 기능은 또 있다. 규제 당국이 혹시 모를 사건 발생 대응이나 조사를 위해 자료를 요청했을 때 그동안 제재 스크리닝 솔루션이 확인한 업무 로그와 분석 결과를 쉽게 리포트로 만들어준다. 과거 업무 상황을 돌아볼 수 있는 일종의 ‘타임머신’ 기능인 셈이다.
데이터 분석에 강점을 가진 기업인 만큼 분석 솔루션과 연계해 보다 적확한 정보를 추려내는 것도 용이하다. 네테리움 엔진은 이른바 ‘문화적 탐지(Cultural Detection)’를 통해 이름으로 인물의 국적을 확인해낸다. 한국은 김철수, 미국은 데이빗김처럼 성과 이름의 구조를 보거나 특정 문화권의 이름 형식을 파악해 전체적인 맥락을 우선 파악할 수 있다.
또 위치 확인을 통해 금융 거래의 흐름을 파악하는 것도 SAS의 솔루션이 가진 강점이다. 만약 파리와 베르사유에서 어떤 거래가 일어났다고 치자. 통상의 시스템에서는 그냥 각각의 도시에서 거래가 일어났다 정도로 인식될 것도, 두 도시의 거리가 가깝기 때문에 비슷한 형태의 의심행위가 같은 시기에 발생했다면 연관된 금융범죄 가능성이 있다고 알려주는 형태다.
직관적인 대시보드를 통해 위협 정도를 색깔로 구분해주고, 특정 상황에 따른 제재 가능성 가중치를 적용하는 등 업무 환경에 맞춘 커스터마이징도 쉽다. 국가나 이름, 거래 빈도 등 필터링이 용이해 각 기관의 업무에 맞춘 관리가 가능하다는 설명이다.
SAS가 해당 솔루션을 제공하는 궁극적인 목표는 금융 기관의 데이터 분석 효율성을 높이고 제재에 따른 업무 장애를 막기 위함이다.
아메드 수석은 “제재가 지속적으로 변하는 것은 (금융 기관의) 큰 애로사항”이라며 “최근 정부 기관들이 다양한 형태로 제재를 적용하기 때문에 끊임없이 리스트를 업데이트하고 데이터를 관리해야 한다”고 강조했다.
글. 바이라인네트워크
<이진호 기자>jhlee26@byline.network
