정교해지는 금융 범죄, 첨단 기술로 대응한다
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정교해지는 금융 범죄, 첨단 기술로 대응한다
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  • 승인 2021.04.09 16:50
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AI·고급 분석 등 활용…오탐지 줄이고 사기 피해 손실 낮춰 신속하고 편리한 서비스 제공

[데이터넷] 코로나19의 세계적 대유행 이후 고객 신분 도용 사기 및 금융기관에 대한 범죄 시도가 지속적으로 증가하고 있다. 로이터통신에 따르면 지난해 미국에서 코로나19 관련 사기 및 신분 도용 피해 규모가 1억 달러에 달하는 것으로 조사됐다. 코로나19 관련 신분 도용 신고 또한 이전보다 2배 이상 급증한 것으로 나타났다. 이렇듯 금융 범죄 및 각종 사기 수법이 정교하게 진화하는 가운데, 기업은 금융 사기를 사전에 탐지하고 피해를 최소화하기 위해 고급 분석, AI 및 머신러닝 등의 최첨단 기술을 활용한 금융 사기 대응 전략을 다변화하고 고도화해야 할 필요성이 높아졌다. <편집자>

조민기 SAS코리아 사기 방지 및 공공 안전 담당 이사
조민기 SAS코리아 사기 방지 및 공공 안전 담당 이사

기업은 모든 거래 시 발생할 수 있는 다양한 금융 사기를 사전에 판단하고 방지하는 한편 신속하게 상품 및 서비스를 제공하는 등 양질의 고객 서비스를 유지해야 한다. 예를 들면, 금융기관에서는 특정 계좌가 이상 거래에 이용되고 있을 가능성을 평가하고 각 개별 거래가 사기일 가능성을 평가하면서 사기를 탐지해야 한다.

금융 사기·부정 결제 방지 필요성 증가
이때 사기를 탐지하지 못하거나 너무 많은 거래가 사기로 잘못 분류된다면 고객 경험에 악영향을 주게 된다. 만약 기업이 금융 사기에 적절하게 대처하지 못한다면, 기업의 재무, 규정 준수는 물론, 기업의 평판 및 법적 이슈 등 다양한 문제도 발생할 수 있다.

데이터 분석 기반의 사기 탐지 시스템은 이러한 금융 사기 및 부정결제를 보다 정확히 탐지하는데 활용된다. 이를 통해 제조 분야는 입찰 계약 과정 초기에 사기 및 오류를 식별할 수 있으며, 정부 및 공공 기관에서는 거시적 관점으로 조세 포털을 탐지하거나 납세자가 사기에 노출되는 것을 방지할 수 있다.

또한 공공 및 민간 보험에서는 악의적인 사기 행위를 적발해 정상적인 보험 계약자의 보험료 부담을 낮출 수 있도록 노력하고 있다.

일례로 브라질에서는 2017년 전체 보험금 청구건의 2.2%가 부정 청구에 달할 정도로 보험 사기가 심각해져 브라질의 주요 보험사로 구성된 연합인 ‘CNseg’는 보험업계 전반에 걸쳐 사기 탐지 및 부정행위 방지를 위한 프로젝트를 출범했다. CNseg는 SAS의 보험 사기 탐지 및 조사 솔루션(SAS Detection and Investigation for Insurance)을 도입해 조직적인 보험 청구 사기를 자동으로 탐지할 수 있는 기반을 마련했다.

회원사 중 하나인 FenSeg는 AI 및 머신러닝 기반의 고급 분석을 통해 사기일 가능성이 있거나 추후 검토를 요하는 경고의 양을 287% 증가시켰으며, 이로 인해 의심스러운 보험 청구 건을 보다 많이 적발할 수 있었다.

보험 사기 발생 위치를 확인할 수 있는 SAS 보험 사기 탐지 솔루션 시각화 데모
보험 사기 발생 위치를 확인할 수 있는 SAS 보험 사기 탐지 솔루션 시각화 데모

정부기관 역시 보험 사기를 단속하는데 데이터를 활용하고 있다. 노스캐롤라이나주 보험국은 보험 계약을 보다 잘 관리하고 조사 우위를 확보하기 위해 고급 분석 플랫폼 SAS 바이야(SAS Viya) 기반의 보험 범죄 조사 시스템 ICIS(Insurance Crimes Investigation System)를 구축했다. ICIS는 최초 증거 수집부터 기소까지의 프로세스에서 데이터를 분류하고 카테고리화하며 리소스를 할당하는 등 보험국 수사 업무를 촉진하는 허브 역할을 한다. 노스캐롤라이나주 보험국은 ICIS를 통해 사건 관리 효율성을 무려 90%가량 향상시키고 보험 사기 관련 체포 건수 또한 두 배로 증가시키는 성과를 거둘 수 있었다.

신분 도용·디지털 사기 예방
전례 없는 코로나19 세계적 대유행 이후 온라인 및 비대면 거래가 급증하면서 신분 도용 또는 디지털 사기가 늘고 그 배후세력을 밝혀내는 것 또한 점점 더 어려워지고 있다.

일례로 지난해 코로나19로 타격을 입은 소상공인 지원을 위해 비대면으로 이뤄진 긴급 대출 지원이 시행되면서 신원 불명의 누군가가 피해자의 명의를 도용해 대출을 받고 인터넷은행 및 증권사 계좌 6개를 개설해 대출금을 인출한 신원 도용 사고가 있었다. 모든 것이 디지털화되고 비대면으로 전환되면서 절차의 취약점을 악용한 사건이 발생한 것이다.

보편적으로 사기 수법은 ▲피해자의 신원을 도용해 도용된 명의로 대출을 받는 제3자 사기 ▲범죄자가 자신의 개인 정보를 조작해 여러 개의 신원을 만들어내는 당사자 사기 ▲사기를 목적으로 가짜 신원을 만들어내는 합성 사기로 나눈다.

국내에서는 금융 실명제와 강력한 KYC(Know Your Customer 혹은 Know Your Client) 제도로 인해 당사자 사기와 합성 사기가 흔치 않지만 여전히 대포 통장 등을 이용하는 제3자 사기와 피싱 등에 의한 제3자 사기가 계속 증가하고 있다.

금융기관은 신원 도용을 막고 디지털 사기를 방지하는 동시에 정상 고객에게는 신속하고 편리한 서비스를 제공해야만 소비자 보호 및 고객 경험 측면의 경쟁 우위를 확보할 수 있다. 이를 위해 사기방지용 애플리케이션 방벽을 구축해 사전에 잠재 위험 요인과 사기 행위를 조기에 발견하고 정상 거래 고객의 피해 사례를 최소화할 수 있다.

사기방지용 애플리케이션 방벽은 실시간으로 고객의 신원을 평가하고 부정행위자로 판단되는 경우, 부정행위가 감지되기 전에 자동으로 접근을 막는다.

미국의 대출기관 액세스파이낸셜(Axcess Financial)은 진화하고 있는 교묘하고 조직적인 사기 수법에 대응하기 위해 SAS의 대표적인 신원 분석 솔루션(SAS Identity Enrichment and Assessment)을 도입했다. 이 솔루션을 이용해 액세스파이낸셜은 인증 데이터 사업자를 통합하고 정상적인 사용자를 신속하게 인증 및 확인할 수 있었다. 또한 7가지 출처에서 수집한 데이터를 집계하고 머신러닝을 통해 KYC 및 사기 패턴, 행동 생체 인식, 이상 징후 탐지 등 다양한 방법으로 사기를 예방했다. SAS 신원 분석 솔루션 도입 후, 제3자 사기로 인한 손실은 80%가 감소했고 당사자 사기 및 합성 사기는 약 70% 감소했다.

미국 신원도용범죄정보센터(ITRC)는 신원 도용 피해자를 돕기 위해 자연어 처리 및 AI 기술을 활용해 AI 챗봇 비비안(ViViAN: Virtual Victim Assistance Network)을 개발했다. AI 챗봇 비비안은 업무 시간에 상관없이 신원 도용 피해자의 신고를 접수받을 수 있어 더 많은 피해자를 구제할 수 있도록 돕고 있다.

ITRC는 비비안의 베타 테스트 중 실업 수당 관련 신원 도용 신고 건수가 2019년 20건 미만에서 2020년 10월 기준 약 750건에 달하며 큰 폭으로 증가했다고 전했다.

한편, 금융기관 외에도 다양한 산업군에서 신원 도용 문제를 해결하기 위해 데이터 분석을 활용할 수 있다. 보험사에서는 보다 많은 보험금을 수령하기 위해 신원을 도용했는지에 대한 여부를 판단할 수 있고, 유통업계에서는 거래처의 선지급금 및 외상 매출금 내역을 파악해 인보이스 승인 여부를 판단할 수 있다.

자금 세탁·테러리스트 자금 조달 방지
유엔마약범죄사무국은 연간 전 세계 GDP의 2~5% 또는 미화 약 8000억 달러에서 2조 달러의 자금이 세탁되고 있는 것으로 추정하고 있다. 특히 지난해에는 코로나19 확산으로 비대면 거래가 증가하면서 2020년 상반기에만 전 세계적으로 자금세탁방지 위반 과태료가 7억600만 달러에 이른 것으로 나타났다. 자금 세탁을 통해 거둔 불법 수익은 은밀히 거래되며 마약 밀수에서 테러, 인신매매 등 광범위한 범죄 활동에 쓰인다.

자금 세탁 과정(출처: 유엔마약범죄사무국)
자금 세탁 과정(출처: 유엔마약범죄사무국)

자금세탁방지(AML: Anti-Money Laundering)는 수십 년간 금융업계의 화두이자 규제 강화의 대상이었다. 자금세탁방지법 위반으로 과태료가 부과된 금융기관의 상당수는 금전적인 손실뿐만 아니라 금융기관의 평판도 저하되기 때문에 리스크에 대한 이해와 사전적, 예방적인 컴플라이언스 관리의 중요성이 높아지고 있다.

국내외 금융기관은 AML 솔루션을 통해 오탐지 경보 비율을 낮추고 은행비밀보호법(Bank Secrecy Act, BSA) 및 AML 준수 비용을 절감하며 이상 징후 및 위험 감지 역량을 향상시키고 있다.

우리은행은 SAS 솔루션을 기반으로 글로벌 통합 AML 시스템을 구축하고 이를 싱가포르, 시드니, 런던, 두바이 등 해외 9개국 11개 지점에 도입했다. 국내 은행 최초로 국외지점에 Anti-TBML와 무역거래 위험평가(RA: Risk Assessment) 기능을 도입하면서 우리은행은 국외 지점의 위험 요소 관리, 현황 점검 및 분석 통합 기능을 보유한 국외 AML 포털을 통해 국내 본점에서 이를 관리할 수 있었다.

NH농협은행 또한 SAS AML 솔루션을 국외지점 및 법인의 표준 AML 솔루션으로 선정하고 국내 최초로 국외지점을 위한 AML 표준화 작업에 착수했다. 2019년 하노이 지점에 제재/요주의 인물 여부 확인, 고객위험평가, 거래 모니터링 시스템을 구축했으며 신규 해외 진출 지점에 확대할 계획이다.

아이슬란드의 대표 은행인 란즈방킨(Landsbankinn)은 자금세탁, 범죄 자금 조달, 기타 불법 행위와 관련해 엄격한 규정을 준수하고 의심스러운 거래를 추적 및 판별하기 위해 SAS 자금세탁방지 솔루션(SAS Anti-Money Laundering)을 도입했다.

SAS AML 솔루션 도입 후 기존 하루 1000여 건에 이르던 오탐 건수가 약 100건으로 감소하는 등 오탐율을 크게 개선하고 효율적으로 불법 보험금 청구 사례를 식별할 수 있었다. 준법감시팀 조사원들은 크게 낮아진 오탐율 덕분에 실제 불법 행위 적발에 더욱 집중하고 조사 절차를 간소화할 수 있었다.

SAS는 국내외 기업에 수십 년간 AML 솔루션을 제공하며 자금 세탁 방지 분야에서 당면 과제를 해결해왔다. SAS 자금세탁방지 솔루션(SAS Anti-Money Laundering)은 최신 고급 분석 기법과 검증된 조사 기법을 결합해 금융기관이 자금 세탁, 테러 자금 조달 탐지 및 컴플라이언스 준수 문제를 리스크 기반의 비용 효율적인 방법으로 해결하도록 지원한다.

SAS는 지난해 금융 전문 시장 조사기관 아이테그룹(Aite Group)이 발표한 ‘아이테 매트릭스: 글로벌 사기 및 자금 세탁 방지 사례 관리(Aite Matrix: Case Management to Combat Global Fraud and Money Laundering)’ 보고서에서 최고 기업으로 선정된 바 있다.

날로 진화하는 금융 사기와 이상 거래를 탐지하고, 새로운 유형의 범죄 유형을 빠르게 파악하는 것은 기업에게 점점 더 어려운 과제가 되고 있다. SAS와 같은 IT 기업들은 이와 같은 금융 범죄에 대응하기 위해 AI 및 머신러닝과 같은 첨단 기술을 기반으로 금융 사기의 새로운 패턴을 학습하고 적용해 이상 거래를 조기에 탐지할 수 있도록 돕고 있다.

기업들은 첨단 기술을 활용한 데이터 분석을 통해 불법 자금 세탁 및 금융 범죄에 효과적으로 대응하는 한편, 더 나은 고객 서비스와 기업 경쟁력 제고를 위한 현명한 의사결정을 내릴 수 있을 것이다.


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