신한은행, AI 활용한 자금세탁방지 위험도 측정 모델 개발

신한은행, AI 활용한 자금세탁방지 위험도 측정 모델 개발

신한은행(은행장 진옥동)은 자금세탁방지(AML) 업무에 AI(머신러닝), RBA(위험기반 감독체계) 등 디지털 기술을 적용하는 ‘자금세탁방지 고도화 프로젝트’를 성공적으로 완료했다고 8일 밝혔다.

자금세탁방지(Anti-Money Laundering, AML) 시스템 도입 필요성에 대한 목소리가 높아지고 있습니다. 자금세탁방지제도는 국내ㆍ외에서 행해지는 불법자금 세탁을 적발ㆍ예방하기 위한 법적ㆍ제도적 장치로서 사법제도, 금융제도, 국제협력을 연계하는 종합 관리시스템이다.

이 프로젝트는 자금세탁방지 업무 관련 국내외 감독기관의 강화된 요구 조건을 충족하고 글로벌 스탠다드 수준의 업무 경쟁력 확보를 위해 지난 4월부터 추진됐다.

먼저 자금세탁 의심거래 보고 업무에 머신러닝 기법을 도입했다. 기존에는 해당 업무 전문가의 판단에 따라 자금세탁 위험거래 보고 대상을 선정했으나 머신러닝을 활용한 자금세탁 위험도 측정 모델을 개발해 고위험 의심거래 탐지의 정확도를 높혔다.

또한 자금세탁 의심거래 보고를 위한 정보 수집에 RPA를 도입해 금융정보의 수집 및 정리 업무를 자동화하고 자금세탁방지 업무 현황을 한눈에 볼 수 있는 대시보드(Dash-Board)를 설계해 보고 체계를 효율화했다.

신한은행 관계자는 “이번 프로젝트를 통해 신한은행의 노하우가 축적된 AI 및 RPA 기술을 자금세탁방지 업무에 적용했다”며 “앞으로도 레그테크 강화 등을 통해 자금세탁방지 및 은행의 컴플라이언스 업무 전반에 대한 혁신을 추진해나가겠다”고 말했다.