AML 트랜잭션 모니터링이란 무엇인가요?

AML 트랜잭션 모니터링 시스템(TMS)을 통해 확인된 의심스러운 거래는 추가 조사가 필요합니다. 이 조사는 의심스러운 활동 보고서(SAR)에서 법 집행 기관으로 승격되어야 하는 불법 활동과 불법 활동처럼 보이지만 그렇지 않은 잠재적인 오탐을 구별하는 데 도움이 됩니다.  

높은 수준의 AML 트랜잭션 모니터링:

• 고객 트랜잭션 데이터에 대한 정교한 실시간 모니터링을 제공하여 알려진 자금 세탁 유형과 일치할 수 있는 모든 패턴을 스캔하고 플래그를 지정합니다.

• 비정상적인 거래량 및 속도, 고위험 국가와 관련된 활동 등의 위험 신호를 식별합니다. 또한 감시 목록 및 제재 목록에 표시될 수 있는 엔터티, 고객의 일반적인 위험 프로필과 일치하지 않는 활동 등을 식별합니다. 

• 거래 처리 시스템(TPS) , 사기 탐지 도구, 위험 평가 및 위험 점수 등 다양한 정교한 핀테크(금융 기술) 자동화 솔루션 및 데이터 규정 준수 모범 사례를 통합하거나 통합합니다. 또한 사례 관리 및 트랜잭션 관리 방법론과 통합되어 규정 준수 팀이 워크플로를 최적화하고, 안전한 금융 서비스에 대한 증가하는 고객 요구를 충족하며, 엄격한 규제 요구 사항을 충족할 수 있도록 지원합니다. 

전부는 아니지만 대부분의 금융 기관(예: 은행, 신용 조합, 암호화폐 거래소, 금융 서비스를 제공하는 기타 조직)은 일반적으로 어느 정도의 거래 모니터링을 수행할 법적 의무가 있습니다. 이 절차는 규정 준수를 유지하기 위한 광범위한 AML 전략의 일부입니다.

금융 범죄의 범위와 심각도가 증가함에 따라 AML 규정 준수를 위한 솔루션을 제공하는 제공업체는 증가하는 수요를 충족하기 위해 계속해서 서비스를 늘리고 있습니다. 최근 MarketsandMarkets 보고서에 따르면 트랜잭션 모니터링 시장은 2028년까지 68억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 

자금 세탁은 불법 활동에서 파생된 이익을 합법적인 수단을 통해 벌어들인 합법적인 자금으로 위장하는 여러 불법적인 방법을 말합니다.

본질적으로 범죄 행위에서 얻은 '더러운 돈'은 중개자를 통해 '세탁'되거나 깨끗하게 처리됩니다. 세탁된 자금은 합법적인 구매, 투자 또는 거래에 사용될 수 있습니다.

자금 세탁은 기소 및 과세를 피하는 동시에 밀수나 테러 자금 조달과 같은 추가 범죄 활동을 용이하게 하려는 범죄자와 범죄 조직 또는 제재 조직 사이에서 흔히 볼 수 있는 관행입니다.

유엔 마약 범죄 사무소(United Nations Office on Drugs and Crime)에 따르면 자금 세탁은 전 세계 GDP의 약 2~5%, 즉 연간 약 8,000억~2조 달러를 차지합니다. 

자금 세탁에는 일반적으로 다음과 같은 세 단계가 포함됩니다. 

1. 배치: 불법 또는 불법 수단을 통해 획득한 '더러운' 돈이 거액의 현금 은행 예금과 같은 합법적인 금융 시스템에 유입됩니다.
2. 계층화: 불법 자금의 출처를 모호하게 하고 이론적으로 식별 가능한 계좌 소유자를 추적하기 어렵도록 거리를 두기 위해 자금을 일련의 복잡한 금융 거래를 통해 이동시킵니다. 계층화는 여러 은행 계좌 간에 돈을 이동하거나, 현금을 다른 자산으로 전환하거나, 다양한 유령 회사 및 해외 계좌를 통해 자금을 이동함으로써 이루어질 수 있습니다. 
3. 통합: 계층화된 자금은 부동산, 사치품 또는 기타 자산 유형과 같은 다양한 방법을 통해 합법적인 경제에 다시 유입됩니다. 이러한 자산은 계층화 프로세스를 계속하기 위해 판매되거나 현금으로 다시 전환되거나 단순히 사용 또는 소비될 수 있습니다. 

범주로서의 자금 세탁은 불법적인 자금 출처를 모호하게 하는 모든 방법을 의미할 수 있습니다. 범죄자들은 다음과 같은 다양한 수법을 사용하여 자금을 세탁합니다.

• 스머핑: 보고 요건이 발생하지 않도록 대규모 현금 예금을 여러 개의 작은 예금으로 나눕니다.

• 유령 회사: 자금 세탁업자는 유령 회사(합법적인 사업이 거의 또는 전혀 없으며 다른 유령 조직을 소유하기 위해 존재하는 조직)를 설립하거나 기존 유령 회사를 사용하여 불법 자금을 여러 엔터티에 전달합니다. 이러한 전술을 사용하면 복잡하고 혼란스러운 소유권 체인이 생성됩니다. 

• 현금 집약적인 사업: 세탁소나 레스토랑 등 대량의 현금을 취급하는 사업을 투자하거나 시작하면 불법 수익과 합법적인 수익을 혼합하려는 자금 세탁업자에게 기회가 생깁니다. 규제 당국이 이러한 사업체의 보고된 이익이 실제 판매 또는 제공된 서비스와 관련이 있는지 확인하기 어려울 수 있으므로 자금 세탁업자는 수익에 불법 자금을 추가하고 총액에 대한 합법적인 출처를 허위로 주장할 수 있습니다.

• 암호화폐: 완전히 익명은 아닌 경우가 많지만 블록체인 기술과 Bitcoin, Monero와 같은 가상 통화의 분산된 특성으로 인해 범죄자가 자금의 출처와 소유권을 모호하게 만들 수 있는 기회가 발생합니다. 대부분의 합법적인 암호화폐 거래소에는 자체 AML 정책이 있지만 일부 거래소는 범죄 요소를 끌어들이는 더 느슨한 기준을 가지고 있습니다.      

• 도박: 온라인 카지노와 기존 카지노 모두 자금 세탁에 사용될 수 있습니다. 이 과정에는 불법 자금을 칩으로 전환하고, 해당 칩의 일부로 도박을 한 다음 나머지 칩을 현금화하여 합법적인 상금으로 보고하는 것이 포함됩니다. 

자금 세탁의 경제적, 사회적 결과는 다양합니다. 의도적이든 의도적이지 않든 자금 세탁으로부터 적절하게 보호하지 못하는 조직은 금융 기관에 대한 일반적인 신뢰를 약화시킵니다.

불법 자금을 세탁하려는 의도로 이루어진 대규모 투자 또는 자산 거래는 경제 성장 모델을 왜곡하여 허위 자산 가치나 부풀려진 자산 가치를 창출하고 보다 생산적인 투자에 사용되어야 할 자금을 다른 곳으로 돌릴 수 있습니다. 설상가상으로 자금 세탁은 더 많은 범죄와 부패를 조장합니다. AML 정책이 느슨한 관할 구역에서는 범죄율이 증가할 가능성이 더 높습니다.

전 세계적인 자금 세탁 시도에 맞서기 위해 현지 및 국제 사법 기관은 정부 및 금융 기관과 협력하여 AML 법률, 규정 및 의심스러운 활동 보고 요건을 시행하고 있습니다.

현대 금융 범죄의 엄청난 규모와 복잡성에 대응하여, 금융 기관과 민간 부문 솔루션 모두 AML 거래 보고 솔루션 및 기타 유형의 AML 소프트웨어에 막대한 투자를 하고 있습니다.

Business Research Company는 2025년에 전 세계 AML 소프트웨어 시장(트랜잭션 모니터링 소프트웨어 포함)이 32억 달러로 성장할 것으로 예상합니다. 이러한 성장은 더욱 엄격한 AML 규정을 준수하기 위해 실시간 탐지에 대한 수요가 증가하면서, AI 기반 솔루션이 크게 증가하는 추세를 에 따른 것입니다.

AML 트랜잭션 모니터링의 기반은 방대한 양의 트랜잭션 데이터에 대한 지속적인 분석을 기반으로 합니다. 은행과 금융 기관은 정기적인 거래 패턴을 확립함으로써 기준이 되는 법적 행동에서 벗어난 부분을 식별할 수 있습니다. 

거래 모니터링 솔루션에는 규모, 목적, 위치 및 기타 다양한 요인에 따라 특정 금융 또는 은행 기관의 요구에 맞게 고유한 보정이 필요할 수 있습니다. AML 트랜잭션 모니터링 시스템 요건은 엄격하게 정의되어 있지 않지만 대부분의 AML 트랜잭션 모니터링 시스템에는 다음과 같은 주요 구성 요소가 포함되어 있습니다.

최신 AML 트랜잭션 모니터링 시스템은 다음과 같은 기능이 결합되어 있습니다.

• 규칙 기반 로직: 시스템은 경고를 트리거하는 사전 정의된 규칙(예: 예금 금액 또는 거래 위치와 같은 활동 임계값 또는 패턴)에 따라 작동합니다. 

• 고급 분석: 데이터 기반 AML 트랜잭션 모니터링 시스템은 대규모 데이터 세트를 분석하고 탐지되지 않을 수 있는 패턴을 찾아낼 수 있는 AI 및 ML 알고리즘 등의 고급 분석 도구에 대한 의존성이 점점 더 커지고 있습니다. 

모든 트랜잭션에 많은 조사가 필요한 것은 아니기 때문에 AML 트랜잭션 모니터링에 위험 기반 접근 방식을 채택하면 조직이 위험 수준이 더 높을 수 있는 고객 및 거래에 리소스를 더 효과적으로 위임할 수 있습니다. 고객 프로필, 지리적 위치, 거래 유형과 같은 고려 사항은 AML 트랜잭션 모니터링 시스템이 고객 위험을 평가하고 경고의 우선순위를 지정하는 데 도움이 됩니다.

트랜잭션 모니터링은 완전한 AML 전략의 일부일 뿐입니다. 다음은 몇 가지 다른 모범 사례입니다.

• KYC(Know Your Customer): KYC 법률과 규정에 따라 금융 기관은 고객의 신원과 계좌의 성격을 확인해야 합니다. 

• 고객 실사: 고객 실사를 위해서는 은행이나 신용카드 회사와 같은 금융 기관이 고객 정보의 적법성을 지속적으로 확인해야 합니다. 의심스러운 활동에 추가 조사가 필요한 경우 고객 실사가 신뢰할 수 있는 감사 추적을 만드는 데 필수적인 관행임이 입증되었습니다. 

• 제재 스크리닝: 거래 모니터링 프로세스의 일환으로 AML 전략 모범 사례에서는 조직이 비정상적인 행동뿐만 아니라 제재를 받은 개인 및 단체에 대한 거래도 검토하도록 요구합니다. 

• API 통합: 최신 AML 트랜잭션 모니터링 시스템은 다양한 소프트웨어, 애플리케이션, 인터페이스 간의 데이터 공유를 용이하게 할 수 있도록 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스) 통합을 위해 설계되었습니다.  

최신 AML 트랜잭션 모니터링 시스템은 규칙 기반 시스템 및 고급 분석과 관련된 광범위한 기술과 방법을 활용합니다. 모든 AML 모니터링 시스템이 동일한 것은 아니지만 이러한 기술과 방법은 더 일반적으로 사용되는 기술 중 일부입니다.

• AML 시스템은 규칙 기반 운영을 통해 값이나 빈도가 사전 정의된 한도를 초과할 수 있는 모든 트랜잭션에 플래그를 지정하는 트랜잭션 모니터링 규칙을 생성할 수 있습니다. 

• 이러한 유형의 제어는 효과적이고 쉽게 설정할 수 있습니다. 그러나 잠재적으로 오탐이 발생할 수 있으므로 특정 거래가 AML 법률을 위반하는지 확인하기 위해 추가 조사가 필요합니다.

• 통계적 행동 분석을 통해 기관은 정기적인 거래 활동의 기준선을 설정할 수 있습니다. 이상 활동 탐지 도구는 이러한 기준선을 사용하여 표준에서 벗어난 동작에 플래그를 지정합니다.

• AML 거래 모니터링 시스템은 행동 모델링 방법론을 통해 시간 경과에 따른 활동 추세를 추적하여 성장과 변화에 따라 진화하는 조건에 적응할 수 있습니다. 고객 세분화는 다양한 유형의 고객에 대한 위험 기반 접근 방식을 설정하는 데 도움이 됩니다. 

• AML 트랜잭션 모니터링 시스템은 다양한 유형의 AI 및 ML을 사용합니다.

• 지도 학습 모델은 알려진 결과가 있는 과거 데이터를 사용하여 자금 세탁을 탐지하는 알고리즘을 학습시킵니다.

• 또한 비지도 학습 모델을 사용하여 미리 레이블이 지정된 데이터에 의존할 필요 없이 새로운 의심스러운 패턴을 식별할 수 있습니다. 

• 다양한 형태의 AI와 ML을 결합하면 AML 트랜잭션 모니터링 시스템이 시간이 지남에 따라 지속적으로 개선되어 새롭게 등장하는 위협에 적응할 수 있습니다. 

• 조직은 쉽게 확장가능한 클라우드 기반 솔루션을 통해 방대한 양의 데이터에 대한 실시간 모니터링을 수행할 수 있습니다. 

• 시각화 도구는 조직이 네트워크에서 발생하는 계정과 활동을 더 잘 파악하는 데 도움이 됩니다.

• 관계 매핑 기술은 계정과 엔터티 간의 연결을 시각화하고 잠재적으로 숨겨진 네트워크를 파악하는 데 도움이 됩니다.