전자금융 활성화에 따른 대출 자금 등 경로 추적의 필요성

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전자금융이 활성화되면서 거래비중이 더욱 커질 자금이체를 모니터링하여 자금세탁을 감지해내기 위해서는 어떤 형태로든 컴퓨터 기술이 필요하다. 컴퓨터와 전통적인 조사기법을 활용하는 데 있어서도 컴퓨터 기법만의 사용, 컴퓨터기법을 단지 전통적인 조사기법의 보충적인 방식으로만 사용, 컴퓨터기법과 전통적인 수단을 병행하여 사용할 것인지 등 여러 가지 조사기법이 있다.

그리고 컴퓨터를 활용하는 수준에 있어서도 자금세탁과 관련한 일정조건을 만족하는 거래패턴을 스크리닝하는 단순한 시스템에서부터 지식기반시스템에 기초한 전문적인 시스템이나 연계분석 등 여러 가지 수준이 있다. 정보시스템의 구축 및 활용 주체에 있어서도 금융기관중심, 민관협력, 정부중심 등의 대안을 고려할 수 있다.

예를 들면 핀테크 기업의 수준에서는 현금거래를 스크린하여 분산 예치하는 것을 포착할 수 있다. 고객별 통합 연결계좌를 기반으로 고객의 정상적이고 합리적인 계좌운용 상황을 파악하고 일정 한도를 내부적으로 설정한 후 이를 이탈하는 지를 상시 감시할 수 있는 시스템을 운영할 수 있다. 일상적인 영업활동에 비추어 비정상적인 거액 현금예치, 자금 유출입 등 특이하고 의심스러운 계좌운용의 사례를 작성하여 상시 감시한다. 금융당국에서 지정한 특정 국가나 개인에게 나가는 자금이체를 모니터링할 수도 있다. FinCEN의 FAIS는 현금거래 보고나 다른 기관으로부터 받은 보고를 기반으로 예컨대 전년도 현금거래 보고수나 혐의거래 보고소수 등의 데이터를 산출하고 이를 개인이나 계좌의 혐의를 평가하는 데 활용한다.

인공지능을 사용하고 있는 패턴인지 소프트웨어는 처리된 많은 금융거래 데이터로부터 테러리스트 조직들의 불법적인 거래들의 특이성을 규명하는데 유용한 도구가 될 수 있다. 최근 새로운 패턴들을 인식하고 경험으로부터 새로운 패턴을 추론하기 위해 컴퓨터에 학습능력을 부여하는 신경망 모형이 기대를 모으고 있다. 이러한 형태의 자금세탁방지도구들은 은행 내부의 자금세탁방지위험을 다루는 데 있어 중요한 역할을 수행한다.

연관분석 시스템의 기본적인 구성은 조사할 대상을 결정하기 위한 자금이체 스크리닝체계, 스크리닝시 사용할 새로운 자금세탁 특성일람표를 작성하기 위한 지식습득 체계, 신속하고 정확하게 실용적인 형태의 자금세탁기법의 특성일람표를 전파하는 지식공유 체계 및 원자료를 쉽게 검색하고 분석할 수 있는 형태로 가공하는 자료처리 과정 등이 있다. 이러한 여러 가지 기법을 적용하여 자금이체 자료에서 자금세탁 활동을 감지하기 위해서는 자금이체 자료가 가지고 있는 몇 가지 문제점을 고려해야 한다. 먼저 자금이체 자료는 그 규모가 방대하고 관련 정보가 완전히 갖추어지지 않은 불완전 정보이거나 기록 및 정보형식이 서로 다를 수 있다. 또 자금세탁과 관련한 많은 거래패턴이 합법적 거래와 매우 유사하고 총거래건수 대비 실제 자금세탁건수의 비율이 매우 낮기 때문에 오인 문제가 심각할 수 있다. 이것이 시스템 전체의 신뢰성을 떨어뜨릴 수 있다. 또 자금세탁은 일정기간 동안 지리적으로 여러 곳에 분산된 개인, 기업, 금융기관 간의 자금이체를 통해 이루어지기 때문에 이를 탐지하기 위해서는 시간적, 공간적 개념이 필요하다. 즉 일부분에 국한된 조사보다는 여러 지점과 시점에서의 조사가 효과적이며 이에 따른 데이터베이스의 구축이 필수적이다. 자금이체 분석이 현금출납, 자금이체 등 개별 거래단계에서만 이루어질 경우 이보다 더 상위단계에서 일어나는 자금세탁을 감지해낼 수 없다. 여러 가지 복수의 거래가 특정 개인이나 계좌와 연결되어 있을 수 있고, 이보다 상위단계는 복수의 계좌나 개인을 내세운 개별 사업체들이 있을 수 있다. 상위 단계로는 여러 개의 사업체, 계좌, 개인들을 포함한 폭넓은 범위의 연결고리가 있다. 따라서 어느 한 단계에서만 이루어지는 거래 탐색은 다른 상위 단계에서 일어나는 자금세탁활동을 감지하지 못할 우려가 크다.

각 단계에서 탐지활동을 가장 잘 수행할 수 있는 주체가 다를 수 있다. 예를 들어 고객정보와 계좌별 거래기록을 보유하고 있는 금융기관은 거래단위나 개인, 계좌 단위의 분석이 가능하다. 한편 통합정보와 다른 추가정보를 가지고 있는 금융정보분석원은 사업체나 고리 수준의 자금세탁의 탐지를 담당할 수 있을 것이다. 이러한 요인들을 고려하면서 여러 가지 가능한 시스템 구축방안을 생각해 볼 수 있다.