데이터 분석 전문기업 SAS코리아가 금융범죄 예방을 위한 인공지능(AI) 솔루션을 내세워 국내 금융권 시장 공략에 본격 나섰다.
SAS코리아는 10일 서울 여의도 페어몬트 앰배서더 호텔에서 열린 ‘SAS 이노베이트 온 투어 서울 2025’에서 ‘SAS 실시간 제재 스크리닝(Real-Time Watchlist Screening)’ 솔루션을 공개했다. 이번 솔루션은 레그테크 기업 네테리움의 감시목록 스크리닝 기술을 SAS의 데이터·AI 플랫폼 ‘바이야(Viya)’에 통합해 금융 범쥐 관련 규제 준수를 지원한다.
◇ 오탐률 대폭 감소로 효율성 극대화
새 솔루션의 가장 큰 강점은 기존 대비 현저히 낮아진 오탐률이다. 프랑스 오랑주 뱅크가 이 솔루션을 도입한 결과, 기존 제재 스크리닝 솔루션 대비 오탐지 건수를 65%나 줄이는 성과를 거뒀다.
이중혁 SAS코리아 대표는 “금융기관이 가장 고민하는 오탐률을 최소화했다”며 “규제 리스크 완화는 물론 리소스 관리 효율성과 실질적인 범죄 예방 효과를 동시에 제공한다”고 설명했다.
솔루션은 업계 최고 수준의 설명 가능한 매칭 알고리즘을 기반으로 미국 해외자산통제국(OFAC), 유럽연합(EU), 유엔(UN) 등 주요 규제 당국의 규정 준수를 지원한다.
‘SAS 실시간 제재 스크리닝’은 △서비스형 리스트 관리 △엔드투엔드 기능 △종합적 매칭 △맞춤화 및 감사 기능 등 4가지 핵심 기능을 제공한다.
서비스형 리스트 관리 기능은 표준 REST API를 통해 기존 시스템과의 원활한 통합을 지원하며, 감시목록이 자동으로 업데이트돼 수작업으로 인한 지연 리스크를 제거한다. 엔드투엔드 기능은 실시간 스크리닝부터 데이터 오케스트레이션, 경보 분류, 사례 관리, 운영 보고까지 올인원 솔루션으로 제공한다. CI/CD 기반의 정기적 업데이트를 통해 지속적인 성능 개선도 보장한다.
종합적 매칭 기능은 AI 기반 메타 매칭과 스코어링 기술을 활용해 이름, 성별, 출생 정보, 지리적 위치 등 다양한 데이터를 종합 평가한다. 퍼지 및 시맨틱 매칭 알고리즘으로 음역이나 철자 변형 등 언어적 차이도 효과적으로 해결한다.
아울러 SAS는 이날 기업 내부자의 부정 행위를 탐지하는 내부 금융범죄 솔루션도 함께 발표했다. 전화번호, 계좌번호, IP주소 등 흩어진 정보를 연결해 실제 행위자와 공모자를 식별하는 '엔터티 레솔루션' 기술이 핵심이다.자금세탁방지(AML)와 내부자 부정 및 기타 사기를 통합 감시하는 프라멜(FRAML) 시스템과 연계해 금융기관이 금융범죄 전반을 통합적으로 관리할 수 있는 방향을 제시했다.
◇ AI 모델 구축 돕는 새로운 코파일럿 기능 제공
SAS는 이날 AI 모델 구축 과정에서 대화형 AI의 강력한 지원을 제공하는 ‘SAS 바이아 코파일럿(Viya Copilot) 공개했다. 이 기능은 복잡한 차트와 매트릭스를 자연어로 설명해 데이터 과학자뿐만 아니라 초보 분석가들도 쉽게 결과를 이해하고 활용할 수 있도록 돕는다. 예를 들어 사용자가 ROC 분석에 대해 질문하면 코파일럿은 해당 결과를 자연어로 설명하고, SAS 문서에 대한 링크를 제공해 추가 학습을 지원한다. 또 모델 노드의 성능을 자동으로 최적화하는 기능을 통해 최적의 하이퍼파라미터를 제안하는 등 모델 개발 속도를 대폭 향상시킨다. SAS는 이 코파일럿 기능을 날부터 모든 포트폴리오 구성 요소에 적용 가능하다고 발표했다.
데이터는 AI와 분석의 핵심이다. 하지만 특정 비즈니스 영역에서 데이터가 부족하거나, 규제로 인해 데이터 접근이 제한되는 경우가 많다. 이를 해결하기 위해 SAS는 SAS 데이터 메이커(Data Maker)를 소개했다. 이는 지난해 인수한 합성 데이터 생성 전문 기업 헤이즈(Hazy)의 기술을 통합한 솔루션으로 뱅킹 사기, 금융 리스크, 헬스케어와 같이 데이터가 부족한 붕야의 데이터를 생성할 수 있다.
이잇 카라바그 SAS 고객 어드바이저리 부문 EME-AP 지역 디렉터는 “데이터의 참조 무결성을 유지해 시계열 데이터와 같은 복잡한 관계를 자동으로 파악해 고품질의 합성 데이터를 생성한다”고 설명했다. 차등 프라이버시를 적용해 데이터의 정확성과 프라이버시 간 균형을 유지해 다양한 시각화 도구를 통해 생성된 데이터의 유효성을 검증할 수 있다. 이를 통해 기업은 데이터 부족이나 규제 문제로 인한 제약 없이 AI 모델을 효과적으로 구축할 수 있다. 앞으로 SAS는 통합 분석 플랫폼을 선보일 예정이다.