조직적 금융범죄에 대한 방어로 ‘인공지능(AI)·네트워크 분석’ 기반 사기 탐지 전략이 제시됐다.
SAS 코리아는 조직적 금융 범죄에 대응하기 위해 거래 내용에 대한 철저한 모니터링과 함께 송금인·수취인 등 고객 정보, 계좌, 디바이스 등의 엔티티(개체)에 대한 종합적인 분석이 필수적이라고 18일 밝혔다. 이는 거래와 엔티티 데이터를 기반으로 전체적인 네트워크 정보를 확보할 수 있기 때문에 개별적인 접근으로는 보이지 않던 공모 및 연루 관계가 드러나게 된다.
자금세탁방지 및 금융사기예방 전문가인 조민기 SAS 코리아 상무는 “최근의 금융범죄는 대부분 개인에 의한 개별적인 범죄보다 범죄 단체에 의한 조직적인 공모 양상을 띄고 있다”며 “개별 범죄자에 집중하던 거래 모니터링이나 기존의 FDS(이상금융거래탐지시스템, Fraud Detection System) 적발 방식으로는 이러한 공모형 사기 및 기업형 범죄를 찾아내기가 매우 어렵다”고 설명했다.
SAS 코리아에 따르면 보험사의 경우 공모에 의한 보험청구 사기가 계속 증가하고 있으며, 은행권에서는 피해자 직접이체형 송금사기, 대출 및 외환 사기, 가상자산, 온라인 도박, 불법 환전, 그리고 다중 계좌가 얽혀 고속으로 순환·은닉되는 서비스형 자금세탁 등이 조직적으로 이루어지고 있다. 또한 금융회사의 직원이 공모하거나 내부자가 범죄 조직에 가담하는 사례도 빈번히 발생하고 있다.
DB손해보험은 SAS 바이야(SAS Viya)를 활용한 ‘DB T-시스템’을 구축해 조직적 금융 사기에 대응하고 있다. 수 시간 걸리던 공모 관계 분석 작업을 2분 이내로 단축했다. 기존에 1건을 처리하는 데 소요되는 시간에 약 30건을 처리할 수 있게 됐다. 분석 정확도가 99%로 대폭 향상됐다. 김춘환 DB손해보험 장기보상지원파트의 파트장은 “네트워크 분석으로 공모 범죄를 포착할 수 있게 되면서 사기 발생 후 대응하던 방식에서 벗어나 사기의 확산을 사전에 차단할 수 있게 됐다”고 말했다.
이중혁 SAS코리아 대표이사는 “SAS 바이야의 AI 및 네트워크 분석 기반 사기 탐지 기능으로 수많은 글로벌 금융기관들이 점점 정교해지는 조직적 금융범죄에 선제적으로 대응하며 업무 생산성과 효율성을 개선하고 있다”며 “범죄 조직에 의해 누수되는 공공기관의 사회복지 서비스 부정 수급 방지 및 서비스 개선 등 적용 영역을 지속적으로 확대해 나갈 계획”이라고 말했다.