AI 기반 AML 고객확인 솔루션이 바꾸는 금융 보안은?

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2025-07-15

AI 기반 AML 고객확인 솔루션이 바꾸는 금융 보안은?

글로벌 금융 범죄가 갈수록 정교해지고 있는 가운데, 금융기관들은 더욱 강력한 보안 체계를 구축해야 하는 상황에 직면했습니다. 자금세탁방지(AML)와 고객확인(KYC) 업무에서 AI 기술을 활용한 솔루션이 주목받고 있는 이유입니다. 특히 2025년 현재 전 세계 AML 소프트웨어 시장은 3,332억 달러 규모로 성장했으며, 2033년까지 1조 달러를 넘어설 것으로 전망됩니다.



AI 기반 AML 고객확인 솔루션은 인공지능과 머신러닝 기술을 활용해 자금세탁방지(Anti-Money Laundering)와 고객확인(Know Your Customer) 업무를 자동화하고 고도화한 시스템입니다.

AML은 불법 자금의 세탁을 적발하고 예방하기 위한 법적·제도적 장치로, 금융기관은 고객과의 거래 시 요주의 인물 필터링(WLF)과 고객확인을 실시해야 합니다. KYC는 서비스를 이용하는 고객이 누구인지 정확히 파악하고 거래가 가능한 사람인지 판별하는 과정을 의미합니다.

이러한 업무에 AI 기술을 접목하면 방대한 데이터를 실시간으로 분석해 의심스러운 거래 패턴을 자동으로 탐지하고, 고객 신원 확인 과정을 더욱 정확하고 신속하게 수행할 수 있습니다.

지금 왜 AI 기반 AML 솔루션이 필요할까?

급증하는 금융범죄와 규제 강화

글로벌 금융 사기가 70% 증가하면서 금융기관들의 AML 벌금 규모는 연간 100억 달러에 달하고 있습니다. 국제자금세탁방지기구(FATF)는 다양한 산업군에 AML 관련 의무와 규제를 부과하기 시작했으며 충족하지 못한 서비스들의 운영이 강제중단되는 상황까지 발생하고 있습니다.

비대면 거래 증가로 인한 위험 확대

디지털 금융 서비스의 확산과 함께 비대면 거래가 급증하면서 자금세탁의 위험성이 높아졌습니다. 비대면 거래는 기본적으로 자금세탁의 위험성이 높다고 판단되어 강화된 고객확인(EDD)을 기반으로 한 고객확인 절차가 필요합니다.

기존 시스템의 한계

수작업 프로세스, 복잡한 규제 준수, 대량의 데이터 처리, 높은 오탐지율 등 기존 AML 시스템의 한계가 명확해지면서 AI 기반 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다.


AI가 만드는 스마트한 금융 보안

1. 실시간 거래 모니터링

AI는 24시간 내내 거래 패턴을 분석해 의심스러운 활동을 실시간으로 탐지합니다. 머신러닝 알고리즘은 정상적인 거래 패턴을 학습하고, 이상 징후를 포착해 경고를 발생시킵니다.

2. 정교한 고객 위험 평가

고객의 거래 이력, 신용정보, 행동 패턴을 종합적으로 분석해 위험도를 평가합니다. 위험기반 접근방식(RBA)을 통해 고위험 고객에 대해서는 강화된 고객확인(EDD)을 자동으로 실시합니다.

3. 자동화된 신원 확인

- 신분증 인증: OCR 기술로 신분증 정보를 자동으로 추출하고 위조 여부를 판별합니다.

- 안면 인증: 생체 인식 기술로 본인 여부를 확인하고 딥페이크 등 위조 시도를 차단합니다.

- 1원 인증: 계좌 정보 확인을 통해 금융 거래의 실명성을 보장합니다.

4. 지능형 경고 시스템

AI는 추가 조사가 필요한 경고를 자동으로 분류하고 우선순위를 설정합니다. 기존 50%에 달하던 오탐지율을 대폭 줄여 업무 효율성을 높입니다.


글로벌 시장 성장세는 어디까지

AML 소프트웨어 시장은 AI 기반 사기 탐지 기술에 대한 투자가 급증하면서 연평균 14.73%의 성장률을 보이고 있습니다. 2023년 AML 컴플라이언스 기술에 50억 달러 이상이 투자됐으며, 주요 자금은 AI 기반 AML 솔루션, 실시간 거래 모니터링, 블록체인 통합 컴플라이언스 도구에 집중되고 있습니다.

오라클(Oracle)은 위험 기반 컴플라이언스 전략을 위한 머신러닝 통합에 10억 달러를 할당했으며, 파이서브(Fiserv)는 자동화된 신원 확인과 AI 중심 혐의활동보고(SAR) 시스템 개발에 7억 5천만 달러를 투자했습니다.

클라우드 기반 AML 솔루션의 채택률은 60%에 달하며, 암호화폐 거래소와 탈중앙화 금융(DeFi) 플랫폼들도 블록체인 기반 AML 도구에 투자를 확대하고 있습니다.


국내외 사례를 살펴보면

국내 금융기관 사례

하나은행은 2014년부터 축적된 기술신용평가(TCB) 정보를 활용해 기술력 기반 기업 평가 머신러닝 모형을 개발했습니다. 케이뱅크는 비금융데이터와 신용정보를 결합한 대안 신용평가 모형(ACSS) - 네이버페이 스코어를 도입해 금융 이력이 부족한 고객까지 금융 혜택을 확대했습니다.

글로벌 성과

레그테크(RegTech) 전문기업인 유스비(uesB)는 AI 기술을 통해 비대면 고객확인(eKYC) 솔루션을 제공하며 핀테크 서비스들의 규제 문제를 해결하고 있습니다. GTOne의 AMLXpress는 검증된 AI 기반 자금세탁방지 솔루션으로 AML 컴플라이언스 비용과 노력을 최소화하고 있습니다.

AI 기반 AML 고객확인 솔루션은 단순히 규제 준수를 위한 도구를 넘어 금융기관의 경쟁력을 높이는 전략적 자산으로 자리잡고 있습니다. 2025년 현재 국내 은행들은 AI 거버넌스 구축, 설명 가능한 AI(XAI) 적용, 금융권 특화 한글 말뭉치 활용 등을 통해 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 기반 금융 서비스를 구현하고 있습니다.

앞으로 AI 기술이 더욱 발전하면서 예측 분석, 행동 패턴 분석, 실시간 위험 평가 등의 기능이 강화될 것으로 예상됩니다. 양자내성암호화, 물리적 AI, 인간-로봇 상호작용 등 차세대 기술과의 융합을 통해 금융 보안의 새로운 차원을 열어갈 것입니다.

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