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LG히다찌, KEB하나은행 의심거래보고 고도화를 위한 머신러닝 시스템 구축

자금세탁방지(AML)업무 효율화 기대
석주원 기자l승인2019.11.18 18:36:42l수정2019.11.18 18:38

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[CCTV뉴스=석주원 기자] LG히다찌 KEB하나은행의 의심거래보고(이하 STR) 고도화를 위한 머신러닝 시스템을 성공적으로 구축했다고 밝혔다.

의심거래보고(STR: Suspicious Transaction Report)란 ‘특정금융거래정보법’ 제4조와 같이 금융거래와 관련하여 수수한 재산이 불법 재산이라고 의심되는 합당한 근거가 있거나 금융거래의 상대방이 자금세탁행위나 공중협박자금조달행위를 하고 있다고 의심되는 합당한 근거가 있는 경우에 그 사실을 금융정보분석원장에 보고하는 제도를 말한다.

최근 금융권에서 AI기반 시스템 구축이 활발한 가운데, KEB하나은행은 자금세탁방지업무(Anti Money Laundering, 이하 AML) 중 의심되는 거래보고 업무효율화를 위하여 머신러닝을 기반으로 한 STR 고도화를 추진했다. AML업무에 머신러닝을 기반으로 한 시스템을 적용한 것은 KEB하나은행이 국내 최초이다.

LG히다찌는 데이터 수집, 전처리에서부터 학습을 통한 머신러닝 모델 생성 및 튜닝, 머신러닝 모델 배포에 이르는 워크플로우 전 과정을 자동화하여 머신러닝 파이프라인을 관리할 수 있는 아키텍처를 구현했다.

워크플로우를 관리하기 위한 머신러닝 기반 아키텍처는 OSS를 활용하여 독자 기술 및 업무 노하우를 적용하여 구축하였으며, 머신러닝 시스템 구성 컴포넌트들은 도커 기반으로 클라우드 환경 상에 구축하여 머신러닝 시스템의 유연성, 확장성, 관리 편의성을 확보했다.

기존에는 AML시스템에서 추출한 STR 대상 거래를 모두 업무 담당자가 거래를 추적하여 의심되는 거래에 대해서는 금융정보분석원(KoFIU)에 보고서를 제출하였다. 이번 프로젝트에서는 머신러닝 시스템의 위험평가 결과에 따라 의심거래를 등급별로 예측 분류하여 위험도에 따라 차별화 된 업무 프로세스를 적용하여 리스크 감소 및 효율적인 업무 수행이 가능하도록 했다. 향후에도 AI 기반의 머신러닝 등 신기술을 새로운 업무에 적용할 예정이다.

LG히다찌 이혁근 솔루션사업본부장은 “다년간의 컴플라이언스 시스템 구축 경험과 AI 기술력을 바탕으로 고도화된 컴플라이언스 시스템을 제공할 것”이라며 “앞으로도 상시감시, 자금세탁방지, 이상금융거래 탐지 시스템의 고도화 방안으로 AI 기술을 활용하여 정탐률 향상, 이상 행위에 대한 신속한 대응, 업무 효율화 등 새롭고 혁신적인 금융 솔루션을 제공해 나갈 계획”이라고 밝혔다.


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석주원 기자  jwseok@cctvnews.co.kr
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