FIU, 5월부터 '인공지능(AI)'로 '환치기' 잡아낸다

FIU 인공지능 기반 차세대 심사분석시스템 구조.

5월부터 인공지능(AI)으로 '환치기'를 적발한다.

기존 수기로 2~3개월 소요되던 작업이 수일로 줄어들면서 자금세탁이나 불법 외환거래에 대한 추적이 강화될 전망이다.

21일 금융권에 따르면 금융정보분석원(FIU)이 AI 기반 차세대 자금세탁방지 분석 시스템 활용 시범사업으로 '환치기' 분야를 선정했다.

환치기란 어떤 국가의 계좌로 돈을 입금하면 상대 국가에 있는 환전상이 이를 통보 받고 환율에 따라 금액을 계산해 현지 화폐로 찾는 불법 외환거래 수법이다. 송금 내용이나 목적이 당국에 알려지지 않아 비자금 조성이나 세금 탈루에 주로 쓰인다.

FIU 관계자는 “그동안 국내에서 여러 송금인이 외국 단일 계좌로 송금하고, 또 외국에서 입금되는 계좌 중에 비슷한 규모로 국내에 들어오는 의심거래를 하나하나 찾아서 사람이 대조했다”며 “인공지능을 통해 의심되는 여러 복합거래 패턴을 학습시켜 환치기 모델을 만들면 손쉽게 적발이 가능하다”고 설명했다. 이어 “사람이 일일이 했을 때 길게는 2~3개월이 걸렸지만, 인공지능을 적용하면 2~3일로 단축돼 업무 효율성이 극대화될 것”이라고 덧붙였다.

행정자치부는 해당 모델을 구축하기 위해 공개경쟁입찰 방식으로 이달 말 사업자 선정을 진행한다.

FIU는 3개년 계획으로 '인공지능 기반 차세대 자금세탁방지 분석 시스템'을 구축한다고 밝힌바 있다. 이를 위해 행정자치부에 예산 60억원을 신청한 상태다.

차세대 분석시스템은 FIU에 축적된 방대한 데이터베이스(DB)를 활용한다. 금융기관에서 2000만원 이상 고액 현금거래(CTR)나 자금세탁·탈세 등 범죄가 의심되는 거래(STR), 외국환거래정보 등이다.

빅데이터를 연결시켜 머신러닝, 딥러닝 등 인공지능 기술을 이용해 새로운 자금세탁 패턴이나 유형을 지속적으로 찾아내도록 구축한다.

FIU는 심사분석 과정을 개선해 모형화하고 대규모 DB를 분석하기 위해 필요한 내부 전문 인력(데이터 마이닝, 통계, IT)을 확충해줄 것을 기재부에 요청한 상태다.

심사분석 결과를 지속적으로 모델에 반영해 노하우와 지식이 지속적으로 축적되도록 개발하기 위해서다.

국내에선 FIU 관련 업무에 행정 관료가 대부분인데 반해 미국, 호주 등 선진국에선 FIU 인력 절반 이상이 데이터마이닝, IT 전공자다.

미국 재무부 산하 금융범죄단속반(FinCEN)은 직원 300명 중 절반이 데이터 사이언스, 통계 전문가다.

호주 금융정보분석센터(AUSTRAC)도 직원 250명 중 데이터사이언스 전문분석가 100명이 분석업무를 전담한다. AUSTRAC는 2013년부터 호주 RMIT대학과 함께 '복합금융거래와 조직범죄 네트워크에 대한 데이터마이닝 태스크포스(TF)'를 구성해 지난해 3월 인공지능을 활용한 분석기법을 개발하기도 했다. 현재는 인공지능을 전공한 박사급 12명이 여러 거래가 복합된 네트워크의 혐의도만을 분석한다.

김지혜 금융산업/금융IT 기자 jihye@etnews.com

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