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최근 <디지털데일리>와 만난 김서현 네이버페이 AML팀 KYC시스템 매니저는 네이버페이 플랫폼 내 AML 기술 차별화 전략을 소개하며 이같이 강조했다. 이날 자리에는 네이버페이 AML팀의 윤영모 리더와 주양안 기획 및 운영 매니저, 정예린 데이터사이언스 매니저가 함께했다.
최근 오픈AI의 생성형 AI ‘챗GPT’ 등장은 금융권 내 인공지능(AI) 활용 연구에 불이 붙는 계기가 됐다. 각 기업에서는 생성형 AI 근간이 되는 거대언어모델(LLM)을 활용해 광범위하고 예민한 금융 정보 처리 작업 자동화 연구에 속도가 붙었다.
금융IT 분야에서 LLM 기술과 결합을 통해 시너지를 가장 잘 낼 수 있는 분야로 지목되는 것이 바로 AML이다. AML은 ‘Anti-Money Laundry’ 약자이며, 단어 뜻 그대로 범죄수익 자금이 합법수익으로 탈바꿈하는 자금세탁 범죄를 방지하는 작업을 의미한다. 금융 기업 내 AML이 제대로 작동하지 않을 경우 금융감독원(이하 금감원) 등 규제당국으로부터 관리 소홀 이유로 과징금 등 제재 위험이 있어 리스크관리 분야 핵심 기술로 꼽힌다.
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정예린 매니저는 “AML 중 이상거래탐지시스템(FDS) 분야 AI 연계 기술이 많았는데, LLM이 등장하면서 KYC나 RA 등에도 활용되는 추세”라며 “네이버페이는 KYC에 LLM을 도입하고자 한다”고 강조했다.
앞서 언급됐듯, 네이버페이 플랫폼 내에는 약 2200만 계좌 개설돼 있다. 이 많은 계좌가 실시간으로 열리고 닫히고, 입출금을 반복한다. 이때 데이터 위변조를 막기 위해 LLM이 자동으로 세밀한 부분까지 살피며 작업 시간을 크게 단축할 수 있다는 설명이다.
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주양안 매니저는 “많은 AML 종사자들이 주로 경영진 설득을 어려운 점으로 꼽는다”며 “그에 비해 네이버페이에서는 비교적 기술 관련 리소스 도입에 투자 지원 강화하고 있어 신기술 개발에 속도를 내는데 어려움이 없다”고 설명했다.
윤 리더는 “은행과 같은 기업에서는 AML 관련 직원을 120명 수준으로 뽑지만, 네이버페이 AML팀은 14명 인원으로도 운영이 가능한 상황”이라며 “각종 자동화 기술을 활용해 그 120명 분 이상의 성과를 내고 있다고 생각한다”고 강조했다.
마지막으로 윤 리더는 “앞으로는 자산 이전 방식으로 단순 현금 흐름 뿐 아니라, 가상 자산 등 수단을 활용하는 경우가 많아질 것”이라며 “가상 자산을 누가 누구에게 받았는지 흐름을 잡을 필요가 있기 때문에 이런 현금 외 거래를 추적할 수 있는 시스템이 구축될 것으로 본다”고 분석했다.
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