PEP 그 이상: 코레스폰던트 뱅킹을 위한 고도화된 AML 심사 (KO)

포괄적인 심사코레스폰던트 뱅킹은 PEP 목록을 넘어선 AML 심사를 요구합니다. 숨겨진 위험을 탐지하기 위해 제재, 부정적 언론, 정교한 사기 신호를 포함해야 합니다.

동적 모니터링정적 검사만으로는 불충분합니다. 거래 및 고객 프로필에 대한 지속적인 실시간 모니터링을 구현하는 것이 새로운 위협을 식별하고 규정 준수를 유지하는 데 중요합니다.

AI 기반 효율성인공지능과 머신러닝은 방대한 양의 데이터를 처리하고, 오탐(false positive)을 줄이며, 복잡한 금융 범죄 패턴을 정확하게 식별하는 데 필수적입니다.

조직화 및 통합다양한 AML 모듈을 통합하는 통합 신원 플랫폼은 규정 준수를 간소화하고, 단일 정보원을 제공하며, 운영 비용을 절감하면서 정확성을 향상시킵니다.

코레스폰던트 뱅킹의 AML 환경 변화

한 금융 기관이 다른 금융 기관에 은행 서비스를 제공하는 코레스폰던트 뱅킹은 글로벌 금융의 중추를 형성하며, 국경 간 결제, 무역 금융, 국제 송금을 가능하게 합니다. 그러나 이 중요한 부문은 또한 금융 범죄에 대한 고위험 영역이므로 자금세탁방지(AML) 준수가 무엇보다 중요합니다. 정치적 주요 인물(PEP) 심사가 AML의 기본 요소이지만, 현대 금융 범죄의 정교한 특성으로 인해 이 단일 검사를 훨씬 뛰어넘는 전략이 요구됩니다.

당면 과제는 다면적입니다. 코레스폰던트 은행은 종종 다양한 관할권에 있는 고객을 다루며, 각 관할권은 고유한 규제적 미묘함과 위험 프로필을 가지고 있습니다. 방대한 거래량과 복잡성으로 인해 수동 검토는 비현실적이며, 다층적인 거래가 제공하는 익명성은 불법 활동을 쉽게 가릴 수 있습니다. 더욱이, 글로벌 규제 환경은 지속적으로 강화되고 있으며, 당국은 강력하고 효과적인 AML 통제 시스템을 입증하도록 압력을 가하고 있습니다.

고급 AML 조치를 구현하지 못하면 막대한 벌금, 평판 손상, 심지어 코레스폰던트 뱅킹 라이선스 상실을 포함한 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 금융 기관은 기본적인 검사를 넘어 총체적이고 동적인 심사 방법론을 수용하기 위해 AML에 대한 사전 예방적이고 기술적으로 진보된 접근 방식을 채택해야 합니다.

PEP 그 이상: 위험 평가를 위한 다층적 접근 방식

코레스폰던트 뱅킹에서 PEP 심사에만 의존하는 것은 단 한 명의 보초병으로 요새를 지키는 것과 같습니다. 중요하지만 잠재적 위험의 한 측면만을 다룹니다. 진정으로 효과적인 AML 프로그램은 다양한 데이터 소스와 분석 기술을 통합하는 다층적 접근 방식을 요구합니다.

1. 포괄적인 감시 목록 심사

PEP 외에도 코레스폰던트 은행은 방대한 글로벌 감시 목록에 대해 심사해야 합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 제재 목록: OFAC, UN, EU 및 기타 국가 제재 목록은 필수적입니다. 계좌 보유자, 수혜자, 심지어 중간 당사자를 이러한 목록에 대해 심사하는 것은 테러 자금 조달을 방지하거나 제재 대상 기관과 거래하는 것을 막는 데 중요합니다.
• 부정적 언론: 뉴스 기사, 공공 기록, 온라인 데이터베이스는 공식 정부 목록에 나타나지 않을 수 있는 범죄 활동, 사기 또는 기타 고위험 행동에 대한 연루를 밝힐 수 있습니다. AI 기반 부정적 언론 심사는 방대한 양의 비정형 데이터를 걸러내 관련 정보를 표시할 수 있습니다.
• 범죄 기록: 직접 제재 대상이 아니더라도 알려진 범죄자 데이터베이스에 대한 확인은 또 다른 보호 계층을 추가합니다.

실제 사례: 새로운 금융 기관 고객을 온보딩하는 코레스폰던트 은행은 고객의 실소유자를 PEP 목록에 대해 확인하는 것뿐만 아니라 기관 자체, 이사 및 주요 임원을 글로벌 제재, 과거 사기 혐의에 대한 부정적 언론, 범죄 데이터베이스에 대해 심사해야 합니다. 모든 위험 신호는 강화된 실사 또는 심지어 거부로 이어질 것입니다.

2. 거래 모니터링 및 행동 분석

온보딩 시의 정적 검사는 불충분합니다. 자금세탁 계획은 종종 자금의 출처나 목적지를 모호하게 하도록 설계된 복잡한 거래 패턴을 포함합니다. 행동 분석으로 강화된 지속적인 거래 모니터링은 필수적입니다.

• 규칙 기반 시스템: 특정 임계값을 초과하거나, 고위험 관할권과 관련되거나, 예상 패턴에서 벗어나는 거래에 플래그를 지정합니다.
• AI 기반 이상 탐지: 머신러닝 알고리즘은 전통적인 규칙을 우회할 수 있는 미묘하고 비정상적인 거래 행동(예: 여러 관련 없는 계좌로 빈번하게 소액 송금, 휴면 기간 후 활동의 급증)을 식별할 수 있습니다.
• 지리 공간 및 장치 분석: IP 주소, 장치 지문 및 지리 위치 데이터를 추적하면 의심스러운 연결 또는 실제 위치를 숨기려는 시도를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

실제 사례: 코레스폰던트 은행은 이전에 저위험 고객이었던 곳에서 갑자기 고가치 거래가 급증하고, 자금이 고위험 관할권의 여러 새 계좌로 빠르게 분산되는 것을 발견합니다. AI 기반 이상 탐지 시스템이 식별한 고객의 과거 행동에서 벗어난 이러한 편차는 개별 거래가 전통적인 임계값 미만이더라도 즉시 조사 경보를 트리거합니다.

3. 지속적인 AML 모니터링 및 재심사

고객의 위험 프로필은 정적이지 않습니다. 개인은 PEP가 될 수 있고, 개체는 제재 대상이 될 수 있으며, 부정적 언론이 나타날 수 있습니다. 따라서 지속적인 자동화된 모니터링이 중요합니다.

• 정기적인 재심사: 기존 고객에 대해 모든 초기 AML 검사(PEP, 제재, 부정적 언론)를 정기적으로 다시 실행합니다.
• 지속적인 모니터링: 감시 목록 또는 부정적 언론 보고서에서 고객 상태의 모든 변경 사항에 대한 실시간 경고.

실제 사례: 코레스폰던트 은행은 처음에 저위험으로 간주되었던 고객(다른 은행)을 가지고 있습니다. 6개월 후, 고객 은행의 이사회 구성원 중 한 명이 새로운 정부 임명으로 인해 갑자기 PEP로 식별됩니다. 자동화된 지속적인 AML 모니터링 시스템은 이러한 변경 사항을 즉시 표시하여 코레스폰던트 은행이 위험 평가를 업데이트하고 해당 고객에 대한 강화된 실사 절차를 시작하도록 합니다.

원활한 규정 준수를 위한 AI 및 오케스트레이션 활용

고급 AML 심사의 복잡성은 최첨단 기술을 필요로 합니다. AI 및 신원 오케스트레이션 플랫폼은 바람직한 것을 넘어 필수적인 것이 되고 있습니다.

• 데이터 처리를 위한 AI: AI는 비정형 부정적 언론에서 복잡한 거래 로그에 이르기까지 방대한 데이터 세트를 처리하는 데 탁월합니다. 인간 분석가보다 훨씬 효율적으로 패턴을 식별하고, 오탐(false positive)을 줄이며, 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
• 예측 분석을 위한 머신러닝: ML 모델은 과거 금융 범죄 사례를 학습하여 미래 위험을 예측하고, 은행이 위협을 사전에 완화할 수 있도록 합니다.
• 신원 오케스트레이션 플랫폼: 이러한 플랫폼은 ID 확인, 생체 인식, 제재 심사, 부정적 언론, 사기 신호 등 모든 AML 모듈을 단일 통합 시스템으로 통합합니다. 이는 파편화된 공급업체 스택을 제거하고, 통합 문제를 줄이며, 모든 신원 관련 데이터에 대한 '단일 정보원'을 제공합니다.
• 워크플로우 자동화: 시각적 워크플로우 빌더를 통해 규정 준수 팀은 강화된 실사를 위한 조건부 논리, 저위험 사례에 대한 자동화된 의사 결정, 수동 검토를 위한 고위험 경고 라우팅 등 복잡한 AML 프로세스를 설계하고 자동화할 수 있습니다.

Didit이 도움이 되는 방법

Didit은 코레스폰던트 뱅킹의 고급 AML 요구 사항을 해결하도록 설계된 포괄적인 올인원 신원 플랫폼을 제공합니다. 당사의 플랫폼은 신원 확인, 생체 인식, 사기 탐지 및 규정 준수 도구를 단일 시스템으로 통합하며, 단일 API 또는 직관적인 시각적 워크플로우 빌더를 통해 액세스할 수 있습니다. 당사는 다음을 제공합니다.

• 포괄적인 AML 심사: OFAC, UN, EU 제재, PEP 데이터베이스, 부정적 언론을 포함한 1,300개 이상의 글로벌 감시 목록에 대한 실시간 심사. 당사의 2점 시스템(일치 점수 + 위험 점수)은 세분화된 제어를 제공합니다.
• 지속적인 AML 모니터링: 확인된 사용자를 모든 글로벌 감시 목록에 대해 매일 재심사하여 온보딩 후 지속적인 규정 준수를 제공하며, 새로운 히트에 대한 웹훅 경고가 제공됩니다.
• 고급 사기 신호: 의심스러운 활동 및 위치 불일치를 탐지하기 위한 IP 분석, 장치 데이터 및 행동 신호.
• 워크플로우 오케스트레이션: 국가, 위험 점수 또는 사용자 지정 규칙에 기반한 조건부 분기를 포함하여 복잡한 신원 흐름을 시각적으로 구축하여 고위험 코레스폰던트 뱅킹 고객에 대한 강화된 실사를 자동화합니다.
• 재사용 가능한 KYC: 후속 확인을 간소화하고 eIDAS2 준수 자격 증명 공유를 허용하여 규정 준수를 유지하면서 마찰을 줄입니다.
• 모듈형 아키텍처: 당사의 18개 구성 가능한 모듈은 사용한 만큼만 지불하고 필요에 따라 특정 기능을 통합할 수 있음을 의미하며, 유연성과 비용 효율성을 보장합니다.

Didit을 활용함으로써 코레스폰던트 은행은 기본적인 PEP 검사를 넘어 규제 요구 사항을 충족하고 진화하는 금융 범죄 위협으로부터 보호하는 진정으로 강력하고 동적이며 효율적인 AML 프레임워크를 구현할 수 있습니다.

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