AutoGen과 컴플라이언스: 자동 AML 워크플로우 구축

정교한 금융 범죄의 증가로 인해 자금세탁 방지(AML) 및 고객 알기 제도(KYC) 컴플라이언스를 위한 혁신적인 접근 방식이 요구되고 있습니다. 기존 규칙 기반 시스템은 진화하는 위협에 적응하는 데 어려움을 겪습니다. Microsoft의 멀티 에이전트 프레임워크인 AutoGen은 동적이고 에이전트 기반 컴플라이언스 워크플로우를 구축할 수 있는 강력한 솔루션을 제공합니다. 이 글에서는 AutoGen의 계약 할당 메커니즘을 사용하여 자동 AML 시스템을 설계하고 배포하는 방법을 살펴보고 효율성과 정확성을 향상시킬 것입니다.

핵심 내용 1: 에이전트 기반 컴플라이언스 AutoGen을 사용하면 복잡한 컴플라이언스 작업을 수행하기 위해 협업하는 특화된 에이전트의 분산 시스템을 만들 수 있습니다.

핵심 내용 2: 워크플로우 제어를 위한 계약 할당 AutoGen의 계약 할당 기능은 컴플라이언스 워크플로우 내에서 작업 위임 및 실행을 정밀하게 제어할 수 있습니다.

핵심 내용 3: 향상된 적응성 에이전트 기반 시스템은 기존 시스템보다 변화하는 규제 요구 사항 및 새로운 사기 패턴에 더 잘 적응할 수 있습니다.

핵심 내용 4: 효율성 향상 AutoGen을 통한 자동화를 통해 수동 검토를 크게 줄이고 컴플라이언스 프로세스의 속도를 향상시킬 수 있습니다.

자동 AML 과제 이해

AML 자동화는 제재 목록에 거래를 실행하는 것 이상을 필요로 합니다. 데이터 수집, 위험 평가, 경고 생성, 조사 및 보고를 포함하는 복잡한 일련의 단계가 포함됩니다. 기존 시스템은 종종 이러한 단계를 순차적인 단계로 처리하여 실제 시나리오의 미묘한 차이를 포착하지 못합니다. 효과적인 워크플로우 설계는 유연하고 상황에 맞는 접근 방식을 필요로 합니다.

주요 과제는 다음과 같습니다:

• 데이터 사일로: 정보는 종종 서로 다른 시스템에 분산되어 있습니다.
• 경고 피로: 많은 양의 오탐으로 인해 조사관이 압도됩니다.
• 진화하는 규정: 컴플라이언스 규칙은 끊임없이 변경됩니다.
• 확장성: 증가하는 거래량을 처리하려면 강력한 인프라가 필요합니다.

AutoGen과 멀티 에이전트 시스템의 힘

AutoGen을 사용하면 AML 프로세스의 각 단계를 독립적인 에이전트로 표현할 수 있습니다. 예를 들어 다음과 같을 수 있습니다:

• 데이터 집계 에이전트: 거래 데이터, 고객 정보 및 외부 데이터 소스를 수집합니다.
• 위험 평가 에이전트: 데이터를 분석하고 위험 점수를 할당합니다.
• 제재 검사 에이전트: 글로벌 제재 목록을 확인합니다.
• 경고 생성 에이전트: 위험 점수 및 제재 적중을 기반으로 경고를 생성합니다.
• 조사 에이전트: 경고를 조사하고 추가 정보를 수집하며 결정을 내립니다.

이러한 에이전트는 금융 범죄를 식별하고 방지하는 전반적인 목표를 달성하기 위해 통신하고 협력합니다. 핵심은 상호 작용을 효과적으로 조정하는 것입니다.

워크플로우 조정을 위한 계약 할당 활용

AutoGen의 계약 할당은 에이전트 간의 작업 흐름을 제어하는 강력한 메커니즘입니다. 계약은 에이전트가 수행해야 하는 일련의 작업을 정의합니다. 계약은 에이전트에게 할당되고 에이전트는 해당 작업을 완료하고 결과를 반환할 책임이 있습니다.

다음은 계약 할당을 보여주는 간단한 Python 스니펫입니다:

from autogen import Agent, AssistantAgent, UserProxyAgent, config

# AutoGen 구성
config_list = config.get_default_config_list()

# 에이전트 정의
risk_agent = AssistantAgent(name="RiskAssessmentAgent", system_message="거래의 위험 점수를 평가합니다.")
sanctions_agent = AssistantAgent(name="SanctionsScreeningAgent", system_message="제재 목록에 대해 거래를 확인합니다.")

# 사용자 프록시 에이전트 생성
user_proxy = UserProxyAgent(name="UserProxy",
                           human_input_mode="ALWAYS",
                           max_consecutive_auto_reply=3) # 자동 응답 제한

# 계약 정의
contract = "거래 {{transaction_details}}의 위험을 평가하고 제재 적중 여부를 보고하세요."

# 위험 에이전트에 계약 할당
response = risk_agent.run([contract, transaction_details])

print(response)

이 예에서 risk_agent는 거래의 위험을 평가하는 계약을 할당받습니다. 그런 다음 데이터를 처리하고 결과를 반환하며, 이는 워크플로우의 다른 에이전트에 전달될 수 있습니다.

실제 자동 AML 워크플로우 구축

더 복잡한 에이전트 기반 컴플라이언스 워크플로우에는 다음 단계가 포함될 수 있습니다:

1. 데이터 집계 에이전트는 거래 데이터와 고객 정보를 수집합니다.
2. 위험 평가 에이전트는 데이터를 분석하고 위험 점수를 할당합니다.
3. 위험 점수가 특정 임계값을 초과하면 계약이 제재 검사 에이전트에게 할당됩니다.
4. 제재 검사 에이전트는 거래를 글로벌 제재 목록과 비교합니다.
5. 제재 적중이 발견되면 계약이 경고 생성 에이전트에게 할당됩니다.
6. 경고 생성 에이전트는 경고를 생성하고 조사 에이전트에게 보냅니다.
7. 조사 에이전트는 경고를 조사하고 결정을 내립니다.

이 워크플로우는 위험 평가를 개선하고 오탐을 줄이기 위해 머신 러닝 모델을 통합하여 더욱 향상시킬 수 있습니다.

Didit의 도움

Didit은 이러한 AutoGen 워크플로우를 지원하는 기본 식별 확인, AML 검사 및 위험 평가 기능을 제공합니다. 당사의 API는 다음과 같은 액세스를 제공하며 AutoGen과 원활하게 통합됩니다.

• 글로벌 제재 목록: 글로벌 감시 목록에 대한 포괄적인 적용 범위.
• PEP 검사: 정치적으로 노출된 인물의 식별.
• 부정적인 미디어 검사: 부정적인 정보에 대한 뉴스 및 미디어 소스 모니터링.
• ID 확인: 신분증 문서의 자동 확인.
• 거래 모니터링: 거래 데이터의 실시간 분석.

AutoGen의 오케스트레이션 기능과 Didit의 데이터 및 검증 서비스를 결합하면 강력하고 효과적인 자동 AML 시스템을 구축할 수 있습니다.

시작할 준비가 되셨습니까?

자체 에이전트 기반 컴플라이언스 워크플로우를 구축할 준비가 되셨습니까? 시작하는 데 도움이 되는 리소스는 다음과 같습니다:

• AutoGen 문서: AutoGen의 기본 사항을 배우십시오.
• Didit 가격: 당사의 AML 및 KYC 가격 플랜을 살펴보십시오.
• Didit 데모 센터: 당사 플랫폼의 데모를 요청하십시오.
• Didit 기술 문서: 당사의 API 문서를 살펴보십시오.