규제 준수 코드로 글로벌 제재 자동화 및 성공 (KO)

제재 심사 자동화기존의 수동 제재 심사는 느리고 오류가 많으며 비용이 많이 들고, 역동적인 글로벌 규제 속도를 따라가지 못합니다. Compliance-as-Code는 자동화된 실시간 솔루션을 제공합니다.

정확성을 위한 AI 활용AI 기반 플랫폼은 제재 매핑의 정확성을 높여 오탐을 줄이고 복잡한 글로벌 감시 목록 및 PEP 데이터베이스 전반에 걸쳐 포괄적인 범위를 보장합니다.

동적 규제 적응Compliance-as-Code는 조직이 프로그래밍 가능한 워크플로 및 자동 업데이트를 통해 진화하는 제재 목록 및 규제 변경 사항에 신속하게 적응하여 규정 준수 격차를 최소화할 수 있도록 합니다.

Didit의 AI 기반 솔루션Didit의 모듈형 AI 기반 AML 스크리닝 제품은 두 가지 점수 위험 시스템과 구성 가능한 임계값을 특징으로 하는 실시간 제재 및 PEP 스크리닝을 제공하여 견고하고 자동화된 규정 준수를 가능하게 합니다.

글로벌 제재 및 규정 준수 문제의 증가

점점 더 상호 연결되는 세상에서 글로벌 제재 목록은 지정학적 변화, 자금세탁 방지(AML) 노력, 테러 자금 조달 방지(CTF) 이니셔티브에 의해 전례 없는 속도로 증가하고 있습니다. 국제적으로 사업을 운영하는 기업에게 이러한 역동적인 규제를 따라가는 것은 단순히 모범 사례가 아니라 법적 의무입니다. 규정 준수에 실패하면 막대한 벌금, 명성 손상, 심지어 형사 고발로 이어질 수 있습니다. 전통적이고 수동적인 제재 심사 및 업데이트 접근 방식은 더 이상 충분하지 않습니다. 이러한 방식은 느리고 인적 오류에 취약하며 1300개 이상의 글로벌 제재, 정치적 주요 인물(PEP) 및 감시 목록 데이터베이스에서 발생하는 방대한 양과 복잡한 데이터를 관리하는 데 어려움을 겪습니다.

조직은 이러한 다양한 데이터 소스를 통합하고, 잠재적인 일치 항목을 분석하며, 고객 온보딩 및 지속적인 모니터링 프로세스가 규정을 준수하는지 확인해야 하는 끊임없는 과제에 직면해 있습니다. 원활한 사용자 경험을 유지하면서 금융 범죄를 줄여야 한다는 압력은 엄청납니다. 바로 이 지점에서 Compliance-as-Code 패러다임이 규제 준수에 대한 프로그래밍 방식의 자동화된 접근 방식을 제공하는 혁신적인 솔루션으로 부상합니다.

제재 매핑을 위한 Compliance-as-Code란 무엇인가요?

Compliance-as-Code(CaC)는 소프트웨어 개발 원칙을 규제 준수에 적용합니다. 규칙의 수동 해석 및 구현에 의존하는 대신 CaC는 규정 준수 요구 사항을 실행 가능한 코드 및 자동화된 워크플로로 변환합니다. 글로벌 제재 매핑의 경우 이는 다음을 의미합니다.

• 자동화된 데이터 수집: 다양한 제재 목록(OFAC, UN, EU 등), PEP 데이터베이스 및 기타 감시 목록에서 실시간으로 데이터를 프로그래밍 방식으로 가져옵니다.
• 규칙 기반 심사: 스크리닝 매개변수, 일치 논리 및 위험 임계값을 코드로 정의하여 일관되고 감사 가능한 적용을 허용합니다.
• 동적 업데이트: 새로운 제재가 발행되거나 기존 제재가 수정될 때 스크리닝 논리 및 데이터 소스를 자동으로 업데이트하여 수동 개입을 제거합니다.
• 버전 제어 및 감사 가능성: 소프트웨어 코드와 같은 규정 준수 규칙을 관리하며, 버전 제어, 테스트 및 모든 변경 사항과 그 영향에 대한 명확한 감사 추적을 제공합니다.

이 접근 방식은 규정 준수를 반응적이고 노동 집약적인 프로세스에서 사전 예방적이고 민첩하며 확장 가능한 프로세스로 전환합니다. 이를 통해 조직의 시스템이 항상 최신 규제 명령에 맞춰져 규정 미준수 위험을 크게 줄이고 운영 효율성을 최적화할 수 있습니다.

향상된 정확성과 효율성을 위한 AI 및 자동화 활용

제재에 대한 효과적인 Compliance-as-Code의 핵심에는 고급 AI 및 자동화가 있습니다. AI 알고리즘은 다양한 감시 목록에서 방대한 양의 비정형 및 반정형 데이터를 처리하고, 잠재적인 일치 항목을 식별하며, 높은 정확도로 실제 양성과 오탐을 구별하는 데 매우 중요합니다. 이는 특히 다른 언어 및 스크립트에서 이름 변형, 별칭 및 음역을 처리할 때 필수적입니다.

예를 들어, Didit의 AML 스크리닝 솔루션은 정교한 두 가지 점수 시스템인 일치 점수(Match Score)와 위험 점수(Risk Score)를 사용합니다. 일치 점수는 스크리닝된 개인이 감시 목록의 항목과 동일한 사람일 가능성을 평가하며, 이름 유사성, 생년월일, 국가 및 문서 번호와 같은 요소를 고려합니다. 이 AI 기반 신원 신뢰 점수는 잠재적인 일치 항목을 기본 임계값 93%로 오탐(False Positive) 또는 미검토(Unreviewed, Possible Match)로 분류하는 데 도움이 됩니다.

미검토 일치 항목의 경우, 국가 위험, 범주(예: PEP, 제재) 및 범죄 기록과 같은 요소를 기반으로 엔터티의 내재된 위험 수준을 평가하는 별도의 위험 점수가 계산됩니다. 이 세분화되고 구성 가능한 접근 방식을 통해 조직은 위험 허용 범위 및 규정 준수 임계값을 맞춤 설정하여 보다 정확한 의사 결정과 불필요한 수동 검토를 줄일 수 있습니다. 이러한 계산 및 의사 결정 흐름을 자동화하면 기업은 운영 속도를 저해하지 않고 높은 규정 준수 표준을 유지할 수 있습니다.

API 우선 설계로 민첩한 규정 준수 워크플로 구축

Compliance-as-Code의 성공은 모듈형 API 우선 아키텍처에 달려 있습니다. 이를 통해 기업은 고객 온보딩부터 거래 모니터링에 이르기까지 기존 시스템 및 워크플로에 제재 심사 기능을 원활하게 통합할 수 있습니다. API 우선 접근 방식은 검증 검사를 구성하고, 위험 평가를 조정하며, 전 세계적으로 대규모로 신뢰를 자동화할 수 있는 유연성을 제공합니다.

예를 들어, 개발자는 Didit의 깔끔한 API를 사용하여 새 사용자 등록 프로세스의 일부로 AML 심사를 트리거할 수 있습니다. API는 일치 점수와 위험 점수를 반환하여 시스템이 낮은 위험 사용자를 자동으로 승인하고, 높은 위험 사용자를 수동 검토를 위해 플래그 지정하거나, 즉각적인 위협을 가하는 사용자를 거부할 수 있도록 합니다. 이 프로그래밍 가능한 인터페이스는 통합을 가속화할 뿐만 아니라 규정 준수 팀이 경직된 모놀리식 시스템에 의존하지 않고 전례 없는 민첩성으로 워크플로를 정의하고 조정할 수 있도록 지원합니다.

또한 API 우선 설계는 실시간 업데이트 및 알림을 지원합니다. 예를 들어, 웹훅은 사용자의 상태가 변경되거나 새로운 정보가 제공될 때 기업에 즉시 알리도록 구성하여 지속적인 규정 준수 모니터링을 보장할 수 있습니다. 이러한 수준의 자동화 및 통합은 빠르게 변화하는 규제 환경에서 강력한 규정 준수 태세를 유지하는 데 중요합니다.

Didit이 도움이 되는 방법

Didit은 Compliance-as-Code 패러다임과 완벽하게 일치하는 AI 기반, 개발자 우선 신원 솔루션을 제공하는 데 앞장서고 있습니다. 당사의 모듈형 아키텍처를 통해 기업은 강력한 AML 스크리닝 및 모니터링 제품을 포함한 신원 확인을 플러그 앤 플레이 방식으로 사용할 수 있습니다. Didit의 AML 스크리닝은 1300개 이상의 글로벌 제재, PEP 및 감시 목록 데이터베이스에 대해 실시간으로 사용자를 심사합니다. 당사의 고유한 두 가지 점수 위험 시스템(일치 점수 및 위험 점수)은 구성 가능한 규정 준수 임계값을 제공하여 정확한 위험 평가 및 자동화된 의사 결정을 가능하게 합니다. 이는 오탐을 크게 줄이고 규정 준수 프로세스를 간소화합니다. Didit을 사용하면 무료 핵심 KYC, 성공적인 확인당 투명한 지불 방식, 설정 비용 없음의 이점을 누릴 수 있어 모든 규모의 기업이 고급 규정 준수를 이용할 수 있습니다. 당사의 AI 기반 플랫폼은 규정 준수 워크플로가 자동화될 뿐만 아니라 지능적이어서 진화하는 위협 및 규제 변경 사항에 쉽게 적응할 수 있도록 보장합니다.

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