AI 에이전트를 활용한 AML 스크리닝: 제재 및 PEP 검사 (KO)

컴플라이언스 팀은 매주 상당한 시간을 이름 대조와 적중 건의 진위 여부 판단이라는 동일한 두 가지 작업에 할애합니다. 두 작업 모두 구조화되어 있고 반복적이며 증거 기반이 강하므로, 신뢰할 수 있는 도구를 사용할 수 있다면 AI 에이전트가 처리하기에 적합한 유형의 작업입니다. Didit의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버는 자금세탁방지(AML) 스크리닝을 AI 에이전트가 자연어로 호출할 수 있는 도구로 전환하므로, 분석가는 채팅을 벗어나지 않고 스크리닝 요청, 해석된 결과 확인, 결정 기록을 할 수 있습니다.

이 게시물에서는 MCP를 통한 AML 스크리닝의 작동 방식에 대해 설명합니다. 클라이언트 연결, 1,300개 이상의 목록에 대한 개인 또는 회사 스크리닝, 에이전트가 반환하는 적중 건 확인, 감사에 대비할 수 있는 감사 메모를 통해 오탐 제거하는 과정을 다룹니다.

주요 내용

• Didit의 MCP 서버는 11개 범주, 130개 이상의 도구에서 AML 스크리닝을 자연어 도구로 노출하므로 AI 에이전트는 한 번의 대화로 대상자를 스크리닝하고 결과를 해석할 수 있습니다.
• AML 스크리닝은 이름, 정치적으로 노출된 인물(PEP), 1,300개 이상의 부정적 언론 목록과 대조하며, 건당 $0.20의 비용으로 2초 미만의 응답 시간을 제공합니다.
• 인증은 Proof Key for Code Exchange(PKCE)를 사용한 OAuth 2.1을 통해 이루어집니다. 즉, API 키를 붙여넣을 필요 없이 “Didit으로 로그인” 흐름을 통해 에이전트는 콘솔 역할과 권한을 상속받습니다.
• 에이전트의 역할은 단순히 적중 건을 가져오는 것이 아닙니다. 일치 강도를 해석하고, 이름 충돌과 실제 일치를 구별하며, 결정을 기록하는 감사 메모를 작성합니다.
• 지속적인 AML 모니터링은 목록 변경 시 대상자를 재스크리닝하며, 사용자당 연간 $0.07의 비용으로, 검사를 완료한 대상자를 지속적으로 감시합니다.
• 매월 500회의 무료 검사를 받을 수 있습니다. MCP 레이어 자체는 무료이며, 성공적인 검사당 비용을 지불합니다.

AML 스크리닝의 실제 검사 내용

AML 스크리닝은 특정 질문에 답합니다. 이 개인 또는 회사가 온보딩 또는 관계 지속을 위험하게 만들 수 있는 목록에 있는지? Didit의 AML 스크리닝 모듈은 3개 범주에 걸쳐 1,300개 이상의 목록에 대해 이 질문에 답합니다. 제재 목록은 정부 및 다자간 감시 목록을 다루며, 대상자는 금지되거나 제한됩니다. PEP 목록은 주요 공직에 있는 사람들과 그 측근을 다루며, 이들은 부패 위험이 높고 자동 거절보다는 강화된 실사를 요구하는 경우가 많습니다. 부정적 언론 보도는 아직 공식 목록에 도달하지 않은 사기, 인신매매, 금융 범죄 보고와 같은 신뢰할 수 있는 부정적인 뉴스를 제공합니다.

단일 스크리닝은 $0.20의 비용으로 세 가지를 모두 쿼리하고 2초 미만으로 구조화된 결과를 반환합니다. MCP를 통해 에이전트는 해당 모듈을 호출하고 직접 API 통합과 동일한 구조화된 페이로드를 수신한 다음, 이를 분석가가 조치를 취할 수 있도록 번역합니다.

MCP 서버에 에이전트 연결

Didit MCP 서버는 Streamable HTTP를 통해 https://mcp.didit.me/mcp에서 실행됩니다. 호스팅된 엔드포인트를 사용하거나 MIT 라이선스로 제공되는 오픈 소스 저장소에서 자체 호스팅할 수 있습니다. 인증은 PKCE를 사용한 OAuth 2.1입니다. 클라이언트가 처음 연결되면 “Didit으로 로그인” 흐름이 열리고, 연결을 승인하면 에이전트는 콘솔 역할로 작동합니다. 호스팅된 서버의 경우 관리할 API 키가 없으며, 요청되는 범위(didit:management 및 didit:verification)는 에이전트가 계정에서 이미 허용된 작업만 수행할 수 있음을 의미합니다.

Claude Code의 경우 서버를 한 줄로 추가한 다음 /mcp 명령으로 확인합니다.

claude mcp add --transport http didit https://mcp.didit.me/mcp

Claude Desktop, Cursor, VS Code, Windsurf 및 Zed는 동일한 URL을 가리키는 작은 JSON 구성으로 연결됩니다. ChatGPT Developer Mode는 OpenAI의 베타 MCP 지원을 통해 연결할 수 있지만, 해당 표면은 여전히 진화하고 있으므로 실험적으로 취급하십시오. 전체 연결 매트릭스는 MCP 개요 문서에 있습니다.

자연어로 개인 스크리닝

연결되면 스크리닝은 문장입니다. 새로운 계정을 검토하는 분석가는 다음과 같이 입력할 수 있습니다.

“1990년생, 국적 ES인 Jane Doe에 대한 AML 스크리닝을 실행해 주세요.”

에이전트는 해당 매개변수로 AML 스크리닝 도구를 호출하고, 2초 미만의 응답을 기다린 다음, 적중 건이 있는지 여부, 각 적중 건이 어떤 목록 범주에서 나왔는지, 이름과 생년월일이 얼마나 일치하는지 등 구조화된 요약을 반환합니다. 회사에 대한 문구도 마찬가지로 직접적입니다.

“말타에 등록된 Acme Trading Ltd.에 대해 제재 및 부정적 언론 목록에 대한 스크리닝을 진행해 주세요.”

에이전트가 전체 대화를 유지하므로, 재입력 없이 후속 조치를 할 수 있습니다. “PEP 목록으로 확장해 주세요” 또는 “정확한 생년월일 일치 항목만 보여주세요”와 같이 입력하면 에이전트는 다시 쿼리하거나 필터링합니다.

적중 건 해석: 실제 일치 또는 이름 충돌

AML 스크리닝이 잘못되는 부분은 원시 적중 건입니다. 일반적인 성은 관련 없는 목록 항목 수십 개와 충돌하며, 모든 적중 건을 실제 일치 항목으로 취급하는 분석가는 노이즈에 압도됩니다. 이것은 에이전트가 실제로 잘하는 부분입니다. 해석은 구조화된 증거에 대한 추론이기 때문입니다.

에이전트가 적중 건을 반환하면 다음과 같이 추론하도록 요청합니다.

“Jane Doe에 대한 세 개의 제재 적중 건에 대해 생년과 국적이 동일한 항목과 이름 충돌 가능성이 높은 항목을 알려주세요.”

에이전트는 각 적중 건의 식별자를 대상자의 식별자와 비교하여 생년월일, 국적, 별칭, 목록 출처를 비교하고, 그럴듯한 실제 일치 항목과 거의 확실히 다른 사람의 이름을 공유하는 항목을 설명합니다. 에이전트는 최종 법적 결정을 내리지 않지만, 사람이 더 빠르고 일관성 있게 결정을 내릴 수 있도록 증거를 구조화합니다. 이름, 생년월일, 국적이 정확하게 일치하는 높은 신뢰도의 일치는 에스컬레이션되고, 성만 흐릿하게 일치하고 다른 10년대로 태어난 사람은 충돌 가능성이 높은 것으로 표시됩니다.

감사 메모를 통해 오탐 제거

결정은 기록되어야만 유효합니다. 규제 기관과 감사자는 적중 건이 제거되었는지 여부뿐만 아니라 그 이유도 확인하고 싶어합니다. MCP를 통해 적중 건을 해석한 에이전트는 기록 초안을 작성할 수도 있습니다.

“두 개의 이름 충돌 적중 건을 오탐으로 제거하고 그 이유를 설명하는 감사 메모를 작성해 주세요.”

에이전트는 대상자의 식별자, 검토된 특정 적중 건, 각 적중 건이 제거된 이유(생년월일 불일치, 국적 불일치, 부정적 언론 확인 불가), 분석가의 확인된 결정 등을 명시하는 메모를 생성합니다. 메모를 검토하고 필요하면 문구를 조정하고 기록합니다. 동일한 대화에 스크리닝, 적중 건 및 해석이 포함되어 있으므로 메모는 사후 재구성하는 것이 아니라 실제 증거를 기반으로 하므로 감사 추적에 필요한 것입니다.

검사를 완료한 대상자 지속적 감시

오늘 검사를 완료했더라도 영원히 검사를 완료한 것은 아닙니다. 목록은 변경됩니다. 새로운 제재가 부과되고, 고객이 임명 후 PEP가 되며, 관계가 시작된 후 몇 달이 지나서 부정적 언론이 표면화됩니다. 지속적인 AML 모니터링은 목록이 변경됨에 따라 기존 대상자를 재스크리닝하며, 사용자당 연간 $0.07의 비용으로 이전에 검사를 완료한 대상자에 대한 새로운 적중 건이 발생하면 알려줍니다. 에이전트는 검사를 완료하는 동시에 대상자를 모니터링에 등록할 수 있습니다.

“Jane Doe를 지속적인 AML 모니터링에 추가하고 새로운 제재 또는 PEP 적중 건이 발생하면 알려주세요.”

이것은 일회성 스크리닝과 지속적인 컴플라이언스 간의 루프를 닫아 에이전트가 온보딩 시 수행한 작업이 관계 전체에 걸쳐 계속 보상을 받도록 합니다.

무료 시작

MCP를 통한 AML 스크리닝은 컴플라이언스 분석가가 필요한 것을 설명하고, 에이전트가 1,300개 이상의 제재, PEP 및 부정적 언론 목록에 대해 스크리닝하고, 추론 및 감사 메모가 동일한 대화에서 반환됨을 의미합니다. Didit은 1,500개 이상의 회사에서 사용하고 있으며, $7.5M의 자금을 지원받고 있으며, Y Combinator W26 회사이며, 수익성이 있고 220개 이상의 국가 및 지역을 다룹니다. 무료 시작 — 매월 500회의 무료 검사를 받을 수 있으며, MCP 레이어는 무료이고, 무료 티어를 초과하면 각 AML 스크리닝은 $0.20입니다. MCP 개요를 읽고, 개발자 허브를 살펴보고, 오픈 소스 서버를 복제하여 지금 에이전트를 연결해 보세요.