AI와 AML의 공존: 인간의 판단, 기술의 한계 – IAFCS 2025 주요 인사이트
지난 22일 영국 런던에서 금융범죄 대응을 위한 생태계의 재설계를 목표로 포럼 (International Anti-Financial Crime Summit 2025 (IAFCS 2025))이 개최되었습니다. 동 행사는 AML, AFC 분야의 글로벌 전문매체인 AML Intelligence가 주관하였으며, EU AMLA, INTERPOL, FATF, 다수의 FIU와 HSBC, UBS, ABN AMRO, BNY Mellon, Revolut 등 글로벌 은행의 AML 책임자, 그리고 AML Analytics·Palmera Consulting 등의 기술기업이 참여하였습니다.
관련한 주요 내용은 다음과 같습니다.
Agenda 1: 비용 절감이 아닌 리스크 재배분의 AI
- AI 자동화와 규제 리스크: AI는 탐지 효율을 높이는 유용한 도구이지만, ‘통제되지 않은 자동화(Uncontrolled Automation)’는 오히려 규제 리스크를 증폭시킬 수 있다는 점이 다수 세션에서 강조됨
- 설명가능성과 감사추적의 중요성: 여러 발표에서 설명가능성(Explainability)과 감사추적(Audit Trail)이 확보되지 않은 AI 시스템이 감독평가 과정에서 책임성(Accountability) 부족으로 문제되는 사례가 잇따르고 있음을 지적함
- AI의 역설적 결과: AI는 탐지율을 높이는 동시에 인간의 판단 의존도를 더 높이는 역설적 결과를 초래함. 경보(Alert)가 복잡해질수록 이를 해석하고 검증할 레벨 1·2 분석 인력의 수요가 오히려 증가하는 추세임
- AI의 감독수용성(Supervisory Acceptance): AI 모델이 생성한 탐지 결과를 감독당국이 검증·재현할 수 있는 구조가 필요하다는 논의가 제기됨
Agenda 2: 민관협력(Public-Private Partnership, PPP)의 재정의
- 협력 범위 확대: 규제·수사당국과 민간의 국경 간 데이터 공유 및 상시 협력 체계 구축이 금융범죄 대응의 핵심 과제로 제시됨. 참석자들은 은행 중심의 기존 협력 모델을 넘어, 핀테크·가상자산사업자·법률전문가·기술 및 소셜미디어 플랫폼 등 비금융권 주체까지 참여하는 확장형 PPP의 필요성에 공감함
- 정보공유 체계 강화: 성공적인 PPP를 위해서는 단순한 자발적 협력에 그치지 않고, 운영 백본(operational backbone) 과 위험 감수(risk tolerance) 를 갖춘 구조적 지원이 필수적이라는 점이 강조됨. 참석자들은 완전한 법적 면책이나 제도적 보장보다, 통제된 정보공유와 신뢰 기반의 협업(Controlled Collaboration) 이 실질적 성과를 낸다고 평가함
Agenda 3: INTERPOL의 글로벌 신원검증 시스템 'I-Checkit'
- 시스템 개요: ‘i-Checkit’은 INTERPOL이 운영하는 신원 스크리닝 서비스로, 민간 파트너(항공·해운·금융 등)가 고객 신원 문서 정보를 암호화 채널로 제출하면, 인터폴의 SLTD 등 관련 데이터베이스와 대조해 결과를 제공하는 CDD 보조 도구임. 금융회사는 이를 고객확인(KYC/CDD) 프로세스에 통합하여 분실·도난 문서 사용, 제3자 도용 등 신원 사기 리스크를 보완할 수 있음
- 운영 방식: 제출된 신원 문서 정보가 인터폴 데이터셋과 대조(screening)되어 매치 결과가 반환되는 실시간 스크리닝 방식 (기관 내부경보·알림은 금융회사의 시스템 연계에 따라 구현)
실무자 인사이트 금번 포럼은 AI를 활용한 AML 업무가 단순한 자동화나 비용 절감의 수단이 아니라, 규제준수의 실효성을 높이는 데 목적이 있다는 점을 분명히 했습니다. 이에 따라 금융회사 실무자분들께서는 AI 기반 AML 운영의 신뢰성과 감독수용성(Supervisory Acceptance)을 확보하기 위해, 다음의 세 가지 관리 영역을 중심으로 대응할 필요가 있습니다.
AI 운영 전반의 관리체계 문서화: AI 모델의 설계부터 운영 전 과정에 걸쳐 윤리적·법적 리스크를 포함한 통제계획(Control Framework)을 관리하고, 적용 범위와 검증 절차를 명확히 문서화 독립성과 설명가능성 확보: 재현성·정당성·설명가능성을 평가하는 내부 기준을 수립하고, 개발조직과 분리된 독립된 조직이 모델을 검증하며, 감독기관의 재현 요청에 대비해 주요 탐지결과의 로그 및 검증 프로세스를 보관 효과성(Effectiveness) 중심의 성과 관리: AI 모델이 탐지한 경보의 품질(precision)을 지표화해, 단순 ‘탐지량’이 아닌 ‘효과성(Effectiveness)’ 중심으로 관리
금번 포럼은 AI가 AML의 비용절감 도구가 아니라, 규제준수의 실효성 확보를 위한 수단임을 분명히 했습니다. 우리나라도 2026년 1월 시행 예정인 「인공지능 기본법」에 따라, 금융권의 AI 활용은 통제·설명·검증 체계 구축이 의무화되는 방향으로 전환될 것입니다. 이에 금융회사는 의사결정의 투명성, 재현가능성 및 STR 보고 품질의 제고를 경쟁력의 기준으로 삼아야 합니다. 특히 AI가 탐지율을 높일수록 복잡한 경보를 해석하고 판단할 전문 AML 인력의 역할이 확대되므로, AI에 대한 의존보다 인적 역량 강화와 교육 투자가 병행되어야 합니다. 결국 AI가 탐지하고, 인간이 판단하며, 금융회사가 책임지는 구조가 앞으로의 AML 체계의 핵심이 될 것이기 때문입니다. |
AI와 AML의 공존: 인간의 판단, 기술의 한계 – IAFCS 2025 주요 인사이트
지난 22일 영국 런던에서 금융범죄 대응을 위한 생태계의 재설계를 목표로 포럼 (International Anti-Financial Crime Summit 2025 (IAFCS 2025))이 개최되었습니다. 동 행사는 AML, AFC 분야의 글로벌 전문매체인 AML Intelligence가 주관하였으며, EU AMLA, INTERPOL, FATF, 다수의 FIU와 HSBC, UBS, ABN AMRO, BNY Mellon, Revolut 등 글로벌 은행의 AML 책임자, 그리고 AML Analytics·Palmera Consulting 등의 기술기업이 참여하였습니다.
관련한 주요 내용은 다음과 같습니다.
Agenda 1: 비용 절감이 아닌 리스크 재배분의 AI
Agenda 2: 민관협력(Public-Private Partnership, PPP)의 재정의
Agenda 3: INTERPOL의 글로벌 신원검증 시스템 'I-Checkit'
실무자 인사이트
금번 포럼은 AI를 활용한 AML 업무가 단순한 자동화나 비용 절감의 수단이 아니라, 규제준수의 실효성을 높이는 데 목적이 있다는 점을 분명히 했습니다. 이에 따라 금융회사 실무자분들께서는 AI 기반 AML 운영의 신뢰성과 감독수용성(Supervisory Acceptance)을 확보하기 위해, 다음의 세 가지 관리 영역을 중심으로 대응할 필요가 있습니다.
AI 운영 전반의 관리체계 문서화: AI 모델의 설계부터 운영 전 과정에 걸쳐 윤리적·법적 리스크를 포함한 통제계획(Control Framework)을 관리하고, 적용 범위와 검증 절차를 명확히 문서화
독립성과 설명가능성 확보: 재현성·정당성·설명가능성을 평가하는 내부 기준을 수립하고, 개발조직과 분리된 독립된 조직이 모델을 검증하며, 감독기관의 재현 요청에 대비해 주요 탐지결과의 로그 및 검증 프로세스를 보관
효과성(Effectiveness) 중심의 성과 관리: AI 모델이 탐지한 경보의 품질(precision)을 지표화해, 단순 ‘탐지량’이 아닌 ‘효과성(Effectiveness)’ 중심으로 관리
금번 포럼은 AI가 AML의 비용절감 도구가 아니라, 규제준수의 실효성 확보를 위한 수단임을 분명히 했습니다. 우리나라도 2026년 1월 시행 예정인 「인공지능 기본법」에 따라, 금융권의 AI 활용은 통제·설명·검증 체계 구축이 의무화되는 방향으로 전환될 것입니다. 이에 금융회사는 의사결정의 투명성, 재현가능성 및 STR 보고 품질의 제고를 경쟁력의 기준으로 삼아야 합니다. 특히 AI가 탐지율을 높일수록 복잡한 경보를 해석하고 판단할 전문 AML 인력의 역할이 확대되므로, AI에 대한 의존보다 인적 역량 강화와 교육 투자가 병행되어야 합니다. 결국 AI가 탐지하고, 인간이 판단하며, 금융회사가 책임지는 구조가 앞으로의 AML 체계의 핵심이 될 것이기 때문입니다.