AI 시대의 RBA: 가상자산 시장의 지속 가능성을 위한 새로운 패러다임
구민우 체이널리시스코리아 부사장
한국자금세탁방지학회 상임이사
한국경영정보학회 디지털자산연구회 상임이사
가상자산 시장은 혁신과 도전을 동시에 내포하고 있다. 익명성과 탈중앙화라는 가상자산의 본질은 금융 혁신을 이끄는 동시에 자금세탁 및 테러 자금 조달과 같은 금융 범죄의 온상이 되고 있다. 이러한 상황에서 금융범죄 예방과 규제 준수를 위한 핵심 도구로 위험 기반 접근법(Risk-Based Approach, RBA)과 인공지능(AI)이 주목받고 있다.
위험 기반 접근법(Risk-Based Approach, RBA)은 모든 고객이나 거래를 동일한 기준으로 평가하지 않고, 위험 수준에 따라 관리하는 방식이다. 이를 통해 기업이나 금융 기관은 높은 위험을 가진 고객과 거래에 자원을 집중하고, 낮은 위험을 가진 부분에서는 간소화된 절차를 사용하여 효율성을 높일 수 있다. 예를 들어, 자금세탁방지(AML)와 관련된 규제 준수를 위해 모든 고객을 철저히 조사하려면 엄청난 시간과 비용이 소요되지만, RBA는 고객의 위험 수준을 구분하여 이러한 문제를 해결할 수 있다.
RBA의 필요성과 장점
RBA는 고위험 고객과 활동에 자원을 집중함으로써 제한된 자원을 효율적으로 활용하도록 돕는다. 예를 들어, 고액 거래를 자주 하고 규제가 느슨한 국가에서 온 고객은 “고위험”으로 분류되어 추가 검토를 받는 반면, 소액 거래를 하고 규제가 엄격한 국가에 거주하는 고객은 “저위험”으로 간주되어 간소화된 절차만 거치게 된다. 이러한 접근은 기업이 시간과 비용을 절약할 뿐만 아니라 금융 범죄를 예방하고 규제 준수를 강화하는 데 기여한다.
가상자산 기업의 RBA 적용 사례
공항 보안 검색을 떠올리면 RBA를 이해하기 쉽다. 모든 승객이 보안 검색을 받지만, 특정 승객은 심층 검색을 받는다. 예를 들어, 위험도가 높은 지역에서 출발했거나 의심스러운 행동을 보인 승객은 추가 조사를 받는다. 이처럼 공항은 고위험 승객에만 자원을 집중함으로써 전체적인 보안 효율성을 높인다. 가상자산 거래소에서도 유사한 방식으로 RBA를 적용하고 있다.
· (Binance)는 고객을 위험 수준에 따라 분류하고, 고위험 고객에게 추가적인 KYC(고객 신원 확인) 절차를 요구한다.
· (FLYBIT)은 자체 위험 평가 모델을 통해 거래 내역과 국가별 위험도를 평가하며, 고위험 거래는 내부 전문가가 심층적으로 검토한다(출처: Lawissue).
이처럼 RBA는 가상자산 시장에서 필수적인 접근법으로 자리 잡고 있다.
RBA의 한계와 AI의 필요성
RBA는 효율적이지만 한계도 존재한다. 대부분의 RBA는 기존 데이터를 기반으로 하기 때문에 새로운 기술적 위협이나 변화하는 범죄 수법을 실시간으로 반영하지 못한다. 예를 들어, AI를 활용한 가짜 신분증 생성 서비스인 OnlyFake는 RBA의 취약성을 명확히 드러낸다. 이 서비스는 단돈 15달러로 사실적인 가짜 신분증을 생성하고, 이를 통해 OKX, Kraken, Bybit 등의 거래소에서 KYC를 우회했다. 이러한 기술은 거래소가 신분증의 진위 여부를 판별하기 어렵게 만든다.
아래의 이미지는 이 사이트를 통해 AI 기반 가짜 신분증 생성 서비스로 만들어진 가짜 영국 여권을 보여주며, 이는 OKX의 신원 확인(KYC) 시스템에 제출되었다고 보고된 사례이다. (출처: Cointelegraph)
[이미지 출처 : 코인텔레그래프]
이처럼 RBA가 기존 데이터에 의존한다는 점은 새로운 범죄 수법에 민감하지 못한 한계로 작용한다. 또한, 잘못된 위험 평가로 인해 저위험 고객이 불필요한 절차를 거칠 가능성도 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 AI와 결합된 RBA가 필수적이다.
AI는 RBA의 한계를 보완할 수 있는 강력한 도구로 평가된다. 딥러닝과 머신러닝 알고리즘은 방대한 데이터를 실시간으로 분석하여 비정상적인 패턴을 탐지하고, 새로운 위협을 사전에 감지할 수 있다. 예를 들어, AI는 특정 거래소에서 자금세탁의 전형적인 수법인 스머핑(smurfing)을 탐지하는 데 유용하다. 스머핑은 작은 금액으로 나눈 거래를 여러 계좌에서 수행한 후 다시 한 계좌로 합치는 방식으로, 기존 RBA만으로는 탐지하기 어려운 수법이다.
또한, 딥페이크 탐지 AI는 신분증 이미지의 미세한 픽셀 왜곡이나 조작된 메타데이터를 분석하여 가짜 신분증을 탐지할 수 있다. OnlyFake가 제공하는 GPS 위치, 촬영 시간, 기기 정보를 위조하는 기능도 AI 탐지 기술로 대응할 수 있다. 이와 함께 다단계 인증과 행동 기반 분석을 결합하면 가상자산 거래소의 KYC 절차의 신뢰성을 더욱 강화할 수도 있을 것이다. IP 주소, 거래 빈도, 접속 위치 등을 분석하여 비정상적인 활동이 감지되면 추가 인증을 요구하는 방식은 범죄자의 접근을 어렵게 만드는 효과적인 방법이 될 것이다.
RBA와 AI의 미래
RBA와 AI의 결합은 가상자산 시장뿐만 아니라 금융, 보안, 그리고 일상적인 위험 관리에서도 강력한 전략으로 자리 잡고 있다. RBA는 기본 틀을 제공하며, AI는 실시간 데이터를 활용해 이를 보완함으로써 효율성과 정확성을 동시에 높인다. 이를 통해 기업은 규제 준수를 강화하고 금융 범죄를 예방할 수 있다. 이러한 RBA와 AI의 결합이 효과적으로 적용된 사례는 여러 가상자산 금융 및 웹3 기업에서 확인할 수 있는데, 웹3 기반 금융 플랫폼 메이커다오(MakerDAO)는 스마트 계약과 AI를 결합하여, 고위험 담보 자산에 대해 추가 담보 비율을 요구하는 방식으로 플랫폼의 안전성을 유지하고 있으며, 가상자산 지갑 제공업체 메타마스크(MetaMask)는 AI를 활용하여 피싱 공격이나 계정 탈취와 같은 보안 위협을 방지하기 위해 사용자의 거래 데이터를 분석하고, 비정상적인 거래나 접근 시 경고와 추가 인증을 요구하는 다단계 보안 시스템을 운영하고 있다. 또한, 거래소인 코인베이스(Coinbase)는 AI를 통해 실시간으로 모든 거래를 모니터링하며, 비정상적인 패턴을 감지하면 이를 추가 검토하도록 설계되어 있다. 코인베이스는 RBA 원칙을 기반으로 고객의 위험 수준을 평가하고 고위험 고객에게 더 엄격한 검증 절차를 적용하여 금융 범죄를 예방하고 있다.
이처럼 메이커다오, 메타마스크, 코인베이스와 같은 기업들은 RBA와 AI의 결합을 통해 규제 준수를 강화하고 금융 범죄를 효과적으로 예방하고 있으며, 이러한 사례는 RBA와 AI가 가상자산 시장에서 강력한 전략으로 자리 잡고 있음을 보여주는 구체적인 증거가 될 것이다.
가상자산 기업의 지속 가능성을 위한 RBA와 AI의 상호보완의 필요성
가상자산 기업에서 RBA와 AI 기술의 중요성은 날로 커지고 있다. RBA는 고위험 고객과 활동에 자원을 집중함으로써 효율성을 높이고 규제 준수를 보장하는 데 필수적이다. AI는 실시간 데이터 분석을 통해 새로운 위협에 대응하며 RBA의 한계를 보완하는 강력한 도구다. 그러나 RBA와 AI는 앞서 기술한 것처럼 단독으로는 충분하지 않으며, 상호 보완적 접근이 필요하다.
앞으로 가상자산 기업은 RBA와 AI 기술의 시너지를 극대화하고, 실시간 리스크 평가와 딥페이크 탐지 시스템을 도입하는데 관심을 가져야 할 것이다. 동시에 글로벌 규제 기관과 협력하여 통합된 규제 체계를 마련해야 한다. 이러한 노력이 결합될 때 가상자산 시장은 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 생태계로 발전할 것이다.
AI 시대의 RBA: 가상자산 시장의 지속 가능성을 위한 새로운 패러다임
구민우 체이널리시스코리아 부사장
한국자금세탁방지학회 상임이사
한국경영정보학회 디지털자산연구회 상임이사
가상자산 시장은 혁신과 도전을 동시에 내포하고 있다. 익명성과 탈중앙화라는 가상자산의 본질은 금융 혁신을 이끄는 동시에 자금세탁 및 테러 자금 조달과 같은 금융 범죄의 온상이 되고 있다. 이러한 상황에서 금융범죄 예방과 규제 준수를 위한 핵심 도구로 위험 기반 접근법(Risk-Based Approach, RBA)과 인공지능(AI)이 주목받고 있다.
위험 기반 접근법(Risk-Based Approach, RBA)은 모든 고객이나 거래를 동일한 기준으로 평가하지 않고, 위험 수준에 따라 관리하는 방식이다. 이를 통해 기업이나 금융 기관은 높은 위험을 가진 고객과 거래에 자원을 집중하고, 낮은 위험을 가진 부분에서는 간소화된 절차를 사용하여 효율성을 높일 수 있다. 예를 들어, 자금세탁방지(AML)와 관련된 규제 준수를 위해 모든 고객을 철저히 조사하려면 엄청난 시간과 비용이 소요되지만, RBA는 고객의 위험 수준을 구분하여 이러한 문제를 해결할 수 있다.
RBA의 필요성과 장점
RBA는 고위험 고객과 활동에 자원을 집중함으로써 제한된 자원을 효율적으로 활용하도록 돕는다. 예를 들어, 고액 거래를 자주 하고 규제가 느슨한 국가에서 온 고객은 “고위험”으로 분류되어 추가 검토를 받는 반면, 소액 거래를 하고 규제가 엄격한 국가에 거주하는 고객은 “저위험”으로 간주되어 간소화된 절차만 거치게 된다. 이러한 접근은 기업이 시간과 비용을 절약할 뿐만 아니라 금융 범죄를 예방하고 규제 준수를 강화하는 데 기여한다.
가상자산 기업의 RBA 적용 사례
공항 보안 검색을 떠올리면 RBA를 이해하기 쉽다. 모든 승객이 보안 검색을 받지만, 특정 승객은 심층 검색을 받는다. 예를 들어, 위험도가 높은 지역에서 출발했거나 의심스러운 행동을 보인 승객은 추가 조사를 받는다. 이처럼 공항은 고위험 승객에만 자원을 집중함으로써 전체적인 보안 효율성을 높인다. 가상자산 거래소에서도 유사한 방식으로 RBA를 적용하고 있다.
· (Binance)는 고객을 위험 수준에 따라 분류하고, 고위험 고객에게 추가적인 KYC(고객 신원 확인) 절차를 요구한다.
· (FLYBIT)은 자체 위험 평가 모델을 통해 거래 내역과 국가별 위험도를 평가하며, 고위험 거래는 내부 전문가가 심층적으로 검토한다(출처: Lawissue).
이처럼 RBA는 가상자산 시장에서 필수적인 접근법으로 자리 잡고 있다.
RBA의 한계와 AI의 필요성
RBA는 효율적이지만 한계도 존재한다. 대부분의 RBA는 기존 데이터를 기반으로 하기 때문에 새로운 기술적 위협이나 변화하는 범죄 수법을 실시간으로 반영하지 못한다. 예를 들어, AI를 활용한 가짜 신분증 생성 서비스인 OnlyFake는 RBA의 취약성을 명확히 드러낸다. 이 서비스는 단돈 15달러로 사실적인 가짜 신분증을 생성하고, 이를 통해 OKX, Kraken, Bybit 등의 거래소에서 KYC를 우회했다. 이러한 기술은 거래소가 신분증의 진위 여부를 판별하기 어렵게 만든다.
아래의 이미지는 이 사이트를 통해 AI 기반 가짜 신분증 생성 서비스로 만들어진 가짜 영국 여권을 보여주며, 이는 OKX의 신원 확인(KYC) 시스템에 제출되었다고 보고된 사례이다. (출처: Cointelegraph)
[이미지 출처 : 코인텔레그래프]
이처럼 RBA가 기존 데이터에 의존한다는 점은 새로운 범죄 수법에 민감하지 못한 한계로 작용한다. 또한, 잘못된 위험 평가로 인해 저위험 고객이 불필요한 절차를 거칠 가능성도 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 AI와 결합된 RBA가 필수적이다.
AI는 RBA의 한계를 보완할 수 있는 강력한 도구로 평가된다. 딥러닝과 머신러닝 알고리즘은 방대한 데이터를 실시간으로 분석하여 비정상적인 패턴을 탐지하고, 새로운 위협을 사전에 감지할 수 있다. 예를 들어, AI는 특정 거래소에서 자금세탁의 전형적인 수법인 스머핑(smurfing)을 탐지하는 데 유용하다. 스머핑은 작은 금액으로 나눈 거래를 여러 계좌에서 수행한 후 다시 한 계좌로 합치는 방식으로, 기존 RBA만으로는 탐지하기 어려운 수법이다.
또한, 딥페이크 탐지 AI는 신분증 이미지의 미세한 픽셀 왜곡이나 조작된 메타데이터를 분석하여 가짜 신분증을 탐지할 수 있다. OnlyFake가 제공하는 GPS 위치, 촬영 시간, 기기 정보를 위조하는 기능도 AI 탐지 기술로 대응할 수 있다. 이와 함께 다단계 인증과 행동 기반 분석을 결합하면 가상자산 거래소의 KYC 절차의 신뢰성을 더욱 강화할 수도 있을 것이다. IP 주소, 거래 빈도, 접속 위치 등을 분석하여 비정상적인 활동이 감지되면 추가 인증을 요구하는 방식은 범죄자의 접근을 어렵게 만드는 효과적인 방법이 될 것이다.
RBA와 AI의 미래
RBA와 AI의 결합은 가상자산 시장뿐만 아니라 금융, 보안, 그리고 일상적인 위험 관리에서도 강력한 전략으로 자리 잡고 있다. RBA는 기본 틀을 제공하며, AI는 실시간 데이터를 활용해 이를 보완함으로써 효율성과 정확성을 동시에 높인다. 이를 통해 기업은 규제 준수를 강화하고 금융 범죄를 예방할 수 있다. 이러한 RBA와 AI의 결합이 효과적으로 적용된 사례는 여러 가상자산 금융 및 웹3 기업에서 확인할 수 있는데, 웹3 기반 금융 플랫폼 메이커다오(MakerDAO)는 스마트 계약과 AI를 결합하여, 고위험 담보 자산에 대해 추가 담보 비율을 요구하는 방식으로 플랫폼의 안전성을 유지하고 있으며, 가상자산 지갑 제공업체 메타마스크(MetaMask)는 AI를 활용하여 피싱 공격이나 계정 탈취와 같은 보안 위협을 방지하기 위해 사용자의 거래 데이터를 분석하고, 비정상적인 거래나 접근 시 경고와 추가 인증을 요구하는 다단계 보안 시스템을 운영하고 있다. 또한, 거래소인 코인베이스(Coinbase)는 AI를 통해 실시간으로 모든 거래를 모니터링하며, 비정상적인 패턴을 감지하면 이를 추가 검토하도록 설계되어 있다. 코인베이스는 RBA 원칙을 기반으로 고객의 위험 수준을 평가하고 고위험 고객에게 더 엄격한 검증 절차를 적용하여 금융 범죄를 예방하고 있다.
이처럼 메이커다오, 메타마스크, 코인베이스와 같은 기업들은 RBA와 AI의 결합을 통해 규제 준수를 강화하고 금융 범죄를 효과적으로 예방하고 있으며, 이러한 사례는 RBA와 AI가 가상자산 시장에서 강력한 전략으로 자리 잡고 있음을 보여주는 구체적인 증거가 될 것이다.
가상자산 기업의 지속 가능성을 위한 RBA와 AI의 상호보완의 필요성
가상자산 기업에서 RBA와 AI 기술의 중요성은 날로 커지고 있다. RBA는 고위험 고객과 활동에 자원을 집중함으로써 효율성을 높이고 규제 준수를 보장하는 데 필수적이다. AI는 실시간 데이터 분석을 통해 새로운 위협에 대응하며 RBA의 한계를 보완하는 강력한 도구다. 그러나 RBA와 AI는 앞서 기술한 것처럼 단독으로는 충분하지 않으며, 상호 보완적 접근이 필요하다.
앞으로 가상자산 기업은 RBA와 AI 기술의 시너지를 극대화하고, 실시간 리스크 평가와 딥페이크 탐지 시스템을 도입하는데 관심을 가져야 할 것이다. 동시에 글로벌 규제 기관과 협력하여 통합된 규제 체계를 마련해야 한다. 이러한 노력이 결합될 때 가상자산 시장은 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 생태계로 발전할 것이다.