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AML_Reports & Papers

[Paper] 「A Study on the Efficiency of AML Based on XAI: Focusing on RBA」 「XAI기반 AML 효율화에 관한 연구 : RBA를 중심으로」 강도형 2026.2

Reports & Papers
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「A Study on the Efficiency of AML Based on XAI: Focusing on RBA」

Chapter 1 Introduction 01
Section 1 Background and Purpose of the Study 01
Section 2 Scope and Methods of the Study 02

Chapter 2 Anti-Money Laundering Systems and Frameworks 05
Section 1 International AML Frameworks and Trends 05

  1. Role of FATF and Development of AI-related Recommendations 05

  2. Regulations on AI-based AML Operating Systems 08

  3. Trends in International AML Systems and Use of AI 11

Section 2 Domestic AML Regulations and Operating Systems 13

  1. Key Contents and Obligations of AML-related Legal Framework 13

  2. Analysis of AI Transparency based on FATF Recommendations and Domestic Regulations 17

Section 3 Trends and Adoption of AI-based AML Technologies Domestically and Internationally 19

  1. Introduction and Supervision of AI-based AML Systems in Korea 19

  2. Improvement of RBA AML Performance through AI Adoption 22

Chapter 3 Limitations of AI-based RBA AML Systems 24
Section 1 Black-box Characteristics of AI Models and Technical Limitations 24

  1. Inherent Opacity and Lack of Interpretability of AI Models 24

  2. Fairness Verification and Potential Bias 25

Section 2 Regulatory and Practical Limitations in Operating Black-box AI Models 27

  1. Securing Justification for Suspicious Transaction Reports and Regulatory Explanation Capability 27

  2. Necessity of System Audit Trails and AI Governance Establishment 28

  3. Decline in Trust of Practitioners toward AI Models 29

Section 3 Economic and Institutional Limitations: Compliance Costs and System Rigidity 31

  1. Inefficiency in Alert Investigation and Increased Follow-up Costs 31

  2. Costs of AI Model Validation and Excessive Maintenance 32

  3. Potential Cost Increase due to Non-compliance and Legal Disputes 33

Section 4 Failure Cases of Modern AML Systems 35

  1. Issues Arising from Failure in Crime Detection (Technical Limitations) 35

  2. Ethical Issues Arising from the Use of AI (Social Limitations) 38

  3. Implications of Risks in Black-box Automated Systems 41

Chapter 4 Measures to Enhance Risk-based AML Systems through the Introduction of XAI 43
Section 1 Understanding XAI Technology and AML Application Framework 43

  1. Concept of Explainable AI (XAI) and Justification for AML Application 43

  2. Role of Intrinsic Interpretation Techniques and Complementary Use 44

  3. Characteristics of Post-hoc Interpretation Techniques and Selection of Optimal Methods 46

Section 2 Design and Regulatory Utilization of XAI-based AML Systems 49

  1. Securing Justification for Suspicious Transaction Reporting (STR) based on XAI 49

  2. Establishment of Model Governance and Audit Trail Systems using XAI 50

  3. Design of XAI-based AML Operational Interface and Improvement of Analyst Trust 52

  4. Economic Feasibility of XAI-based AML Adoption 53

Chapter 5 Conclusion 56

References 59

ABSTRACT 68




「XAI기반 AML 효율화에 관한 연구 : RBA를 중심으로」 

제1장 서론 01
제1절 연구의 배경 및 목적 01
제2절 연구의 범위 및 방법 02

제2장 자금세탁방지 시스템 및 제도 05
제1절 국외 자금세탁방지 제도 및 동향 05

  1. FATF의 역할 및 AI 관련 권고의 발전 05

  2. AI 기반 AML 운영 시스템에 대한 규제 08

  3. 국제 AML 시스템 동향 및 AI 활용 11

제2절 국내 자금세탁방지 법규 및 운영 시스템 13

  1. 자금세탁방지 관련 법제의 주요 내용 및 의무 13

  2. FATF 권고 및 국내 법규 기반 AI 투명성 분석 17

제3절 국내외 AI 기반 AML 기술 동향 및 도입 19

  1. 국내 AI 기반 AML 시스템 도입 및 감독 19

  2. AI 도입을 통한 RBA AML 성능 향상 22

제3장 AI 기반 RBA AML 시스템의 한계 24
제1절 AI 모델의 블랙박스 특성과 기술적 한계 24

  1. AI 모델의 본질적 불투명성과 해석 불가능성 24

  2. 공정성 검증 및 잠재적 편향 25

제2절 블랙박스 AI 모델 운용에 따른 규제적 및 실무적 한계 27

  1. 의심거래보고 정당성 확보 및 규제적 소명 능력 27

  2. 시스템 감사 추적 및 AI 거버넌스 구축의 불가피성 28

  3. 실무 분석가의 AI 모델에 대한 신뢰도 저하 29

제3절 경제적 및 제도적 한계: 규제 준수 비용과 시스템 경직성 31

  1. 비효율적인 경고 조사 및 후속 조치 비용 증가 31

  2. AI 모델 검증 및 과도한 유지보수 비용 발생 32

  3. 규제 미준수 및 법적 분쟁 위험에 따른 잠재적 비용 증가 33

제4절 현대 AML 시스템 실패 사례 35

  1. 범죄 탐지 실패에 따른 문제 발생 (기술적 한계) 35

  2. 인공지능 사용에 따른 윤리적 문제 (사회적 한계) 38

  3. 블랙박스 자동화 시스템의 위험성 시사 41

제4장 XAI 도입을 통한 위험 기반 AML 시스템 고도화 방안 43
제1절 XAI 기술의 이해 및 AML 적용 프레임워크 43

  1. 설명 가능한 AI(XAI)의 개념 및 AML 적용 당위성 43

  2. 내재적 해석 기법의 역할 및 보완적 활용 44

  3. 사후 해석 기법의 특성과 최적 기법 선정 46

제2절 XAI 기반 AML 시스템 설계 및 규제적 활용 49

  1. XAI 기반 의심거래보고(STR) 정당성 확보 49

  2. XAI를 활용한 모델 거버넌스 및 감사 추적 시스템 구축 50

  3. XAI 기반 AML 실무 화면 설계 및 분석가 신뢰도 개선 52

  4. XAI 기반 AML 도입에 따른 경제성 53

제5장 결론 56

참고문헌 59

ABSTRACT 68

1 0
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