데이터 및 AI(인공지능) 선두 기업 SAS 코리아(대표이사 이중혁)는 급증하는 지능형 조직적 금융 범죄에 대한 선제적 대응 방안으로 ‘AI 및 네트워크 분석’ 기반 사기 탐지 전략을 제시하며, 이미 많은 글로벌 기업들이 네트워크 분석 기법을 채택해 범죄 예방률을 높이는 동시에 업무 효율성을 개선하고 있다고 밝혔다.

자금세탁방지 및 금융사기예방 전문가인 조민기 SAS 코리아 상무는 “최근의 금융 범죄는 대부분 개인에 의한 개별적인 범죄보다 범죄 단체에 의한 조직적인 공모 양상을 띠고 있다”며 “개별 범죄자에 집중하던 거래 모니터링이나 기존의 FDS(이상금융거래탐지시스템) 적발 방식으로는 이러한 공모형 사기 및 기업형 범죄를 찾아내기가 매우 어렵다”고 설명했다.

보험사의 경우 공모에 의한 보험 청구 사기가 계속 증가하고 있으며, 은행권에서는 피해자 직접 이체형 송금 사기, 대출 및 외환 사기, 가상자산, 온라인 도박, 불법 환전 그리고 다중 계좌가 얽혀 고속으로 순환·은닉되는 ‘서비스형 자금세탁(MLaaS)’ 등이 조직적으로 이루어지고 있다. 또한 금융회사의 직원이 공모하거나 내부자가 범죄 조직에 가담하는 사례도 빈번히 발생하고 있다.

이러한 조직적 범죄에 효율적으로 대응하기 위해서는 거래 내용에 대한 철저한 모니터링과 함께 송금인·수취인 등 고객 정보, 계좌, 디바이스 등의 엔티티(개체)에 대한 종합적인 분석이 필수적이다. 거래와 엔티티 데이터를 기반으로 전체적인 네트워크 정보를 확보할 수 있기 때문에 이를 통해 개별적인 접근으로는 보이지 않던 공모 및 연루 관계가 드러나게 된다.

DB손해보험이 데이터 및 AI 플랫폼 SAS 바이야(SAS Viya)를 활용해 국내 최초로 도입한 AI 및 네트워크 분석 기반 사기 탐지 시스템인 ‘DB T-시스템’은 네트워크 분석을 포함한 통합 분석의 효과와 정확성을 입증한 대표 사례다. 시스템을 구동하면 자동차보험 가입자 정보, 보험 청구 데이터, 사고 이력 정보를 기반으로 수십에서 수천 건의 관련 사례가 즉시 확인돼 보이지 않던 연결 고리가 밝혀진다.

DB손해보험은 네트워크 시스템 도입 후, 수 시간씩 걸리던 공모 관계 분석 작업을 2분 이내에 마칠 수 있게 됐으며, 기존에 1건을 처리하는 데 소요되는 시간에 약 30건을 처리할 수 있게 됐다. 또한 분석 정확도가 99%로 대폭 향상되는 성과를 거뒀다. DB손해보험 장기보상지원파트의 김춘환 파트장은 “네트워크 분석으로 공모 범죄를 포착할 수 있게 되면서 사기 발생 후 대응하던 방식에서 벗어나 사기의 확산을 사전에 차단할 수 있게 됐다”며 “업무 효율성 향상과 함께 정직한 가입자를 보호할 수 있는 궁극적인 효과 또한 얻게 됐다”고 말했다.

한편 SAS 바이야의 AI 및 네트워크 기반 사기 탐지 시스템을 도입한 글로벌 은행과 감독기관은 국제 범죄 조직이 범죄 자금 세탁을 위해 수행하는 자금 인출의 전 과정을 점검·적발하고 범죄 조직의 자금 흐름을 차단하는 데에도 이 시스템을 활용하고 있다.

이중혁 SAS코리아 대표이사는 “SAS 바이야의 AI 및 네트워크 분석 기반 사기 탐지 기능으로 수많은 글로벌 금융기관이 점점 정교해지는 조직적 금융 범죄에 선제적으로 대응하며 업무 생산성과 효율성을 개선하고 있다”며 “SAS는 네트워크 분석을 비롯한 SAS의 하이브리드 분석 및 적발 기법을 통해 금융기관의 범죄 대응은 물론, 범죄 조직에 의해 누수되는 공공기관의 사회복지 서비스 부정 수급 방지 및 서비스 개선 등 적용 영역을 지속적으로 확대해 나갈 계획”이라고 말했다.