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AI Anti Money Laundering

20224072 오태경

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  1. 자금세탁방지제도 체계

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  1. 자금세탁방지제도 체계
  • 은행에서 가장 빈번하게 일어나는 자금세탁방지 활동

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2. 자금세탁방지제도 현황

  • 은행 지점에서 수상한 거래에 대해 전표 뒷면에 작성 후, 수기 입력
  • 해외 송금 및 해외 수출입 외환 거래 진행 시 Sanction List 수기 검색 진행

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  • 온라인뱅킹, 온라인 페이먼트, 암호화폐 등의 등장
  • 전통적인 자금세탁방지제도로는 불충분함

2. 자금세탁방지제도 현황

Online Banking

Electronic Payment

Crypto Currencies

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  • US 25 billion (미국기준 1년간 AML에 드는 비용)
  • 한정된 자원을 불필요한 AML 경보에 사용하다 보니 치솟는 비용

2. 자금세탁방지제도 현황

Hard to Find

Tighten Regulations

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  • 단어 맥락 구분 불가
  • Sanction 대상 선박명과 동일한 회사명 송금 불가

2. 자금세탁방지제도 현황

scuba diving equipment

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  • 하나은행, K뱅크, UOB ML/AI 기반 AML Solution 도입�→ Compliance 업무량 축소 기대

2. 자금세탁방지제도 현황

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2. 자금세탁방지제도 현황

1. ML/AI 알고리즘은 수상한 금융거래를 발견할 수 있고, 위험도를 정확히 측정 가능하다.�

2. ML/AI는 명칭 스크리닝 작업이 가능하며, 이와 같은 매칭 기술의 기준을 발전 시킬 수 있다.

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  • AI AML Solution이 제대로 작동 하기 위해서는 �Input Data, Algorithm Design, Output Decision이 올바르게 설정되어야 함

3. AI 자금세탁방지 기술의 문제점

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  • 앞서 말한 다양한 문제점들을 피하기 위해서는 위와 같은 선행 조건 필요

3. AI 자금세탁방지 기술의 문제점

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  • AI AML Solution을 올바른 방향으로 발전시키기 위해서�Algorithm을 설명 가능한 방향으로 개발해 나가야 함�→ 고객 경험을 위해 중요

3. AI 자금세탁방지 기술의 문제점

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  • 좋은 데이터 베이스
  • 관련 법규 책임자 초기 참여
  • 프로젝트 팀에 대한 전행적인 도움

4. UOB 사례

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  • AI AML을 위해 은행은 다양한 관점에서 AI AML을 지원하며 프로젝트를 진행해야 하며, AI AML을 통해 비용 절감을 이뤄내되, 고객 경험을 해쳐서는 안된다.

Conclusion