“내년 4월 말까지 자금세탁 방지 업무에 인공지능(AI) 기술의 하나인 머신러닝을 도입할 계획입니다. 그동안 축적된 데이터를 바탕으로 빠르게 의심 거래를 포착하고 관련 보고서까지 자동으로 작성하게 돼 업무의 효율성은 물론 정확성까지 높아질 것으로 기대합니다.”
웰컴저축은행의 준법감시 업무를 총괄하는 서성주(사진) 준법감시인 상무는 최근 서울 용산구 웰컴금융타워에서 서울경제신문과 만나 이같이 밝혔다. 서 상무는 “(자체 시스템을 개발하는 데) 수억 원의 비용이 들지만 일찍이 로보틱프로세스자동화(RPA) 솔루션을 도입하고 전담 인력도 늘렸다”며 “머신러닝까지 고도화된 시스템을 적용하는 건 저축은행 업계에서 웰컴저축은행이 처음”이라고 강조했다. AI 의심거래보고(STR) 시스템이 도입될 경우 기존 의심 거래 분석에 투입되던 시간과 인력 등을 90%가량 감축해 업무를 효율화하고 복잡해지는 자금세탁 범죄행위에도 대응이 용이해질 것으로 전망된다.
웰컴저축은행은 앞서 자체적으로 개발한 분석 시스템 ‘대시보드’를 통해 영업점별 상위 5개 위험 요소를 추출하는 방법으로 업무 효율성을 한 단계 높인 바 있다. 과거 거래 데이터를 기반으로 매월 지역별로 자주 발생한 위험들을 확인해 고객 확인 의무 적정성, 의심 거래 보고 업무 등 평가에 활용하거나 영업점 현장 점검 시 해당 영업점에 대한 고위험 요소를 정밀하게 점검할 수 있다는 것이 시스템의 특징이다.
서 상무는 “거래 고객의 국적이나 상품 거래 패턴 등을 분석해 각 지점에 대한 특성별 관리가 가능하다”면서 “예를 들어 서울 중심지의 경우 외국인 거래가, 부산 등은 고령자 거래 등이 위험 요인으로 나타나는 식”이라고 설명했다. 이에 따라 불법 가상자산 거래, 불법 증여를 통한 탈세를 방지하고 이상 해외 송금 등 금융감독원의 제재 사례에 대한 테마별 점검도 수시로 실시하는 등 업계 내 모범 사례로 꼽히고 있다.
매해 전체 직원들을 대상으로 실시하는 자금세탁 방지 교육과 분기별 우수 직원 평가도 업무 효율성을 높이는 요인이다. 서 상무는 “사이버 교육부터 집합 교육, 자격증 교육 등을 통해 직원들의 역량이 높아지면서 ‘웰컴사관학교’라는 별칭이 붙었을 정도”라며 “자금세탁 방지 업무 이외에 최근 금융권에서 우려가 커진 내부통제, 부동산 프로젝트파이낸싱(PF) 등 이슈에서도 상대적으로 자유로울 수 있었다”고 강조했다. 웰컴저축은행은 이처럼 자금세탁 방지 제도를 충실하게 운용해온 점을 인정받아 지난달 28일 ‘제17회 자금세탁 방지의 날’ 기념식에서 대통령 표창을 받기도 했다.
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