LG히다찌, KEB하나은행 의심거래보고 고도화에 머신러닝 구축

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LG히다찌 로고. LG히다찌 제공
<LG히다찌 로고. LG히다찌 제공>

LG히다찌(대표 김수엽)가 KEB하나은행의 자금세탁방지업무(AML) 중 의심거래보고(STR) 고도화를 위해 머신러닝 시스템을 구축했다. AML에 머신러닝을 적용한 것은 KEB하나은행이 국내 최초다.

STR은 금융거래와 관련해 불법재산이라고 의심되는 합당한 근거가 있거나 금융거래 상대방이 자금세탁행위나 공중협박자금조달행위를 하고 있다고 의심되는 합당한 근거가 있는 경우 그 사실을 금융정보분석원장에 보고하는 제도다.

이번 프로젝트는 머신러닝 평가 결과에 따라 의심거래를 등급별로 분류하는 등 위험도에 따라 차별화한 업무 프로세스를 적용해 효율적인 업무 수행이 가능하도록 했다. 기존에는 AML 시스템에서 추출한 STR 거래를 업무 담당자가 전량 추적한 후 금융정보분석원(KoFIU)에 보고서를 제출해야 했다.

LG히다찌는 데이터 수집, 전처리부터 머신러닝 모델 생성, 튜닝, 배포에 이르는 워크플로우 전 과정을 자동화해 머신러닝 파이프라인을 관리하는 아키텍처를 구현했다. 컴포넌트는 도커를 바탕으로 클라우드 환경에 구축해 시스템 유연성, 확장성, 편의성을 높였다.

이혁근 LG히다찌 솔루션사업본부장은 “다년간의 컴플라이언스 시스템 구축 경험과 인공지능(AI) 기술력을 바탕으로 고도화한 시스템을 제공할 것”이라면서 “AI 기술을 활용해 정탐률 향상, 이상행위 신속 대응, 업무 효율화 등 새롭고 혁신적인 금융 솔루션을 제공해갈 계획”이라고 말했다.

오다인기자 ohdain@etnews.com