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=== 등장 배경 === | === 등장 배경 === | ||
미국에서 시작된 국제 금융위기 당시 세계 경제가 크게 휘청였기 때문에 그 이후 정부에서 위험 관리를 위해 금융 부문의 기업들에게 많은 양의 데이터를 수시로 보고하게 하는 등의 규제 및 감독이 많아졌다. 또한, 정보통신기술의 발전으로 금융 산업에 새로운 기술들이 접목되면서 이에 대한 규제들도 해마다 늘어나고 있고 다양한 금융환경 변화로 인해 규제는 더욱 복잡해 지고 있었다. 금융회사 [[보안]]담당자가 업무상 참고해야 할 법령, 규정, 지침, 가이드 등이 총 60종 이상이고 해당 정보는 분산되어 있어 금융회사의 신속한 대응이 어려웠다. 그리고 국외로 진출한 국내 금융회사도 영향을 받는 새로운 규제들이 국외에서 제정되고 있으며, 위반 시 막대한 벌금이 부과되는 등의 부담이 증가하였다.<ref name="기업심사">기업심사센터, 〈[https://www.mss.go.kr/cmm/fms/FileDown.do?atchFileId=FILE_000000001004040&fileSn=1 KOSME | 미국에서 시작된 국제 금융위기 당시 세계 경제가 크게 휘청였기 때문에 그 이후 정부에서 위험 관리를 위해 금융 부문의 기업들에게 많은 양의 데이터를 수시로 보고하게 하는 등의 규제 및 감독이 많아졌다. 또한, 정보통신기술의 발전으로 금융 산업에 새로운 기술들이 접목되면서 이에 대한 규제들도 해마다 늘어나고 있고 다양한 금융환경 변화로 인해 규제는 더욱 복잡해 지고 있었다. 금융회사 [[보안]]담당자가 업무상 참고해야 할 법령, 규정, 지침, 가이드 등이 총 60종 이상이고 해당 정보는 분산되어 있어 금융회사의 신속한 대응이 어려웠다. 그리고 국외로 진출한 국내 금융회사도 영향을 받는 새로운 규제들이 국외에서 제정되고 있으며, 위반 시 막대한 벌금이 부과되는 등의 부담이 증가하였다.<ref name="기업심사">기업심사센터, 〈[https://www.mss.go.kr/cmm/fms/FileDown.do?atchFileId=FILE_000000001004040&fileSn=1 KOSME | ||
| − | 산업분석Report]〉, 《중소벤처기업부》, 2019-10</ref> 뿐만 아니라 내부통제와 소비자 보호의 중요성은 날로 중요해지고 있으며, 여기에 더해 금융당국의 감독대상 기관의 증가와 투자비용 증가 및 금융혁신 서비스 경쟁이 과열됨에 따라 기업과 금융당국의 부담이 지속적으로 증가했기 때문에 다른 분야에 비해 데이터양이 엄청나고 규제가 많은 금융 분야 특성상 이러한 규제를 효율적으로 대응할 수 있는 기술과 규제로 인한 불편을 줄이고 고객 경험을 향상시키는 등 비즈니스 경쟁력을 강화해야 할 필요성이 | + | 산업분석Report]〉, 《중소벤처기업부》, 2019-10</ref> 뿐만 아니라 내부통제와 소비자 보호의 중요성은 날로 중요해지고 있으며, 여기에 더해 금융당국의 감독대상 기관의 증가와 투자비용 증가 및 금융혁신 서비스 경쟁이 과열됨에 따라 기업과 금융당국의 부담이 지속적으로 증가했기 때문에 다른 분야에 비해 데이터양이 엄청나고 규제가 많은 금융 분야 특성상 이러한 규제를 효율적으로 대응할 수 있는 기술과 규제로 인한 불편을 줄이고 고객 경험을 향상시키는 등 비즈니스 경쟁력을 강화해야 할 필요성이 커져갔다. 하지만 이에 대응하기에는 기존의 방식과 기반으로는 한계가 있었지만 빅데이터, 인공지능 등 신기술의 등장으로 기존에는 처리할 수 없었던 규제 관련 비즈니스 요구사항을 해결할 가능성이 커지고 있으며, 이러한 신기술을 기반으로 하는 레그테크가 급부상하게 되었다.<ref name="박훈1">박훈 프로, 〈[https://www.samsungsds.com/global/ko/support/insights/regtech_1.html 1편 RegTech 왜 필요한가?]〉, 《삼성에스디에스》, 2020-07-31</ref> |
=== 주요 기술 === | === 주요 기술 === | ||
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[[자금세탁방지]](Anti-money Laundering)는 자금세탁방지, 테러 지원 여부 등 관련 금융위험을 방지하고자 [[자금]]의 출처 및 최종 수령인에 대해 분석하고 확인하는 절차를 말한다. 또는 자금의 위법한 출처를 숨겨 적법한 것처럼 위장하는 과정을 의미한다. 각국의 법령이나 학자들의 연구목적에 따라 구체적인 개념은 다양하게 정의되고 있다. 대한민국의 경우, 불법 재산의 취득, 처분 사실을 가장하거나 그 재산을 은닉하는 행위 및 [[탈세]]목적으로 재산의 취득, 처분 사실을 가장하거나 그 재산을 은닉하는 행위로 규정(특정금융거래보고법 제2조 제4호 및 범죄수익규제법 제3조 참조)하고 있다.<ref>자금세탁방지제도 네이버 지식백과 - https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=299755&cid=43665&categoryId=43665</ref> 레그테크 중 자금세탁방지 시스템 구축이 핵심 과제로 급부상하여 자금세탁방지 시스템 구축은 국내외 금융회사에 선택이 아닌 필수로 자리잡고 있다. 전 세계적으로 자금세탁방지 시스템에 인공지능과 머신러닝을 도입하기 위한 개발이 진행되고 있다. 금융회사가 주목하는 자금세탁방지 시스템은 크게 4가지 서비스로 구성되는데 첫 번째는 의심스러운 거래 패턴을 적발하고 보고하는 `거래 모니터링 시스템`, 두 번째는 거액의 현금 거래를 보고하는 `고액 현금 거래 보고`, 세 번째는 고객을 식별하고 고객의 자금세탁 리스크를 파악하는 `고객 확인 의무`와 `고객 알기 제도`, 마지막으로 의심스럽거나 제재 대상인 개인과 조직을 식별하는 `감시 목록 스크리닝` 등이다.<ref>임영신 기자, 〈[https://www.mk.co.kr/news/it/view/2019/12/1030334/ "돈 세탁 꿈도 꾸지마"…AI로 `금융 철통보안`]〉, 《매일경제》, 2019-12-10</ref> | [[자금세탁방지]](Anti-money Laundering)는 자금세탁방지, 테러 지원 여부 등 관련 금융위험을 방지하고자 [[자금]]의 출처 및 최종 수령인에 대해 분석하고 확인하는 절차를 말한다. 또는 자금의 위법한 출처를 숨겨 적법한 것처럼 위장하는 과정을 의미한다. 각국의 법령이나 학자들의 연구목적에 따라 구체적인 개념은 다양하게 정의되고 있다. 대한민국의 경우, 불법 재산의 취득, 처분 사실을 가장하거나 그 재산을 은닉하는 행위 및 [[탈세]]목적으로 재산의 취득, 처분 사실을 가장하거나 그 재산을 은닉하는 행위로 규정(특정금융거래보고법 제2조 제4호 및 범죄수익규제법 제3조 참조)하고 있다.<ref>자금세탁방지제도 네이버 지식백과 - https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=299755&cid=43665&categoryId=43665</ref> 레그테크 중 자금세탁방지 시스템 구축이 핵심 과제로 급부상하여 자금세탁방지 시스템 구축은 국내외 금융회사에 선택이 아닌 필수로 자리잡고 있다. 전 세계적으로 자금세탁방지 시스템에 인공지능과 머신러닝을 도입하기 위한 개발이 진행되고 있다. 금융회사가 주목하는 자금세탁방지 시스템은 크게 4가지 서비스로 구성되는데 첫 번째는 의심스러운 거래 패턴을 적발하고 보고하는 `거래 모니터링 시스템`, 두 번째는 거액의 현금 거래를 보고하는 `고액 현금 거래 보고`, 세 번째는 고객을 식별하고 고객의 자금세탁 리스크를 파악하는 `고객 확인 의무`와 `고객 알기 제도`, 마지막으로 의심스럽거나 제재 대상인 개인과 조직을 식별하는 `감시 목록 스크리닝` 등이다.<ref>임영신 기자, 〈[https://www.mk.co.kr/news/it/view/2019/12/1030334/ "돈 세탁 꿈도 꾸지마"…AI로 `금융 철통보안`]〉, 《매일경제》, 2019-12-10</ref> | ||
| − | === 머신 리더블 레귤레이션 === | + | ===머신 리더블 레귤레이션=== |
| − | 머신 리더블 레귤레이션(Machine Readable Regulation)은 레그테크의 일종으로서 각종 금융 관련 법규를 기계가 인식할 수 있는 언어인 | + | 머신 리더블 레귤레이션(Machine Readable Regulation)은 레그테크의 일종으로서 각종 금융 관련 법규를 기계가 인식할 수 있는 언어인 기계어로 변환하는 기술이다. 머신 리더블 레귤레이션은 금융사 IT시스템이 금융규제를 기계어로 이해하고 관련 전산데이터를 추출해 업무 보고서를 작성한 뒤 금융 감독 당국에 스스로 제출하는 개념이다.<ref>넥서스커뮤니티, 〈[https://m.post.naver.com/viewer/postView.nhn?volumeNo=16896141&memberNo=2361328&vType=VERTICAL 레그테크 / 섭테크 / MRR]〉, 《네이버 포스트》, 2018-10-16</ref> 지금은 금융회사 업무보고서를 작성할 때 사람이 금융규제를 해석, 판단하고 관련 데이터를 금융회사 장부에서 추출해 작성하여 인위적인 조작이나 오류가 있었지만, 머신 리더블 레귤레이션을 도입하게 되면 무결성을 보장받을 수 있게 되고 금융회사는 규제 준수 비용을 낮추고, 감동 당국에서는 규제의 접근성을 향상시킬 수 있다. 금융권에서 이상거래탐지, 자금세탁방지 등 추가 비용 부담이 발생하는 여타 규제 분야와 달리 컨설팅, 법무 등 분야에서 소요되는 비용을 줄일 수 있기 때문이다. 또 향후 오픈뱅킹과 금융 클라우드 활용이 본격화하면 핀테크 기업에서도 레그테크 적용이 이어질 수 있다. 머신 리더블 레귤레이션 분야는 금융 규제 당국이 먼저 움직이지 않고서는 도입되기 어려운 영역이기에 머신 리더블 레귤레이션의 개념 검증이 성공리에 마무리돼 실제 고정비 감소에 기여할 수 있다면 금융권에서도 자연스럽게 따라가게 될 것이다.<ref>유근일 기자, 〈[https://www.etnews.com/20190922000031 금감원 '레그테크' 금융 혁신 이끈다…MRR 개념검증 착수]〉, 《전자신문》, 2019-09-22</ref> |
== 기대효과 == | == 기대효과 == | ||
| − | 금융기관에서는 규제 대응 업무의 자동화로 규제 준수에 대한 비용을 절감할 수 있고 위반에 대한 위험을 감소시킬 수 있다. 그리고 유연하고 능동적인 규제에 대한 변화에 대응할 수 있으며 인력과 자금이 부족한 핀테크 기업에 대한 규제 관리 비용을 절감할 수 있다. 마지막으로 위험을 예방하여 민원을 감축시키고 기업 이미지를 향상할 수 있다. 금융 규제 기관에서는 감독 업무 자동화에 따른 효율적인 관리 및 감독의 기능을 강화할 수 있고 규제 디지털화를 통한 모호한 규제에 대한 가이드를 개선할 수 있다. 그리고 디지털화된 규제를 기반으로 효율적인 규제 방안을 모색할 수 있다. 금융소비자는 | + | 금융기관에서는 규제 대응 업무의 자동화로 규제 준수에 대한 비용을 절감할 수 있고 위반에 대한 위험을 감소시킬 수 있다. 그리고 유연하고 능동적인 규제에 대한 변화에 대응할 수 있으며 인력과 자금이 부족한 핀테크 기업에 대한 규제 관리 비용을 절감할 수 있다. 마지막으로 위험을 예방하여 민원을 감축시키고 기업 이미지를 향상할 수 있다. 금융 규제 기관에서는 감독 업무 자동화에 따른 효율적인 관리 및 감독의 기능을 강화할 수 있고 규제 디지털화를 통한 모호한 규제에 대한 가이드를 개선할 수 있다. 그리고 디지털화된 규제를 기반으로 효율적인 규제 방안을 모색할 수 있다. 금융소비자는 사기나 해킹 등 다양한 금융 위험으로부터 안전한 서비스를 이용할 수 있고 의도치 않은 법규 위반을 방지할 수 있다. 그리고 금융회사의 불법 행위로부터 보호받을 수 있다.<ref name="박훈1"></ref> |
== 전망 == | == 전망 == | ||
| − | 블록체인, 인공지능, | + | 블록체인, 인공지능, RPA, MRC 등 신기술과 적용사례들이 끊임없이 쏟아지고 있다. 신기술을 적용하는 것은 좋지만, 실제로는 고객신원확인, 자금세탁방지과 같이 적용된 기술과 방식은 다르나, 이미 그와 관련된 기존 시스템이 존재하는 경우가 많으며, 이러한 기존 시스템들을 버리고 신규 투자를 하기엔 부담이 크다. 이런 이유로 인해 레그테크 적용이 개념 검증으로 끝나는 경우가 많았다. 물론 기존 시스템에 적용하더라도 기술적 연계 부담, 구조화 문제 등으로 인해 추가적인 비용이 발생하고, 변경으로 인한 안정성 문제도 발생하게 된다. 하지만 기존 시스템에 부분적으로 신기술을 적용해 그 효과와 가능성을 먼저 측정하고, 이를 근거로 레그테크 로드맵을 수립함으로써 기업 전반의 규제 관리를 위한 프레임워크를 단계적으로 구성해 나간다면 더 효과적으로 레그테크를 도입할 수 있을 것이다. |
| − | 규제가 표준화되고 기계가 이해할 수 있는 체계가 된다면, 규제 관리를 자동화하고 규제 변경 시 미칠 영향을 | + | 규제가 표준화되고 기계가 이해할 수 있는 체계가 된다면, 규제 관리를 자동화하고 규제 변경 시 미칠 영향을 파악할 수 있고 금융기관 간 규제정보 연계를 통해 관련 업무를 더욱 효율화하는 등 그 활용 가능성은 크게 확대된다. 금융 분야의 경우 바벨탑의 저주라 불릴 만큼 용어와 규제가 표준화되지 않은 영역이 많다. 지금까지 규제를 관리하는데 표준화가 큰 걸림돌이 되지 않을 수 있었겠지만, 한 차원 높은 레그테크 적용을 위해서는 법규, 약관, 규정 등의 표준화가 되어야 할 필요성이 더 높아질 것이다. 이와 같은 표준화는 일반적으로 개별 금융기관의 노력보다는 중앙감독기관이나 금융협회 등 대표기관에서 주도적으로 진행하게 되지만 개별 금융기업의 입장에서도 내부적으로 혼선을 일으키는 부분을 표준화시키고 레그테크에 접목시키는 노력을 해야 한다. 이러한 노력은 내부적으로 표준화를 통한 규제관리의 효율성을 증가시킬 뿐 아니라 추후 업계 표준이 정립되고 이를 기업 내부와 연계 적용할 때도 빠르고 유연하게 대처할 수 있는 기반이 될 것이다.<ref name="박훈2"></ref> |
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