인신매매 방지하기(2부): 금융 범죄 기술의 발전

이 시리즈의 1부에서는 금융 범죄의 관점에서 인신매매를 살펴보았습니다. 이 부문에서는 금융 범죄 기술의 발전이 기관이 인신매매 네트워크를 식별하고 중단하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 살펴보겠습니다.

인신매매를 막는 열쇠: 금융 발자취 따라가기

인신매매 조직은 불법적인 활동을 수행하기 위해 합법적인 금융 서비스 기관과 인프라에 크게 의존합니다. 그리고 그들은 이런 채널을 이용해 자금을 세탁하는 데 매우 능숙해졌습니다. 금융 발자국을 발견하고 추적하는 것은 인신매매 네트워크를 막는 열쇠입니다. 이러한 현실로 인해 금융 기관은 이 사악한 범죄를 찾아내고 저지하려는 전 세계적인 노력의 중심점이 되었습니다.

금융 조직은 자금 세탁 방지(AML) 프로그램 및 인프라 강화에 점점 더 집중하고 있습니다. 인신매매, 테러, 마약 거래 등과 관련된 자금 세탁 방지(AML) 요구 사항 전반을 새로운 환경에서 지원하고 미래 지향적인 투자를 위해 지속적으로 발전하려면 고려해야 할 중요한 사항이 많습니다.

AML 혁신을 위한 일곱 가지 핵심 기능

AML 프로그램 및 기술 현대화를 시작할 때 고려해야 할 일곱 가지 중요한 기능을 살펴봅니다.

• 1. 위험 신호에 대한 고급 유형 및 콘텍스트: 인신매매에 대한 효과적인 재무 조사의 시작점은 행동 및 거래 위험 신호의 지표를 식별하는 것입니다. 관련 위험 신호는 분석가가 의심스러운 활동 보고서(SAR)를 언제 찾아야 하는지 파악하는 데 중요합니다. 인신매매 지표는 합법적인 금융 활동과 공통적인 요소가 있어 탐지하기가 어려울 수 있습니다. 따라서 금융 기관은 조사 및 보고의 정확성을 최적화하기 위해 지표를 중요한 상황 정보와 통합할 수 있는 AML 솔루션이 필요합니다.
• 2. AML 프로그램에 대한 위험 기반 접근 방식 지원: AML/CFT 프로그램에 대한 위험 기반 접근 방식을 도입하면 은행 및 금융 기관이 인신매매와 관련된 자금 세탁 위험을 효과적으로 식별, 평가 및 완화할 수 있습니다. 인신매매에 대한 사전 예방적 AML 접근 방식은 인신매매 지표와 일치하는 위험 프로필, 오타 및 기준치 생성을 용이하게 합니다. 이는 인신매매 네트워크 및 관련 자금 세탁 범죄를 효과적이고 효율적으로 방해합니다. 이를 달성하기 위해 금융 부문은 인신매매와 관련된 글로벌 규정 준수 의무와 절차를 최신 상태로 유지해야 합니다.
• 3. 지속적인 실사를 통한 포괄적인 심사: 기관은 제재, 감시 목록, 정치적 주요 인물(PEP), 불리한 미디어 등 모든 글로벌 데이터 소스에 대한 철저한 심사를 보장하기 위해 고객 심사 프로세스를 최적화해야 합니다. 데이터 소스 또는 인신매매와 관련된 부정적인 뉴스에 대한 잠재적 일치에 대해 즉시 경보를 생성해야 합니다. 또한, 가짜 회사, 퍼널 계좌 또는 자금 세탁 사업과 관련된 모든 거래를 추적하기 위한 지속적인 실사 조치를 수립하면 인신매매업자, 중개자 및 수혜자의 재정적 흔적을 파악할 수 있습니다.
• 4. 전체적인 거래 현대화: 인신매매업자는 대체 결제 방법, 가상 통화, 모바일 애플리케이션, 서드파티 결제 프로세서를 사용하여 합법적인 금융 시스템 내에서 거래를 만들고 숨기는 경우가 많습니다. 연관된 거래는 여러 관할권에 걸쳐 비밀스러운 특징 덕에 인신매매를 식별하고 탐지하는 것을 어렵게 합니다. 그러나 강력한 거래 모니터링 메커니즘은 자금 흐름, 거래 연결, 의심스러운 고객 또는 계정을 면밀히 조사하는 데 도움이 될 수 있습니다. 인신매매와 관련된 전형적인 위험 신호로는 국경에 가까운 곳에서 대규모/다수의 입금이 이루어진 후 인출되는 경우, 공통 식별자를 사용하는 여러 계좌, 계좌 활동의 이상 현상, 익명의 수단을 사용하여 청구서를 지불하는 경우 등이 있습니다. 은행 및 금융 기관은 실시간 행동 모니터링, 포괄적 감시, 거래 활동에 대한 전체적인 보기, 탐지 정확도, 정확한 패턴 및 이상 식별, 위험 등급이 높은 고품질 알림, 낮은 오탐률을 제공할 수 있는 거래 모니터링 시스템에 투자해야 합니다.
• 5. 고급 분석: 인신매매 및 관련 거래에 대한 실증적 데이터 부족 문제가 심각합니다. 인공 지능, 머신 러닝, 그래프 분석이 적용된 고급 분석을 통해 금융 기관은 고객, 계좌, 기관, 수혜자, 거래, 인신매매와 관련된 의심스러운 네트워크에 대한 방대한 양의 구조화 및 비구조화 데이터에서 관계와 패턴을 빠르고 정확하게 찾을 수 있습니다. 텍스트 분석 및 시각화 기술은 분석가와 조사자가 데이터를 상호 연결하고, 경고의 우선순위를 지정하고, 조사를 더 빠르게 완료할 수 있도록 지원합니다.
• 6. 의심스러운 활동을 정확하고 신속하게 보고하는 기능: 인신매매와 관련된 AML 노력에 대한 미국 정부 기관 간 태스크 포스 분석 보고서(PDF)는 금융 기관이 인신매매와 관련된 SAR 보고를 포함하여 은행 비밀 유지법(BSA) 의무를 고의로 준수하지 않을 경우 형사 처벌을 받을 수 있음을 명시합니다. 금융범죄수사망(FinCEN)에 SAR을 제출할 때 인신매매 징후를 보고해야 하며, 이제 SAR 양식에는 인신매매를 위한 전용 필드가 있습니다.(SAR 필드 38(h))(PDF) SAR을 제출할 때 'Advisory Human Trafficking'(인신매매 경보)이라는 용어, 그리고 보고된 활동이 의심스러운 것으로 간주되는 이유에 대한 설명을 요구합니다. 이제 금융 기관은 비정상적이거나 의심스러운 거래를 확인하기 위해 고객 활동을 면밀히 모니터링하고 SAR을 부지런히 제출할 책임이 있습니다. 이들은 세부적이고 품질 높은 설명을 통해 SAR 작성 및 제출 프로세스를 자동화하는 규제 보고 역량에 투자해야 하며, 이를 통해 법 집행 기관의 추가 조사를 지원해야 합니다.
• 7. 기관 간 원활한 협업 및 정보 공유 채널: 인신매매를 탐지하고 방지하기 위한 노력에는 협력 및 정보 공유가 매우 중요합니다. 정부 기관, 법 집행 기관, 금융 기관, 비정부 기구(NGO), 생존자 등 다양한 이해관계자 간의 협력을 통해 인신매매 네트워크의 재정적 흔적과 발자취를 추적하는 데 있어 설득력 있는 정보를 얻을 수 있습니다. 잠재적인 사기범, 퍼널 계좌, 한 기관에서 다른 기관으로의 자금 이동, 실행 가능한 SAR 제출 등에 대한 정보는 불법 거래 네트워크와 이와 관련된 금융 범죄를 방해하는 데 매우 유용할 수 있습니다. 서로 다른 금융 조직 간 또는 금융 기관과 기관 간 정보를 적시에 교환하는 것이 중요합니다. 그러나 개인 정보 보호법과 고객 데이터 및 관련 정보에 대한 책임에 따라 조직은 세이프 하버 협정 및 암호화된 정보 공유(PDF) 요구 사항을 준수해야 합니다.

모두가 힘을 합쳐 인신매매를 방지하기

금융 기관은 자금이 사용되거나, 이체되거나, 세탁되는 불법 거래의 어느 단계에서든지 자신도 모르게 연루될 수 있습니다. 이러한 현실로 인해 금융 기관은 인신매매와 금융 범죄를 막아내려는 싸움의 최전선에 서게 되었습니다. 인신매매를 근절하기 위한 해당 부서의 관심과 참여는 지난 몇 년 동안 상당히 강화되었으며, 앞으로도 더 많은 노력이 필요합니다. 금융 기관은 인신매매에 대처할 때 더 이상 사후 반응적인 문지기로 머무를 수 없습니다. 인신매매를 탐지하거나 신고하는 데 부주의한 것으로 판명되면, 벌금을 부과하고 엄청난 명예 훼손이라는 형태로 상당한 대가를 치르게 됩니다.

인신매매를 막기 위해 금융 기관은 상향식 공약, 현대적이고 미래 지향적인 애플리케이션과 인프라, 탄탄한 직원 교육, 시기적절한 정보 공유, 기관 간 협업에 대한 헌신을 포함하는 전면적인 금융 범죄 방지 및 AML 준수 프레임워크를 도입해야 합니다.

Oracle은 전 세계 금융 기관이 금융 범죄 방지 프로그램을 강화하여 끊임없이 변화하는 규정 준수 요구 사항을 해결하고 인신매매 네트워크를 중단하는 데 있어 중요한 역할을 수행하도록 지원하고 있습니다.

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