국경을 넘는 사기 방지 노력
싱가포르 금융당국(MAS)이 금융 사기 탐지 방식을 은행 개별 차원을 넘어선 시스템적인 접근으로 전환하고 있습니다. 현재 MAS는 은행, 법 집행 기관, 규제 당국이 공동의 테스트 환경을 활용하여 의심스러운 결제 흐름을 식별할 수 있는지 여부를 검증하는 실험을 진행 중입니다.
이러한 움직임은 개별 금융기관 차원의 사기 통제 시스템이 가진 근본적인 한계를 극복하기 위한 노력의 일환입니다. 사기 자금이 여러 은행의 계좌를 거쳐 이동할 경우, 각 기관은 거래 흐름의 일부 정보만을 보유하게 되어 전체적인 사기 패턴을 파악하기 어렵습니다. 여러 기관의 정보를 통합함으로써 잠재적인 위험 관계를 조기에 발견하고, 궁극적으로는 사기 피해를 줄이는 데 기여할 것으로 기대됩니다. 다만, 현재까지 참여 은행, 테스트 데이터셋, 그리고 모델의 실제 적용 여부를 결정할 구체적인 기준 등은 공개되지 않았습니다.
AI 기반 솔루션 도입 가속화
MAS는 또한 'PathFin.ai'라는 별도의 프로그램을 운영하며, 검증된 AI 솔루션을 보유한 금융 기관과 수요 기업을 연결하는 플랫폼 역할을 수행하고 있습니다. MAS의 Chia Der Jiun 국장은 글로벌 핀테크 페스트 연설에서 이 플랫폼이 현재 300명 이상의 참여자를 확보했으며, 성공적인 매칭 사례가 꾸준히 증가하고 있다고 밝혔습니다. 이 프로그램은 특히 소규모 금융 기관이 AI 도구를 발굴하고 도입하는 데 드는 비용과 기술적 부담을 줄여주기 위해 설계되었습니다.
글로벌 규제 당국의 AI 활용 현황
다른 국가의 금융 규제 당국들도 다양한 방식으로 AI와 첨단 분석 기술을 사기 방지에 적용하고 있습니다. 홍콩 금융관리국(HKMA)은 승인된 결제 사기를 모니터링하고 복잡한 의심 계좌 네트워크를 탐지하는 데 AI와 네트워크 분석을 활용하도록 은행에 지시했습니다. 또한, 은행 부문 및 법 집행 기관과의 협력을 통해 다수 은행의 정보를 분석하는 실험도 진행한 바 있습니다.
영국 금융행위감독청(FCA)은 머신러닝과 웹 스크래핑 기술을 활용하여 사기 의심 웹사이트를 찾아내고 있으며, 호주 증권투자위원회(ASIC)는 피해자를 유인하는 데 사용되는 온라인 인프라를 방해하는 데 집중하고 있습니다. ASIC은 2025년에 11,964개의 피싱 및 투자 사기 웹사이트를 차단하여 전년 대비 90%의 증가율을 기록했습니다. 미국 금융산업규제기구(FINRA)는 소매 결제 사기보다는 미국 시장에서 발생하는 수백억 건의 시장 이벤트 데이터를 분석하여 잠재적인 사기 및 시장 조작 행위를 탐지하는 데 머신러닝을 적용하고 있습니다.
MAS는 이번 테스트 결과를 2026년 말까지 발표할 예정입니다. 이 결과는 은행, 경찰, 규제 당국이 공유된 데이터를 신속하게 활용하여 자금이 분산되기 전에 사기 거래 흐름을 성공적으로 차단할 수 있는지 여부를 보여줄 것입니다.