효과적인 AML 거래 모니터링을 위한 주요 전략
AML 거래 모니터링 는 금융 기관이 자금 세탁과 같은 의심스러운 활동을 탐지하고 보고할 수 있도록 지원합니다. 불법 활동으로부터 금융 시스템을 보호하는 데 필수적인 AML 거래 모니터링 프로세스는 테러 자금 조달 및 인신매매와 같은 다양한 불법 활동을 식별하고 예방하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 가이드에서는 주요 구성 요소, 위험 기반 접근 방식, 자동화를 포함한 효과적인 AML 거래 모니터링을 위한 전략을 다룹니다.
주요 내용
AML 거래 모니터링 프로세스는 의심스러운 활동을 감지 및 보고하고, 규정 준수를 보장하며, 금융 시스템의 무결성을 유지하는 데 필수적입니다.
효과적인 AML 시스템의 주요 구성 요소에는 실시간 모니터링, AI 기반 솔루션, 사용자 지정 가능한 규칙, 제재 심사 및 감사 추적이 포함됩니다.
위험 기반 접근 방식을 채택하면 금융 기관은 평가된 위험 수준에 따라 리소스를 효과적으로 할당하고 모니터링 전략을 맞춤화할 수 있습니다.
AML 거래 모니터링 이해
거래 모니터링은 금융 범죄와의 전쟁에서 금융 기관을 지원하는 중요한 인프라 역할을 합니다. 거래 모니터링은 자금 세탁, 사기 또는 이와 유사한 불법 활동을 가리킬 수 있는 불규칙한 행동의 징후가 있는지 모든 거래를 면밀히 조사함으로써 예방적 방어 조치의 최전선에 서 있습니다. 이는 자금 세탁 및 테러 자금 조달과 같은 위협을 조기에 발견하고 대응할 수 있도록 지원하며, 이는 국제자금세탁방지기구(FATF)가 글로벌 금융의 무결성을 유지하는 데 필수적인 역량이라고 강조한 바 있습니다.
자금 세탁 방지 노력에서 구체적으로 언급되는 AML 거래 모니터링은 다음 기관에서 사용하는 절차입니다. 은행 및 기타 금융 기관에 의심스러운 거래가 발생하면 이를 발견하고 보고하도록 요청합니다. 이러한 관행은 단순한 법적 의무 준수를 넘어서는 것입니다. 이는 사기나 다양한 유형의 재정 부정행위와 같은 불법적인 자금 거래를 억제하는 데 필수적인 요소이며, 국제 자금 세탁 방지 규정을 엄격하게 준수하는 데 필수적인 요소입니다. AML 거래 모니터링은 경제 시스템의 신뢰성을 보호하는 데 필수적인 역할을 하므로 효과적인 적용을 목표로 한다면 그 중요성을 간과해서는 안 됩니다. AML 거래 모니터링 프로세스에는 자금 세탁, 사기 또는 이와 유사한 불법 활동을 가리킬 수 있는 불규칙한 행동의 징후가 있는지 모든 거래를 면밀히 조사하는 것이 포함됩니다.
지속적인 거래 감시를 통한 일관된 경계를 통해 이상 징후를 즉시 파악하고 관리할 수 있으며, 이는 범죄 행위에 악용되기 쉬운 화폐 거래소를 다룰 때 필수적인 요소입니다. 지속적인 스캔 프로세스를 통한 이러한 확고한 감독은 금융 기관을 악의적인 요소로부터 보호할 뿐만 아니라 규제 기관과 고객 간의 신뢰를 강화하여 모든 금융 거래에서 운영 보안을 공고히 합니다. 지속적인 거래 모니터링은 규정 준수를 유지하고 의심스러운 활동을 실시간으로 탐지하는 데 매우 중요합니다.
AML 거래 모니터링 시스템의 주요 구성 요소
AML 목적으로 설계된 강력한 거래 모니터링 시스템에는 의심스러운 고객 거래를 식별하고 플래그를 지정하기 위해 협력하는 수많은 필수 요소가 통합되어 있습니다. 특히 실시간 모니터링 기능은 의심스러운 금융 거래를 즉각적으로 인식하고 알림을 제공하는 중요한 기능입니다. 이러한 즉각적인 대응은 금융 범죄의 진행을 막는 데 매우 중요합니다. 의심스러운 고객 거래를 식별하고 플래그를 지정하려면 체계적인 AML 거래 모니터링 프로세스가 필수적입니다.
AI 기반의 혁신은 거래 패턴을 면밀히 조사하는 방식을 혁신하여 사기범들이 사용하는 새로운 수법에 적응하면서 복잡한 행동 추세를 능숙하게 찾아냅니다. 이러한 솔루션은 고급 분석 기법과 함께 머신 러닝을 사용함으로써 최신 AML 프레임워크에 필수적인 거래 행위에 대한 이해를 강화합니다. 적응형 규칙의 포함은 기관이 특정 위험 프로필에 따라 감시 시스템을 구성하고 기존 규제 의무를 준수할 수 있는 유연성을 제공하므로 중추적인 역할을 합니다.
포괄적인 감사 추적과 결합된 제재 심사와 같은 중요한 측면은 거래 모니터링을 위한 효율적인 시스템의 필수적인 부분을 구성합니다. 제재 심사는 제재 대상 당사자 또는 단체와 관련된 거래에 참여하지 않도록 보호하는 역할을 합니다. 한편, 감사 추적은 조사 과정에서 귀중한 지원을 제공하고 보고 활동이 수행될 때 규제 기대치를 준수하도록 보장합니다. 이러한 구성 요소가 금융 기관의 인프라에 효과적으로 통합되면 현재의 도전에 직면할 뿐만 아니라 금융 범죄와 관련된 잠재적인 미래 위협을 예측할 수 있는 강력한 방어 체계를 구축할 수 있습니다.
AML 거래 모니터링 설정
AML 거래 모니터링 시스템을 설정하려면 신중한 계획과 실행이 필요합니다. 다음 단계는 금융 기관이 효과적인 AML 거래 모니터링 시스템을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다:
범위 정의: 모니터링할 거래 유형 및 대상 고객 세그먼트를 포함하여 거래 모니터링 시스템의 범위를 결정합니다.
위험 식별: 자금 세탁 및 테러 자금 조달과 관련된 위험을 파악하고 위험 허용 수준을 결정합니다.
시스템 선택: 금융 기관의 요구 사항을 충족하고 규제 요건을 준수하는 거래 모니터링 시스템을 선택합니다.
시스템 구성: 의심스러운 거래를 감지하고 AML 팀에 경고하도록 시스템을 구성합니다.
팀 교육: AML 팀에게 시스템 사용법과 의심스러운 거래를 조사하는 절차에 대해 교육합니다.
모니터링 및 검토: 시스템이 효과적이고 규제 요건을 준수하는지 지속적으로 모니터링하고 검토합니다.
효과적인 AML 거래 모니터링 프로세스를 설정하려면 신중한 계획과 실행이 필요합니다.
이러한 단계를 따르면 금융 기관은 의심스러운 거래를 탐지 및 방지할 뿐만 아니라 규제 요건을 준수하는 강력한 AML 거래 모니터링 시스템을 구축할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 금융 범죄로부터 기관을 보호하고 고객과 규제 기관의 신뢰를 유지하는 데 필수적입니다.
AML 거래 모니터링 접근 방식
금융 기관은 각기 고유한 강점과 용도를 가진 다양한 AML 거래 모니터링 접근 방식을 사용합니다. 이러한 접근 방식을 이해하면 금융 범죄를 더 잘 탐지하고 예방할 수 있도록 거래 모니터링 시스템을 조정하는 데 도움이 됩니다.
AML 거래 모니터링의 위험 기반 접근 방식
AML 거래를 효과적으로 모니터링하려면 위험 기반 접근 방식을 구현하는 것이 필수적입니다. 금융 기관은 위협 수준을 평가하여 고객을 다양한 수준의 위험 범주로 분류하고, 그에 따라 모니터링 전략을 맞춤화합니다. 이러한 전략을 통해 자금 세탁 및 테러 자금 조달 활동이 발생할 가능성이 높은 영역에 리소스를 집중할 수 있습니다.
위험 기반 접근 방식은 효과적인 AML 거래 모니터링 프로세스의 기본 구성 요소입니다.
고객 데이터를 지속적으로 검증하고 관련 리스크를 효과적으로 평가하기 위해서는 고객에 대한 지속적인 실사가 필수적입니다. 이러한 지속적인 경계를 통해 조직은 고객 행동 변화에 대한 최신 정보를 파악하고 필요에 따라 감시 전술을 수정할 수 있습니다. 국가별 위험 평가에서 얻은 인사이트는 잠재적 위협에 대한 보다 폭넓은 시각을 제공함으로써 이러한 전략을 수립하는 데 매우 유용하며, 기관이 운영 절차를 규제 기관의 기대에 맞게 조정할 수 있게 해줍니다.
금융 기관은 관련 리스크를 철저히 이해함으로써 부당한 위험 감소를 방지할 뿐만 아니라 규제 준수 기준을 엄격하게 준수할 수 있습니다. 이러한 기관은 평가된 위험의 정도에 따라 거래 모니터링을 세밀하게 조정함으로써 자금 세탁과 기타 재정적 위법 행위를 차단하는 역량을 강화하는 동시에 다양한 위험 프로필에 걸쳐 고른 관리를 도모할 수 있습니다.
자동화된 거래 모니터링 구현하기
금융 기관은 자동화된 거래 모니터링 시스템을 활용하여 고객 계정 내에서 비정형적인 금융 활동을 보다 효율적으로 파악하고 있습니다. 이러한 첨단 시스템은 운영 프로세스를 최적화하여 사람의 감독에 대한 의존도를 낮추고 비용을 절감합니다. 이러한 조직은 능숙한 자동화된 거래 모니터링 솔루션을 구현함으로써 운영을 간소화할 뿐만 아니라 규정 준수 의무를 강화할 수 있습니다. 이러한 장점에도 불구하고 플래그가 지정된 거래를 평가하고 오탐의 위험을 완화하기 위해서는 여전히 수동 거래 모니터링이 필요합니다. 자동화된 시스템은 효율성과 정확성을 향상시켜 AML 거래 모니터링 프로세스에서 중요한 역할을 합니다.
이러한 정교한 도구에는 거래를 실시간으로 모니터링하는 기능이 탑재되어 있어 기업은 잠재적인 의심스러운 행동을 신속하게 감지하고 처리할 수 있습니다. 자금 세탁 방지(AML) 프로토콜과 사기 관리 메커니즘을 통합하여 고객 거래의 모든 측면을 포괄하는 통합된 개요를 통해 고객 행동을 보다 정확하게 평가함으로써 금융 범죄에 대한 노력을 강화할 수 있습니다. 의심스러운 것으로 표시된 특정 거래는 자동화된 도구의 효과를 확인하고 규제 표준을 준수하는지 확인하기 위해 사람이 직접 조사해야 합니다.
진화하는 규제 환경 속에서 효율성을 유지하려면 이러한 자동화된 솔루션은 적응력을 갖춰야 합니다. 수작업을 줄이고 대응 시간을 단축하는 것을 목표로 하는 AI 기술에 기반한 발전으로 이러한 자동화는 최신 AML 감시 전략에 필수 불가결한 요소가 되었습니다. 이러한 기능은 실시간 거래를 면밀히 조사하는 것부터 과거 거래를 소급하여 조사하는 것까지 확장됩니다. 이러한 이중 접근 방식을 통해 고객의 과거 및 현재 거래 행태를 철저히 파악할 수 있습니다.
AML 거래 모니터링의 일반적인 위험 신호
경고 신호 탐지는 AML의 필수 요소입니다. 트랜잭션 모니터링 프로세스. 잠재적인 자금 세탁을 식별하려면 다음과 같은 중요한 징후를 고려하세요:
개인의 금융 자산이 설명할 수 없을 정도로 급증하면 불법 활동을 암시할 수 있습니다.
자금 세탁을 하는 사람들은 조사를 피하기 위해 큰 거래를 작은 금액으로 나누는 '구조화'라는 방법을 자주 사용합니다.
이러한 행동은 일반적으로 오염된 자금의 출처를 위장하려는 노력을 반영합니다.
이러한 위험 신호를 식별하는 것은 AML 거래 모니터링 프로세스에서 매우 중요한 부분입니다.
정당한 경제적 이유가 없는 거액의 이체 등 불규칙한 거래 패턴은 의심해봐야 합니다. 특히 사업상 필요가 없는 곳에서 정기적으로 현금을 입금하는 경우 의심스러운 거래일 수 있습니다. 다양한 계좌나 국경을 넘나들며 신속하게 자금을 이체하는 것은 자금 세탁 계획의 가능성을 시사하는 경우가 많습니다. 자금 세탁 위험이 높은 것으로 확인된 지역과 관련된 모든 거래는 위험 증가로 인해 철저한 조사가 필요합니다.
실제 사례는 위험 신호에 효과적으로 주의를 기울이지 않았을 때 어떤 결과가 초래되는지 잘 보여줍니다. NatWest는 5년 동안 의심스러운 현금 예금에 대한 여러 차례의 경고를 무시한 끝에 막대한 과징금을 부과받았습니다. 마찬가지로 단스케 은행의 에스토니아 지사에서는 수준 이하의 규정 준수 조치로 인해 최대 1조 4천 6백억 원에 달하는 의심스러운 거래를 관리했는데, 이는 AML 거래 모니터링 프레임워크 내에서 엄격한 감독을 유지하고 의심스러운 활동을 감지하면 단호하게 대응하는 것이 얼마나 중요한지를 잘 보여줍니다.
AML 모니터링에 AI와 머신러닝 활용하기
AI와 머신러닝의 적용은 AML 거래 모니터링 분야에 혁신을 불러일으키고 있습니다. 이러한 기술은 고급 데이터 분석을 활용하여 실시간 위험 평가를 구현함으로써 잠재적인 불법 활동을 보다 정확하게 식별합니다. AI는 저위험 거래와 관련된 경고를 자동으로 분류함으로써 규정 준수 담당자가 우선순위가 더 높은 정밀 조사에 집중할 수 있도록 지원합니다. AI와 머신러닝 기술은 실시간 위험 평가를 제공함으로써 AML 거래 모니터링 프로세스를 크게 향상시킵니다.
머신러닝의 비지도 학습 기능을 사용하면 미리 정의된 예시 없이도 레이블이 없는 원시 데이터에서 비정상적인 패턴을 찾아내 새로운 자금 세탁 수법을 발견할 수 있습니다. 머신러닝 알고리즘은 고객의 과거 거래 행동을 평가하여 이러한 행동이 금융 범죄에 연루되었을 가능성을 추정합니다. 이 모델은 변화하는 거래 트렌드와 범죄자의 진화하는 전략에 대한 새로운 정보를 흡수하여 지속적으로 자체 개선하도록 설계되어 금융 기관이 새로운 위협에 대한 더 나은 방어력을 갖추도록 지원합니다.
NLP 및 그래프 분석과 같은 정교한 분석을 통합하면 의심스러운 거래에 연루된 개인이나 단체를 연결하는 복잡한 웹에 대한 심층적인 조사가 가능합니다. 이러한 고급 도구는 오탐 사례를 줄이는 데 중추적인 역할을 합니다. 이러한 도구는 탐지 규칙을 세분화하여 시스템이 부당한 플래그 생성을 방지하는 동시에 AML 감시 메커니즘의 전반적인 효율성을 간소화할 수 있도록 합니다.
규정 준수 및 보고
AML 규제 표준을 준수하는 것은 거래 모니터링의 기본 요소이며, 의심스러운 활동 보고서(SAR)를 제출해야 하는 경우가 많습니다. 금융 기관은 의심스러운 거래를 발견하면 일반적으로 감지 후 30일 이내에 의심스러운 활동 보고서(SAR)를 제출해야 할 의무가 있습니다. 미국 은행비밀보호법(BSA), 금융범죄단속네트워크(FinCEN), 유럽연합(EU) 등의 규제 프레임워크에서 규정하는 의무입니다. 6차 AML 지침 이러한 보고 의무를 규정하고 있습니다. 규정 준수 및 보고는 AML 거래 모니터링 프로세스의 중요한 측면입니다.
의심스러운 거래에 대한 조사로 인해 조사가 강화될 수 있으며, SAR을 제출해야 할 수도 있습니다. 영국 금융행위감독청(FCA), 싱가포르 통화청(MAS) 및 기타 유사한 기관과 같은 국가 감독 기관은 해당 영역에서 AML 규정 준수에 관한 규칙을 시행하고 있습니다. 효과적으로 설계된 거래 모니터링 시스템은 포괄적인 감사 기능과 정교한 보고 기능을 통합하여 새로운 위협에 대응하는 동시에 현행 법률 요건을 충족해야 합니다.
이러한 의무를 준수하지 않을 경우 막대한 제재를 받을 수 있으며, 고객 알기 의무 위반으로 인해 바이낸스가 징벌적 과징금 1조 4천 4백 3십억 원을 부과한 것이 대표적인 예입니다(KYC) 및 자금세탁 방지 절차, 그리고 특히 고위험이 높은 지역에서 KYC 관행과 위험 평가에 필요한 중요한 개선 사항을 강조하는 10억 4천만 달러 규모의 합의에 합의한 HSBC의 사례도 있습니다. 이러한 사례는 규정 준수 프로토콜의 엄격한 시행을 통해 재정 무결성을 보호하는 것이 얼마나 중요한지 강조합니다.
다른 AML 프로세스와 통합
다음과 같은 다른 자금 세탁 방지(AML) 절차와 함께 거래 모니터링을 AML에 통합합니다. 고객 파악 (KYC) 및 제재 심사는 균형 잡힌 리스크 관리 전략에 매우 중요합니다. 이를 통해 금융 기관은 고객 참여의 모든 측면을 감독하여 발생할 수 있는 모든 잠재적 위험에 대한 포괄적인 관점을 확보할 수 있습니다. AML 거래 모니터링은 기존의 규칙 기반 시스템과 최첨단 분석의 융합을 통해 금융 범죄에 대응할 수 있도록 진화하고 있습니다. 인공 지능, 를 도입하여 불법 거래를 식별하고 차단하는 기능을 강화했습니다. 거래 모니터링을 다른 AML 프로세스와 통합하는 것은 포괄적인 AML 거래 모니터링 프로세스를 위해 필수적입니다.
블록체인 분석과 같은 첨단 기술은 AML 프레임워크를 강화하는 데 점점 더 중요해지고 있습니다. 이제 인공지능 기반 AML 솔루션은 암호화폐 거래를 면밀히 조사할 수 있는 기능을 갖추고 있어 투명성과 사기 방지 수준이 한층 더 높아졌습니다. 이러한 정교한 도구를 기존 인프라에 통합함으로써 은행과 기타 금융 기관은 엄격한 규제 준수를 유지하면서 금융 범죄에 사용되는 진보적인 기법에 맞서 최전선에서 대응할 수 있습니다.
AML 거래 모니터링의 과제 극복하기
은행과 기타 금융 기관은 자금 세탁 방지(AML) 목적으로 거래 모니터링을 수행하는 과정에서 상당한 어려움을 겪고 있습니다. 도이치뱅크가 AML 프로토콜의 결함으로 인해 1억 4천 8백만 달러의 벌금을 부과받은 사례에서 알 수 있듯이, 이러한 문제는 규정 준수 기준을 충족하지 못할 경우 심각한 규제 결과로 이어질 수 있으며, 이러한 모니터링 장애물의 강도가 얼마나 심각한지를 보여줍니다. 암호화폐 혼합과 같은 정교한 전술을 포함한 범죄 전략의 지속적인 발전은 이러한 시나리오를 더욱 복잡하게 만듭니다. 효과적인 AML 거래 모니터링 프로세스를 위해서는 이러한 문제를 극복하는 것이 중요합니다.
이러한 장애물을 극복하기 위해서는 범죄자의 변화하는 수법에 따라 진화하고 모든 규제 요건을 충족할 수 있는 거래를 추적할 수 있는 강력한 거래 모니터링 소프트웨어를 구축하는 것이 필수적입니다. 금융 범죄에 연루된 사람들보다 한 발 앞서고 AML 규정을 효과적으로 준수하기 위해서는 기술과 운영 절차를 정기적으로 업데이트하는 것이 중요합니다.
사례 연구: 효과적인 AML 거래 모니터링의 실제 사례
한 주요 금융 기관은 규제 감독 강화와 자금 세탁 사건의 증가로 인해 자금 세탁에 대응할 수 있는 강력한 거래 모니터링 시스템의 중요성을 인식했습니다. 이들은 데이터 분석, 실시간 감시, 자동화된 알림을 활용하여 의심스러운 활동을 식별하는 철저한 거래 모니터링 인프라를 구축했습니다. 이 새로운 기술을 기존의 고객 파악(KYC) 관행과 통합하고 직원들에게 기술 사용에 대한 교육을 실시하는 것이 효과적이기 위해 필수적이었습니다. 이 사례 연구는 강력한 AML 거래 모니터링 프로세스의 중요성을 강조합니다.
시행 이후, 기관 운영 내에서 불규칙한 활동의 탐지율이 눈에 띄게 증가했습니다. 이를 통해 의심스러운 활동 보고서(SAR) 제출 증가와 함께 보다 신속한 조치를 취할 수 있었으며, 불법 사업과 관련된 위험 요소와 공통된 모티프에 대한 파악이 확대되었습니다. 금융 범죄에 사용되는 정교한 수법에 보조를 맞추기 위해서는 기술 자산과 운영 프로토콜의 지속적인 업데이트가 필수적이라는 것이 분명해졌습니다.
앞으로는 불법적인 재정 행위에 대한 감시 역량을 강화하기 위해 인공지능(AI)과 같은 첨단 기술을 도입하는 등의 발전이 계획되어 있습니다. 이 사례는 최첨단 AML 거래 모니터링 장치를 구축하는 것이 범죄적인 재정 행위를 방지할 뿐만 아니라 업계 규정을 엄격하게 준수하는 데 얼마나 중요한 역할을 하는지 보여주는 증거가 될 수 있습니다.
요약
금융 기관은 운영을 보호하고 규정을 준수하기 위해 강력한 AML 거래 모니터링에 우선순위를 두어야 합니다. 필수 요소에 집중하고, AI 및 머신러닝 기술을 활용하고, 위험 기반 접근 방식을 구현하고, 추가적인 AML 절차와 조화를 이루면 금융 범죄의 탐지 및 예방을 개선할 수 있습니다. 금융 범죄 위협의 역동적인 특성에 효과적으로 대처하기 위해서는 금융 무결성을 유지하는 시스템을 정기적으로 업데이트해야 합니다. 잘 구현된 AML 거래 모니터링 프로세스는 금융 기관을 보호하고 규정 준수를 보장하는 데 필수적입니다. 이 지침을 동기로 삼아 더욱 안전한 재정 환경을 위한 AML 전략을 강화하세요.
자주 묻는 질문
AML 거래 모니터링이란 무엇인가요?
자금 세탁이나 사기를 의심할 수 있는 의심스러운 거래를 식별하고 보고하기 위해 금융 기관에서 사용하는 중요한 프로세스인 AML 거래 모니터링. 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 규제 요건을 준수하고 금융 시스템의 무결성을 강화할 수 있습니다.
AML 거래 모니터링에서 위험 기반 접근 방식이 중요한 이유는 무엇인가요?
위험 기반 접근 방식은 금융 기관이 잠재적 위험이 가장 높은 영역에 리소스를 집중하여 보다 효과적이고 타겟화된 규정 준수 전략을 보장할 수 있기 때문에 AML 거래 모니터링에서 중요합니다.
이러한 맞춤형 모니터링은 금융 범죄를 효과적으로 탐지하고 완화하는 기관의 역량을 강화합니다.
자동화된 거래 모니터링 시스템은 금융 기관에 어떤 이점을 제공하나요?
금융 기관은 자동화된 거래 모니터링 시스템을 통해 수동 검토의 필요성을 줄이고 잠재적으로 의심스러운 활동을 실시간으로 식별하여 규정 준수 조치를 강화함으로써 운영 효율성이 향상되고 비용이 절감되는 효과를 경험합니다.
AML 거래 모니터링의 일반적인 위험 신호는 무엇인가요?
자산의 급격한 증가, 거래의 구조화, 비정상적인 패턴, 잦은 현금 입금, 빠른 자금 이동, 고위험 국가와 관련된 거래 등이 AML 거래 모니터링의 일반적인 위험 신호입니다.
이러한 지표를 파악하는 것은 효과적인 모니터링과 규정 준수를 위해 매우 중요합니다.
AI와 머신러닝은 AML 거래 모니터링을 어떻게 개선하나요?
AI와 머신러닝은 실시간 위험 평가를 가능하게 하고 오탐을 최소화하는 동시에 복잡한 관계와 동적 거래 패턴을 분석하여 심층적인 인사이트를 제공함으로써 AML 거래 모니터링을 크게 개선합니다.
이를 통해 의심스러운 활동을 보다 효과적으로 식별할 수 있습니다.