AI는 기업의 고객 실사(Due Diligence) 프로세스를 어떻게 개선할 수 있을까요?

서론: 지금 고객 실사를 위해 AI를 사용하는 이유는?

금융 기관 냉혹한 현실을 직시해야 합니다. 매년 규정 준수 인프라에 수십억 달러가 투자되고 있음에도 불구하고, 현재 전 세계 불법 자금 흐름 중 약 21%만이 적발되고 있는 것으로 추정됩니다. 이는 매년 약 2조 달러 규모의 금융 범죄가 적발되지 않고 있다는 것을 의미하며, 범죄 수법의 고도화에 전통적인 실사 절차가 제대로 대응하지 못하고 있음을 여실히 보여줍니다.

팬데믹 이후 급증하는 디지털 온보딩, 수십억 유로에 달하는 AML 벌금과 FINMA, FCA, ESMA와 같은 당국의 규제 압력 강화로 인해 기술 혁신에 대한 시급성이 커졌습니다. 자금세탁방지(AML) 조치는 컴플라이언스 프로세스의 핵심으로, 기관들이 고객 신원을 확인하고 위험 수준을 평가하며 의심스러운 활동에 대한 거래를 모니터링하는 데 도움을 줍니다. 은행, 자산 운용사, 보험사 및 핀테크 기업들은 수동적이고 문서 위주의 고객 실사에서 AI 기반 워크플로우 중심의 검토로 전환하고 있으며, 이는 몇 주가 아닌 몇 분 안에 방대한 양의 데이터를 분석할 수 있습니다.

InvestGlass는 스위스의 주권자 CDD(고객 실사), 강화된 실사 및 영구 KYC에 인공지능을 내장하고 모든 민감한 데이터를 스위스 또는 온프레미스 인프라에 보관하는 CRM 및 자동화 플랫폼입니다. 비미국, 비중국 솔루션을 찾는 조직은 InvestGlass를 사용하여 고객 데이터 및 AI 모델에 대한 완전한 주권을 유지할 수 있습니다. 이 기사에서는 고객 실사를 위한 AI가 어떻게 작동하는지, AI가 제공하는 이점은 무엇이며, AI를 책임감 있게 구현하는 방법은 무엇인지 탐구합니다.

고객 실사 오늘: 개념, 역사 및 규제

고객 실사는 은행, 자산 관리사 및 보험사의 자금 세탁 방지 규정 준수, 테러 자금 조달 방지 통제 및 제재 프로그램의 기초를 형성합니다. CDD는 고객 신원 확인, 비즈니스 관계의 성격 이해, 잠재적인 자금 세탁, 사기 또는 제재 회피를 탐지하기 위한 위험 평가를 포함합니다.

강화된 실사는 정치적으로 노출된 인물, 복잡한 기업 구조, 고위험 국가의 고객을 포함하여 고위험 고객에 대해 더 깊은 조사를 적용합니다. 일반적인 CDD 단계는 다음과 같습니다.

• 신원 확인 여권, 운전면허증, 기타 공식 서류를 사용하여
• 기업 구조 이면에 있는 최종 소유자를 식별하기 위한 실질 소유권 확인
• 자금 출처 및 부의 축적 과정 분석
• PEP 및 제재 심사 UN, EU, OFAC 및 SECO 목록에 대한
• 고객 유형, 관할권 및 제품 사용량에 기반한 초기 위험 점수

규제 프레임워크는 1970년대 최초의 KYC 의무가 등장한 이후 상당히 발전했습니다. 주요 이정표로는 1989년 이후 FATF 권고사항, 2001년 USA PATRIOT Act, 그리고 AMLD6부터 2024년 EU AML 패키지에 이르는 연속적인 EU AML 지침이 있습니다. 2024년에 채택된 EU AI Act는 이제 AI 시스템이 컴플라이언스 결정에 영향을 미칠 때 설명 가능성과 인간의 감독에 대한 요구 사항을 추가합니다. 스위스 기관은 또한 고객 온보딩 및 적합성 평가에 대한 특정 FINMA 요구 사항을 충족해야 합니다.

주요 유럽 은행들에 수십억 유로의 벌금이 부과된 최근의 집행 조치는 규제 위반 및 평판 위험 방지에 있어 엄격한 실사 프로세스가 왜 계속해서 중앙에 놓여 있는지를 보여줍니다.

전통적인 CDD의 주요 운영 및 규정 준수 과제

전통적인 실사는 많은 수작업을 초래합니다. 규정 준수 팀은 이메일, 포털 및 지점에서 문서를 수집한 다음, 여러 시스템에 데이터를 다시 입력하고 서술형 위험 평가를 작성합니다. 이 데이터 수집 및 문서 검토 프로세스는 분석가의 상당한 시간을 소비합니다.

주요 과제는 다음과 같습니다.

• CRM, 핵심 뱅킹, 스크리닝 도구 및 외부 데이터 제공업체 전반에 걸쳐 파편화된 정보로 인해 고객 위험 프로필이 일관되지 않음
• 여러 관할권, 언어 및 규제 기관에 걸쳐 변화하는 AML, 제재 및 데이터 개인 정보 보호 규칙을 추적해야 하는 규제 복잡성
• 제재 및 PEP(정치적 주요 인물) 검색에서 높은 오탐율로 인해 조사 적체가 발생
• 국경 간 구조를 가진 복잡한 고객의 긴 온보딩 시간
• 규제 검사에 어려움을 야기하는 부실한 감사 추적
• 주기적인 모니터링이라기보다는, 고객 행동이나 소유 구조의 변화가 늦게 감지된다는 의미

이러한 문제점들은 금융 기관이 AI 기반 솔루션을 활용하여 업무를 자동화하고 수작업 부담을 줄이는 이유를 설명합니다.

AI가 고객 실사(Due Diligence)를 변화시키는 방법

CDD를 위한 AI는 머신러닝, 자연어 처리 및 에이전트 AI 시스템을 사용하여 데이터 수집, 스크리닝, 위험 점수화 및 지속적인 모니터링을 자동화합니다. AI 도구는 인간 분석가를 대체하는 것이 아니라 반복적인 작업을 처리하고 전문가 검토를 위해 더 높은 위험 사례를 탐색함으로써 그들을 지원합니다.

전문가 수준의 AI 솔루션은 자체 데이터, 외부 감시 목록, 기업 등록 정보 및 부정적 언론을 실시간으로 수집하여 더 풍부한 위험 프로필을 구축할 수 있습니다. 수동에서 AI 기반 실사로의 핵심 전환은 다음과 같은 내용을 포함합니다:

• 자동화된 문서 검증 및 데이터 추출
• 제재 목록 및 부정적인 언론 출처에 대한 실시간 심사
• 새로운 데이터와 행동 변화에 맞춰 조정되는 동적 위험 점수
• 주기적인 검토를 대체하는 지속적인 모니터링
• AI 생성 감사 추적 및 규정 준수 문서

EU AI 법에 따른 신흥 AI 거버넌스 요구 사항은 금융 서비스 사용 사례에 대한 위험 범주를 설정하고 고위험 애플리케이션에 대한 설명 가능성과 인간의 감독을 의무화합니다.

CDD에서 사용되는 주요 AI 기술

현대적인 실사 프로세스를 뒷받침하는 몇 가지 인공지능 기술은 다음과 같습니다.

머신러닝 모델은 거래 패턴에서 이상 징후를 탐지하고 행동 분석을 수행하여, 확립된 기준선에서 벗어나는 비정상적인 흐름이나 상대방 관계를 식별합니다. 이러한 머신러닝 모델은 대규모 고객 집단을 대상으로 데이터를 분석할 때 인간 분석가가 놓칠 수 있는 위험 요인도 식별할 수 있습니다.

자연어 처리(NLP)는 여권, 회사 서류, 주주 명부, 법원 문서, 재무제표, 법률 문서 및 뉴스 기사를 읽어 이름, 주소, 역할 및 위험 지표를 추출합니다. 이를 통해 AI 시스템은 은행 명세서, 재무 보고서 및 기업 서류를 대규모로 처리할 수 있습니다.

생성형 AI 시스템과 에이전트 AI 시스템은 다단계 워크플로를 조율할 수 있습니다. AI 에이전트 필요한 문서를 수집하고, 제재 확인을 위한 API를 호출하며, 초기 위험 내러티브를 작성하고, 예비 위험 등급을 제안할 수 있습니다. 이러한 대규모 언어 모델은 복잡한 의사 결정 트리를 자율적으로 처리합니다.

그래프 분석은 고객 간의 소유 구조와 관계를 매핑하며, 수익적 소유자, 중개인 및 관할권을. 이 더 깊은 분석은 기존의 심사로는 놓칠 수 있는 숨겨진 위험과 연관성을 발견하는 데 도움이 됩니다.

CDD(고객 실사), EDD(강화된 고객 실사) 및 지속적인 모니터링을 위한 AI 활용 사례

컨크리트 AI 실사 적용 분야는 다음과 같습니다.

• 문서 캡처 및 생체 인식 일치를 통한 자동 신원 확인
• UN, EU, OFAC 및 SECO 제재 목록, PEP 데이터베이스 및 부정적 미디어 출처에 대한 실시간 심사
• KYB 정보 보강으로 회사 등록 데이터를 자동으로 가져오고, 회사 상태를 검증하며, 최종 수익 소유자를 식별합니다.
• AI를 활용한 고위험 고객 실사 강화, 오픈소스 정보 수집, 소송 조회 및 ESG 논란 스크리닝 포함
• 과거 데이터와 고객 패턴을 기반으로 위험을 평가하는 예측 분석

여러 국가에 걸친 복잡한 신탁 구조를 가진 국경 간 자산가 고객을 생각해 보십시오. 전통적인 실사는 수익적 소유권 및 자금 출처를 확인하는 데 몇 주가 걸릴 수 있습니다. AI는 구조를 매핑하고, 여러 국가의 등록 정보를 상호 참조하며, 부정적인 언론 보도를 통해 잠재적 위험을 감지하고, 몇 시간 내에 초기 위험 평가를 생성할 수 있습니다.

주기적인 검토에서 영구적인 KYC로의 전환은 거래의 지속적인 모니터링, 주소 변경과 같은 트리거, 새로운 제재 또는 규제 이벤트와의 실시간 매칭을 사용합니다.

AI 기반 악성 미디어 스크리닝

부정적 언론 보도 스크리닝은 현대 실사 과정의 필수적인 부분으로, 일반적인 실사 방법으로는 파악하기 어려운 평판 위험을 식별할 수 있게 해줍니다. 특히 자연어 처리(NLP)와 머신 러닝을 활용하는 AI 도구는 뉴스 기사, 소셜 미디어 게시물, 블로그 및 기타 공개 데이터 소스를 실시간으로 방대한 양을 분석할 수 있습니다. 부정적 언론 보도 검토를 자동화함으로써 컴플라이언스 팀은 개인 또는 기업과 관련된 패턴, 위험 신호 및 잠재적 위험을 신속하게 탐지할 수 있습니다.

자연어 처리(NLP)는 AI 기반 시스템이 비정형 데이터 내의 맥락, 감성 및 관계를 해석할 수 있도록 하여, 공개되지 않은 관계나 의심스러운 활동과 같은 숨겨진 위험을 발견할 수 있게 합니다. 수동 검색과 제한된 데이터 포인트에 의존하는 경우가 많은 전통적인 실사(due diligence)와 달리, AI 기반 악의적인 미디어 검토는 평판 위험에 대한 보다 포괄적이고 시기적절한 시각을 제공합니다. 이러한 심층 분석은 규정 준수 팀이 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움을 주며, 잠재적 위험을 조기에 식별하고 사전적으로 대처함으로써 전반적인 실사 프로세스를 강화합니다.

실사(Due diligence)를 위한 AI 에이전트

AI 에이전트는 실사 프로세스 내의 특정 작업을 자동화하고 간소화하도록 설계된 지능형 소프트웨어 프로그램입니다. 컴플라이언스 맥락에서 AI 에이전트는 데이터 수집, 재무제표 검토, 법률 문서 분석과 같은 반복적인 작업을 처리하여 컴플라이언스 팀이 보다 전략적인 활동에 집중할 수 있도록 합니다. 이러한 에이전트는 인공 지능을 사용하여 대규모 언어 모델을 처리하고, 패턴을 식별하며, 고객 프로필 내의 숨겨진 위험이나 잠재적 위험을 나타낼 수 있는 이상 징후를 감지합니다.

AI 에이전트를 실사 워크플로우에 통합함으로써 조직은 지속적인 모니터링과 실시간 업데이트의 이점을 누리고 고객 행동 또는 위험 요인의 어떠한 변화라도 신속하게 플래그 지정할 수 있습니다. AI 에이전트는 보고서를 생성하고, 조사 결과를 요약하며, 실행 가능한 통찰력을 제공하여 규정 준수 팀의 효율성과 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 자동화는 인간의 오류 위험을 줄일 뿐만 아니라 최신 데이터 및 규제 요구 사항에 맞춰 실사 프로세스를 최신 상태로 유지하여 지속적인 규정 준수를 지원합니다.

CDD에서의 자동화된 문서 검토

자동화된 문서 검토는 신분증 기록, 재무제표, 사업자 등록증과 같은 대량의 문서를 규정 준수 팀이 효율적으로 분석할 수 있도록 하여 고객 실사 프로세스를 변화시키고 있습니다. 자연어 처리(NLP) 및 머신러닝 알고리즘을 갖춘 AI 도구는 문서 내에서 관련 정보를 추출하고, 진위 여부를 확인하며, 불일치 또는 잠재적 위험을 식별할 수 있습니다.

이 AI 기반 접근 방식은 검토 프로세스를 간소화하여 수동적인 노력과 인간 오류의 가능성을 크게 줄여줍니다. 자동 문서 검토는 또한 전통적인 CDD 프로세스를 통해 즉시 명확하지 않을 수 있는 사기 문서 또는 미공개 관계와 같은 숨겨진 위험을 식별할 수 있습니다. 고급 AI 도구를 활용함으로써 규정 준수 팀은 실사(due diligence)의 정확성과 속도를 향상시켜 고객 온보딩 및 지속적인 모니터링 모두 철저하고 효율적이도록 보장할 수 있습니다.

AI 기반 고객 실사(CDD)의 이점

AI는 CDD(기업 실사) 전 과정에 걸쳐 속도, 정확성, 일관성 및 비용 효율성을 향상시킵니다. 실사 업무에 AI 솔루션을 도입한 기업들은 의사결정 속도와 정확성을 높이는 동시에 최대 30%의 비용 절감 효과를 거두었습니다.

주요 혜택은 다음과 같습니다:

• 온보딩 시간 절약, 문서 검토 및 심사 자동화를 통해 클라이언트 온보딩 기간을 몇 주에서 며칠로 단축
• AI 모델을 통해 미묘한 행동 이상, 숨겨진 연결 또는 수동 프로세스에서 놓치는 반복적인 주소 재사용을 감지하여 위험 탐지 기능을 향상시킵니다.
• 감사 준비가 된 로그, 일관된 채점 방법론, 손쉽게 검색 가능한 검사 증거를 통해 규제 기관의 준비 상태를 개선했습니다.
• 디지털 온보딩을 더욱 원활하게 하고, 문서 요청을 줄이며, 저위험 고객의 계좌 개설을 더 빠르게 하여 고객 경험을 향상시켰습니다.
• 지능적인 관련 경고 클러스터링 및 컨텍스트 분석을 통한 오탐 감소
• 주기적인 간격이 아닌 지속적으로 위험을 평가하는 능력

이러한 효율성 향상은 규정 준수 팀이 일상적인 데이터 입력 및 초기 검토 작업 대신 전략적 분석 및 더 높은 가치를 지닌 감독 업무에 노력을 재분배할 수 있도록 합니다.

전통적인 CDD에서 AI 강화 CDD까지: 주요 차이점

• 전통적인 접근 방식은 정적 규칙과 기존 규칙에 의존하는 반면, AI는 시장 변화와 행동 변화에 적응하는 동적인 위험 점수 산출을 가능하게 합니다.
• 수동 프로세스는 고객 성장에 따라 선형적으로 확장되지만, AI는 인력 증가에 비례하지 않고 대규모 온보딩을 처리합니다.
• 인간 분석가는 팀과 지역에 걸쳐 일관성 없는 판단을 내리는 반면, AI는 중앙에서 최상의 의사 결정 로직을 인코딩합니다.
• 전통적인 CDD는 주기적인 검토를 사용하지만, AI는 지속적인 모니터링과 이벤트 기반 알림을 가능하게 합니다.
• 수동 검수는 높은 오탐률을 생성합니다. AI는 지능형 매칭 알고리즘을 통해 노이즈를 줄여줍니다.
• 종이 감사 추적은 검색이 어렵고, AI는 구조화되고 검색 가능한 규정 준수 문서를 생성합니다.

InvestGlass: 고객 실사(CDD)를 위한 독립형 AI 플랫폼

인베스트글래스는 스위스 CRM 민감한 데이터를 처리하는 은행, 자산 관리 회사, 보험사, 부동산 투자 회사 및 공공 부문을 위한 자동화 플랫폼.

주요 기능은 다음과 같습니다:

• CRM, 디지털 온보딩, KYC 워크플로우, 포트폴리오 관리 및 마케팅 자동화를 통합한 통합 플랫폼
• 통합 데이터 기반을 통한 파편화된 도구 제거
• 스위스 데이터 주권, 스위스 데이터 센터에서의 호스팅 또는 온프레미스 배포
• 미국 또는 중국 클라우드 생태계에 의존하지 않고 클라이언트 데이터 및 AI 모델에 대한 완전한 제어
• 기관별 위험 성향 및 글로벌 규정에 맞춘 구성 가능한 워크플로우

InvestGlass는 AI 기반 실사 기능을 제공하는 동시에 고객 주권을 보호하고자 하는 조직을 위한 유럽의 대안을 제공합니다.

InvestGlass의 CDD 및 EDD를 위한 AI 기능

InvestGlass는 고객 생애 주기 전반에 AI를 통합합니다:

• 직접 CDD 및 EDD 워크플로에 연결되는 자동 문서 캡처 및 신원 확인 기능을 갖춘 디지털 온보딩 양식
• 제재, PEP 및 불리한 미디어 데이터 제공업체와의 통합 스크리닝 연결
• AI를 통한 오탐 감소: 지능형 경보 클러스터링 및 컨텍스트 일치
• 고객 유형, 관할권, 제품 사용, 거래 행태, 부정적인 뉴스 등 다양한 요소를 가중치를 두어 구성 가능한 위험 점수 엔진
• CRM 기록에 저장된 고객 위험 프로필의 AI 기반 요약 관계 관리자 그리고 규정 준수 검토자
• 에이전틱 AI가 후속 문서 요청, 주기적인 검토 알림 및 운영 데이터 업데이트를 자율적으로 트리거
• 고객 포트폴리오 전반에 걸쳐 잠재적 위험을 식별하는 사기 탐지 기능

이러한 기능은 사업 관계 전반에 걸쳐 초기 CDD 및 지속적인 모니터링을 모두 지원합니다.

데이터 주권, 개인 정보 보호 및 온프레미스 옵션

InvestGlass는 스위스의 엄격한 현지 개인 정보 보호법에 의해 규제되는 스위스 인프라에서의 호스팅 옵션을 통해 스위스 데이터 주권에 전념합니다.

• 기관이 전체 인프라를 완벽하게 제어해야 하는 경우 온프레미스 또는 프라이빗 클라우드 배포
• AI 모델 및 고객 데이터는 고객이 선택한 환경에 국한됨
• 명시적으로 선택하지 않는 한 미국 또는 중국의 하이퍼스케일 클라우드로의 전송은 없습니다.
• GDPR, FINMA 요구 사항 및 국가 은행 비밀 유지법 준수
• 주권 범위 내에서의 훈련 데이터 및 운영 데이터 보호

이 아키텍처는 금융 안정성과 고객 신뢰를 유지하면서 데이터 보호 및 국경 간 데이터 전송에 대한 규제 기대치를 충족하도록 기관을 돕습니다.

CDD를 위한 책임 있고 설명 가능한 AI

CDD에서의 책임 있는 AI는 공정성, 투명성, 책임성 및 강력한 거버넌스를 포함합니다. 규제 기관과 고객은 위험 점수에 대한 명확한 설명을 기대하며, 특히 AI가 온보딩 결정에 영향을 미치거나 강화된 모니터링을 트리거하는 경우 더욱 그렇습니다.

관련된 프레임워크는 다음과 같습니다:

• EU AI법은 위험 등급 분류 및 설명 가능성 요구 사항을 수립합니다
• NIST AI 위험 관리 프레임워크
• 유럽 중앙은행들의 모형 위험 관리 기대치
• FINMA 기술 위험 및 아웃소싱에 대한 지침

CDD에 AI를 사용하는 기업은 통제를 입증하고 검증되지 않은 알고리즘으로 인한 잠재적 위험을 방지하기 위해 강력한 문서 기록, 감사 추적 및 AI 모델의 지속적인 검증을 유지해야 합니다.

CDD에서 윤리적이고 규정을 준수하는 AI를 위한 실천 방안

책임감 있는 AI 배포를 위한 권장 사례는 다음과 같습니다:

• PEP 및 역외 구조와 같은 고위험 부문에 대한 스크리닝 및 위험 점수 모델에 대한 정기적인 편향 및 성능 테스트 수행
• 문서화된 소유권, 승인 워크플로우, 버전 관리 및 매개변수에 대한 정기적인 검토를 통해 명확한 모델 거버넌스를 구현합니다.
• AI 플래그를 기반으로 고객 거부 또는 관계 종료와 같은 중대한 결정에 대한 인간의 감독 유지
• 데이터 개인 정보 보호 요구 사항에 맞춰 데이터 보존, 액세스 제어 및 암호화에 대한 명확한 정책 수립
• 인간의 전문성과 AI 결과물을 함께 사용하여 핵심 지표를 검증하고 맥락적 정확성을 보장

InvestGlass 아키텍처는 감사 로그, 역할 기반 액세스, 투명한 규칙 구성 및 사람의 개입이 필요한 검토 기능을 통해 이러한 관행을 지원합니다.

InvestGlass로 고객 실사(CDD)에 AI를 구현하는

CDD에서 AI 채택을 위한 실질적인 로드맵은 다섯 가지 단계를 포함합니다:

1. 귀사의 목표 기업 프로세스에서 수작업 및 병목 현상이 발생하는 부분을 파악하기 위해 현재 CDD(고객 확인) 워크플로, 데이터 소스 및 규제 의무를 평가하십시오.
2. 전략적 이점을 바탕으로 리테일 고객을 위한 디지털 온보딩, 중소기업을 위한 KYC(고객 확인), 또는 고위험 부문에 대한 강화된 실사 등 우선순위 사용 사례를 선택하십시오.
3. 기관의 위험 선호도, 내부 정책 및 현지 규정에 맞춰 InvestGlass 워크플로우, 위험 모델 및 AI 구성 요소를 구성합니다.
4. 정의된 잠재 고객 세그먼트와 파일럿을 실행하고, 온보딩 시간, 알림 볼륨, 현금 흐름 영향 및 오탐지율을 측정한 다음, 확장하기 전에 임계값을 조정하세요.
5. 영구적인 KYC(고객알기제도) 시행 및 지속적인 모니터링을 통해 AML(자금 세탁 방지) 규정 준수 및 경영진 보고를 위한 사례 관리 및 보고에 알림을 통합하십시오.

이 단계적 접근 방식은 금융 범죄 규정 준수 목표에 대해 AI 성능을 검증하면서 기관이 효율성을 높일 수 있도록 합니다.

변화 관리, 교육 및 협업

성공적인 구현은 사람과 프로세스에 대한 주의를 요합니다.

• AI 기반 CDD가 어떻게 작동하는지, 그리고 그 결과를 어떻게 해석해야 하는지에 대해 컴플라이언스 담당자, 관계 관리자, 운영 팀을 교육하십시오.
• 컴플라이언스, IT, 데이터 보호 책임자 및 사업부 간의 협력 워크숍을 진행하여 허용 가능한 위험 수준과 AI 역할을 합의합니다.
• AI는 인간의 전문성을 대체하는 것이 아니라 증강하여 반발을 줄이고 신뢰를 구축합니다.
• 온보딩 시간, 고위험 사례의 정확한 식별, 규제 기관 피드백과 같은 주요 지표를 모니터링하여 가치를 입증하십시오.
• InvestGlass 템플릿, 모범 사례 및 반복 구성 지원을 활용하여 원활한 전환을 보장하십시오.

이러한 단계는 조직이 효과적인 방식으로 조직 변화를 관리하는 동시에 규정 준수를 강화하도록 돕습니다.

CDD를 위한 AI의 산업 동향 및 기술 발전

고객 실사(Customer Due Diligence)를 위한 AI 환경은 규제 준수에 대한 복잡성이 증가함에 따라 지속적으로 새로운 기술과 접근 방식이 등장하며 빠르게 진화하고 있습니다. 이제 생성형 AI는 방대한 양의 데이터를 분석하여 숨겨진 위험이나 잠재적 위협을 나타낼 수 있는 패턴과 이상 징후를 밝혀내는 데 사용되고 있습니다. AI 에이전트는 반복적인 작업을 자동화하고, 지속적인 모니터링을 제공하며, 규제 준수 팀에 시기적절한 업데이트를 제공하기 위해 점점 더 많이 배치되고 있습니다.

머신러닝 모델은 더욱 정확한 위험 평가와 평판 위험 탐지를 가능하게 하여 실사 프로세스를 강화하고 있습니다. 이러한 AI 기반 솔루션은 규정 준수 팀이 위험을 평가하고, 신원을 확인하며, 잠재적 위험을 더 효과적으로 식별하도록 지원하여 규제 위반 가능성을 줄이고 전반적인 위험 관리를 강화합니다. 고객 실사에서 AI 채택이 가속화됨에 따라, 기업들은 지속적인 규정 준수를 지원하고 운영 효율성을 개선하며 금융 범죄 및 규제 의무 관리에서 전략적 이점을 제공하는 더욱 혁신적인 솔루션을 볼 수 있을 것으로 예상됩니다.

고객 실사(CDD) 분야에서의 AI의 미래

AI, 에이전트 AI 시스템 및 고급 자연어 처리를 포함한 AI는 향후 3~5년 동안 CDD 및 금융 범죄 규정 준수를 계속 변화시킬 것입니다. 예상되는 발전은 다음과 같습니다.

• 거래 행동 및 외부 이벤트에 기반한 실시간 위험 조정 기능을 갖춘 완전 영구 KYC
• ESG 통합 및 지속 가능성 데이터를 CDD 위험 요인으로
• 거래 모니터링과 고객 위험 점수 간의 긴밀한 연계
• 기관 간 협업 강화 및 블록체인 분석과의 통합을 통한 디지털 자산 거래
• AI 문서화, 테스트 및 설명 가능성에 대한 규제 기대치 증가

이러한 추세는 규정 준수를 강화하고 고객 데이터를 보호하려는 기관에게 주권적이고 잘 관리되는 플랫폼을 점점 더 매력적으로 만들고 있습니다.

데이터 주권을 존중하는 비미국, 비중국 기술을 찾는 조직은 AI 기반 실사(due diligence)를 위한 장기적인 파트너로 InvestGlass를 신뢰할 수 있습니다. 현재 실사 프로세스를 검토하고, 스위스의 주권 AI 솔루션이 현대 규정 준수가 요구하는 효율성 증대를 제공하면서 조직과 고객 모두를 보호할 수 있는지 고려하십시오.