금융당국의 요구를
업무 시스템으로 옮깁니다
자금세탁방지, 내부통제, 보고 의무 등 담당자가 문서로 관리해 온 규제 대응을 시스템에서 수행합니다.
문서는 규제를 지켜주지 않습니다.
규제는 업무가 돌아가는 시스템으로 지켜집니다.
금융범죄 대응부터 규제 준수, 내부통제까지 금융회사 담당자가 매일 사용하는 업무 시스템을 만들고, AI·데이터 기술로 그 판단을 뒷받침합니다.
이상거래와 자금세탁 위험을 단일 플랫폼에서 관리해 탐지·조사·보고를 하나로 연결합니다.
고객위험평가와 거래 모니터링, 의심거래 보고를 규정이 정한 절차대로 처리합니다.
거래를 실시간으로 점수화해 이상거래를 탐지하고 즉시 차단합니다.
무역 거래 데이터를 분석해 무역기반 자금세탁을 탐지하고 불법 자금 이동을 차단합니다.
국제 제재 명단과 요주의 인물을 실시간으로 필터링해 규제 위반 위험을 최소화합니다.
노코드 방식의 시각적 인터페이스로 탐지 룰을 관리해 시장 변화에 빠르게 대응합니다.
AI는 판단을
대신하지 않습니다
최종 판단은 담당자가 하고, AI는 탐지 정확도를 높이고 흩어진 정보를 관계로 엮어 판단에 쓸 근거를 제시합니다.
지도학습으로 이미 알려진 사기 수법을 탐지하고, 비지도학습으로 기존 유형에 없던 이상 거래 패턴을 찾아냅니다.
고객, 거래, 탐지 결과, 과거 이력을 관계로 연결해 의심거래의 맥락과 판단 근거를 조사 화면에 제시합니다.
AI가 수집한 판단 근거와 정량 정보를 바탕으로 보고서 초안을 자동 생성하고, 담당자가 검토해 확정합니다.
실제 고객 데이터 없이 통계적으로 유사한 금융거래 데이터를 만들어 모델 학습과 룰 테스트에 활용합니다.
원본 데이터를 외부로 내보내지 않고 여러 금융회사가 함께 모델을 학습해, 탐지 성능을 함께 높입니다.
도입 환경에 따라
세 가지 방식으로 제공합니다
인프라 환경과 도입 일정에 맞는 방식을 선택하실 수 있으며, 방식에 따라 제공 기능과 커스터마이징 범위가 다릅니다.
도입 범위는
진단 다음에 정합니다
현재 체계와 감독 규정 사이의 격차를 먼저 정리하고, 보완이 필요한 부분이 확인된 뒤에 도입 범위와 방식을 정합니다.
현행 자금세탁방지 체계가 감독 규정을 어디까지 충족하는지 진단하고, 위험 기반 접근법(RBA)에 따른 고객·거래 위험 평가 모델을 설계합니다. 고객·상품·채널·국가 위험의 가중치와 등급 구간을 회사의 고객군에 맞춰 다시 잡고, 등급별 재평가 주기와 강화된 고객확인 기준을 함께 정합니다.
지배구조법 개정에 따라 임원별 책무를 정의하고, 그 책무가 실제 업무와 어떻게 연결되는지 매핑합니다. 책무 기술서와 책무구조도, 관리조치 점검 항목을 함께 만들어 이행 여부를 증빙으로 남길 수 있게 합니다.
최신 금융사기와 자금세탁 수법을 분석해 회사 환경에 맞는 탐지 시나리오를 도출합니다. 과거 데이터로 임계값을 조정해 오탐을 줄이고, 시나리오마다 무엇을 잡으려는 룰인지와 판단 기준을 문서로 남깁니다.
내부 사고를 미리 잡기 위한 상시 모니터링 항목을 업무별로 도출하고, 징후가 잡혔을 때 누가 무엇을 언제까지 하는지 대응 절차를 수립합니다. 점검 주기와 보고 라인, 기록 보관 방식까지 함께 정합니다.
금융회사의 업무 현장에서
매일 쓰이고 있습니다
은행, 보험, 금융투자, 카드, 캐피탈 등 다양한 업권의 금융회사가 사용하고 있습니다.
