금융 컴플라이언스, 이제 AI 기반으로 규제 준수
보안과 규제 준수를 넘어 AI 기반으로복잡한 규제 해석부터 신종 위험 탐지까지, AI가 선제 대응
금융 컴플라이언스의 한계,
이엘온소프트가 답을 제시합니다.
망분리 규제 및 비용
- 구축형·패키지 기반 내부망 설치로 망분리 규제 대응
- 패키지·클라우드의 구독형 요금제로 초기 도입 비용 절감
수동 점검 한계
- 노코드 기반의 Rule Maker로 업무 담당자가 직접 룰 설정
- 패키지·클라우드의 AI 모델을 통한 탐지 정확도 향상
증적 관리와 감사 대응
- 탐지부터 보고서 작성, 결재까지 전 과정 시스템화
- 모든 이력의 디지털 로그 관리로 감사 증적 보장
차세대 금융 내부통제를 완성하는 AI 기능
룰 기반의 안정성 안정성과 AI의 유연함으로 신종 위험까지 선제 대응
- 하이브리드 탐지 : 지도/비지도 학습을 결합하여 기존 Rule이 놓치기 쉬운 거래와 신종 패턴 탐지
- 통합 운영 : 일일 배치 방식의 STR과 실시간 모니터링 기반의 FDS 를 하나의 엔진으로 통합
- 탐지 정확도 향상 : 정상 패턴과 이상 패턴을 구분별하여 사각지대 없는 감시 체계 구축
데이터 부족과 개인정보 문제를 가상 데이터로 해결
- 가상 데이터 생성 : 다중 에이전트 시뮬레이션(MAS) 기술로 실제와 유사한 금융 거래 데이터를 생성하여 AI 모델 학습을 위한 자원 확보
- 범죄 시나리오 재현 : 강화학습(RL)과 LLM을 결합하여 자금세탁 등 고도화된 금융 범죄 시나리오 재현
- 보안성 및 확장성 : 개인정보 노출 위험 없이 데이터셋을 제공하여 AI 모델 연구와 시스템 고도화 가속화
데이터 유출 없이 금융회사의 모델을 하나로 결합
- 보안 중심 공동 학습 : 금융회사의 원본 데이터를 전송하지 않고, 모델의 가중치만 중앙에서 통합하여 개인정보 보호
- 모델 정확도 향상 : 분산된 데이터의 특성을 모두 반영함으로써, 단독 모델보다 탐지 정확도 향상
- 공동 대응 체계 : 최신 위험 정보를 모델 단위로 공유하여 금융회사 공동의 리스크 대응력 강화
분석부터 보고서 초안 작성까지, AI를 통한 업무 효율 향상
- 보고서 초안 생성 : 의심·이상거래 탐지 시, AI가 탐지 근거를 분석하여 XAI와 LLM을 활용한 보고서 초안 작성
- 업무 챗봇 : RAG 기술을 통해 수많은 법령, 규제 가이드라인 등을 학습하고 업무 담당자의 질문에 대한 답변 제공
- 업무 효율성 향상 : AI가 탐지, 분석, 보고서 초안 작성을 자동화 함으로써, 업무 담당자는 최종적인 의사 결정에만 집중하여 업무 효율성 향상
금융회사의 인프라 환경과 운영 정책에
최적화된 세가지 제품을 제안합니다.
구축형
금융회사 환경 맞춤형- 커스터마이징:가능 (전용 기능 구현)
- 초기 비용:구축 비용 발생
- 운영 방식:소스 제공 (유지보수 계약 필요)
- 구축 기간:4~12개월
패키지형
표준 기능을 금융회사 서버에 설치- 커스터마이징:불가능 (표준 기능 중심)
- 초기 비용:없음
- 운영 방식:구독형 요금제 (업데이트 제공)
- 구축 기간:4주
클라우드형
클라우드 기반 원격 서비스- 커스터마이징:불가능 (표준 기능 중심)
- 초기 비용:없음
- 운영 방식:구독형 요금제 (자동 업데이트)
- 구축 기간:1주
솔루션
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