“사후처벌 한계…공공부문 비위 AI 예측체계로 대응해야”

공공기관의 비위행위를 줄이기 위해선 기존의 사후처벌 중심 대응에서 벗어나야 한다는 주장이 나왔다.

민경선 전북대 교수는 17일 서울 은행회관에서 열린 ‘제2회 금융범죄예방을 위한 정책세미나’에서 인공지능(AI) 기반의 예측모델을 활용한 내부통제 체계로의 전환 필요성을 강조했다.

민 교수는 “우리나라 공공기관에 대한 국민의 신뢰도는 여전히 낮은 수준”이라면서 “데이터를 기반으로 한 과학적인 접근이 필요하다”고 설명했다.

그는 주요 요인에 가중치를 부여한 ‘리스크 분류모델’을 제안했다. 조직의 위험도를 ‘낮음-보통-높음’으로 분류하는 이 모델은 실제 특정 기관에 시범 적용한 결과 고위험 조직을 식별했다.

민 교수는 “향후 전국 공공기관에 확대 적용할 수 있도록 하고 실시간 피드백 시스템, 교육 훈련 프로그램과도 연계해야 한다”고 강조했다.

이번 세미나는 ‘AI를 활용한 금융권 이상거래탐지시스템 구축’을 주제로, 한국금융연구원과 한국금융범죄예방협회가 공동으로 마련했다. 세미나는 △AI와 내부통제 △AI를 활용한 금융사기거래 탐지 두 세션과 종합토론으로 구성됐다.

첫 번째 세션에서는 김희선 KB국민은행 팀장이 ‘내부통제 Digitalization’를 주제로 발표했다. 그는 “이상거래탐지 프로세스를 디지털화함으로써 금융사고를 사전에 인지하고, 고객 자산을 보호하는 데 주력하고 있다”며 “금융서비스의 신뢰성과 안정성을 높이기 위한 노력을 지속하고 있다”고 설명했다.

이어 조민기 SAS코리아 상무는 최근 20년간 감독기관의 지속적인 규제 강화에도 금융사고에 대한 실효성에 대한 의문이 상존한다고 주장했다. 그는 “최근 발생하는 제 3자 공모와 신 기술을 활용한 횡령 등 과거 발생하지 않았던 다양한 내부부정을 사전에 인지할 수 있는 AI, 러닝머신(ML) 기반의 혁신방안 도입이 필요하다”고 강조했다.

두 번째 세션에서는 김성웅 금융보안원 AI혁신실장이 ‘연합학습(Federated Learning)’ 기반 AI 모델을 통한 금융사기 거래 탐지 방안을 발표했다. 연합학습은 AI모델 개발 목적이 같은 기관 간에 데이터를 공유하지 않고 공동 활용가능한 고성능 AI모델을 개발할 수 있는 기술이다.

김 실장은 “각 참여자가 개별 학습한 뒤 학습된 모델만을 공유해 통합 모델을 구축함으로써 데이터 프라이버시를 보호하면서 다양한 데이터 활용을 효과를 발휘할 수 있다”고 설명했다.

김영석 보난자팩토리 대표는 가상자산 범죄의 최신 동향을 소개하며 “기존 BTC 중심에서 테더(USDT), 트론 등으로의 전환과 다양한 유형의 범죄 확산에 대비해 민관의 공조체계 강화와 AI 기반 추적기술의 고도화가 시급하다”고 지적했다.

이어 “다변화되는 가상자산 범죄에 대응하려면 AI 기반 이상 거래 탐지 고도화, 미신고 사업자 단속, 북한 연계 거래소 차단, 범죄자금·지갑 추적 등 민관 공조가 필수적”이라고 제언했다.