안녕하세요. 이호스트ICT입니다.
팬데믹을 거치며 여러 금융기관들이 비대면 거래방식을 적극 차용하고, 그에 따라 코인 지갑, NFT, 블록체인 등4차 산업혁명을 바탕으로 한 it기술들이 도입되고 또 지속적으로 발전하고 있습니다. 이와 같이 금융산업이 발달할수록 정부 규제가 복잡해지자 빅데이터와 클라우드, AI 등 각종 첨단 기술을 활용해 규제를 관리하는 이른바 ‘레그테크(Regtech · Regulation technology)’ 산업이 급성장하고 있는데요. 오늘은 이 레그테크에 대해 자세히 알아보겠습니다.
레그테크란?
레그테크란 규제(Regulation)와 기술(Technology)의 합성어로 주로 금융회사의 내부 통제와 규제 관련 법규 준수를 원활하게 해주는 첨단IT기술을 말합니다.
기술이 발전함에 따라 기업들에 대한 규제는 더욱 복잡하고 어렵게 변화하고 있습니다. 이런 상황에서 전담 인력을 배치하고 비용을 부담하기엔 기업 입장에서 큰 리스크로 작용할 수 있고, 매년 시시각각 개편되고 규제에 발빠르게 따라가기 어려운 실정입니다. 이러한 부담을 해결해주고 좀 더 원활한 비즈니스를 위해 IT기술을 도입하여 도움을 주는 규제관리 기술이 바로 레그테크입니다.
레그테크는 규제 기관의 규제 감독을 돕는 섭테크(Suptech)와 피규제 기관의 규제 준수를 돕는 컴프테크(Comptech)로 나뉘는데요.
섭테크(SubTech · Supervision Technology)란 감독과 기술의 합성어로, 금융감독기관이 다양한 IT기술을 활용해 규제를 효율적으로 감독하는 기술입니다. 쉽게 말해 금융감독기관이 정보기술과 디지털기술로 기업의 규제 감독을 자동화하는 감독 핀테크입니다.
컴프테크 (CompTech · Compliance Technology) 란 준법감시와 기술의 합성어로, 금융기관이 다양한 기술을 활용해 규제를 효율적으로 준수하는 기술입니다. 컴프테크는 금융기관의 프로세스에 규제 준수 기술을 도입하여 효과적이고 효율적으로 회사를 운영할 수 있는 일종의 피감독 핀테크입니다.
*핀테크: 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 등의 기술을 기반으로 한 새로운 금융서비스를 의미
레그테크가 필요한 이유
매년 기업의 규제 위반으로 당국의 제재가 늘어나고, 금융환경의 변화로 인해 규제는 더욱 복잡해지고 있습니다. 기업의 많은 노력에도 불구하고 규제 위반 건은 매년 지속적으로 늘어나고 있죠. 국내 금융감독원은 2017년부터 2019년까지 외국환거래 법규 위반 관련 행정제재 부과 건수 신고 의무위반 건수가 매년 꾸준히 증가했다고 밝혔고, 해외의 모 금융기관은 미국의 금융제재를 위반한 혐의로 한화 약 1조 2,500억원이 넘는 등 천문학적인 과태료를 내기도 했습니다.
이런 상황 속에서 기업들은 규제의 테두리 안에서 소비자 보호, 타 기관과의 금융혁신 서비스 경쟁 등 여러 과제를 해결하려고 노력하고 있지만 매년 복잡하게 바뀌는 규제의 굴레에서 더 이상 인간의 힘만으로 완벽히 따라갈 수 없는 경지에 이르렀습니다.
이런 문제를 해결하기 위해 AI, 블록체인, 자연어 처리(NLP) 등 데이터 분석을 포함한 신기술들이 등장함에 따라 기존엔 인간의 힘으로 따라가지 못했던 다양한 규제 대응이 가능해지고 있습니다. 예를 들어, 바뀐 규제들을 컴퓨터가 이해할 수 있도록 재구성한 후 이를 인공지능에 적용해 규제 관련 보고, 예측, 통제 프로세스까지 다양하게 확인하고 활용할 수 있게 됐습니다.
레그테크 주요 활용 분야
레크테크가 도입되며 금융기관들이 미처 따르기 어려웠던 금융 규제를 보다 혁신적이고 효율적으로 준수할 수 있게 되었는데요. 레그테크가 도입된 주요 활용 분야 5가지를 알아보겠습니다
이상거래탐지시스템(FDS)
레그테크의 가장 대표적인 기술로, 전자금융거래에서 사용되는 개인용 컴퓨터와 모바일 등의 단말기 정보, 사용자의 접속 및 거래 내용 등을 종합적으로 분석해 이상금융거래를 차단하는 기술입니다.
규제 관련 보고(MRC(Machine Reading Comprehension) & Semantics / Open API)
법규, 보험 약관 등 많은 규제들이 문서로 정의되어 있어 데이터를 기계가 수집하기 어려웠습니다. 이에 기계 독해 기술(MRC)이 도입되어 인공지능이 텍스트를 독해하고 사람의 질문에 답할 수 있게 되었습니다. 또한 금융감독원은 머신러닝을 활용해 금융 관련 법규 및 규정을 코드화하는 기술을 적용하여 보고서를 자동화하여 오픈 API로 제출할 수 있도록 했습니다.
고객확인(KYC)
금융범죄가 고도화될수록 신원 위조에 대한 위험이 커지고 이에 따라 신원확인 절차는 점점 복잡해졌습니다. 오프라인 기반 기술이었던 신원확인 절차(KYC)에 인공지능과 블록체인, 클라우드 시스템, 바이오 인증 등의 기술을 도입해 고객 확인에 대한 규정 준수 부담을 줄인 기술입니다.
규제 업무 자동화(OCR&RPA)
금융 비즈니스에선 필수적으로 지류를 관리해야 하는데 이 과정은 수기로 진행되기 때문에 비효율적인 시간 낭비와 수작업으로 인한 인적 실수 또한 빈번하게 발생합니다. 때문에 개발된 광학 문자 인식(OCR) 기술은 스캐닝된 서류 속의 문자를 추출해주며, PC 상의 반복작업을 봇을 통해 자동화할 수 있는 로봇 프로세스 자동화(RPA) 기술은 작업시간을 획기적으로 절감해줍니다.
위험 사전 대응(Big Data & Machine Learning & AI)
다양한 형태의 데이터를 한 곳에 모아 효율적으로 관리하기 위해 머신러닝과 AI를 적용함으로써 위험을 미리 예측하고 자동화 하는 등 적극적인 대응 체계 구축이 가능합니다.
레그테크 전망
레그테크가 더 발전하기 위해서는 기존 시스템과 연계, 표준화된 규제 체계 등 비즈니스 서비스에 대해 더 고민해야 합니다. 블록체인, AI 등 다양한 신기술이 등장하고 뒤이어 레그테크가 출현하자 여러 기업에서 새로운 기술을 도입하려는 많은 시도가 있었습니다. 하지만 대부분의 기업엔 이미 기업만의 프로세스가 짜여져 있기에 기존 시스템들을 버리고 신기술을 도입하기엔 많은 부담과 안정성 측면의 문제도 발생하게 됩니다.
하지만 레그테크가 발전하고 고도화된다면 따라올 이점은 분명합니다. 레그테크가 발전한다면 규제 관리를 자동화하고 미래에 일어날 규제위반 사고를 미연에 방지할 수 있습니다. 한 차원 높은 레그테크 적용을 위해선 더 많은 노력과 투자가 필요할 것으로 보입니다.
지금까지 레그테크의 정의와 관련 사례들을 알아보았는데요. 더 발전하기 위해선 각종 고민해야 할 부분들이 많지만, 금융기관이 레그테크를 활용하여 금융 소비자에게 더욱 안전하고 고도화된 서비스를 제공할 수 있도록 올바른 기술로 발전하길 바라며 오늘은 여기서 마치겠습니다.
감사합니다.
참고자료:
https://www.samsungsds.com/kr/insights/regtech_1.html
https://blog.useb.co.kr/regtech
https://itwiki.kr/w/%EB%A0%88%EA%B7%B8%ED%85%8C%ED%81%AC
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