'사용자중심인공지능(UCAI: User Centric Artificial Intelligence) 포럼 세미나'가 지난 19일 국회의원회관에서 성공적으로 마무리됐다. 이번 행사는 '금융범죄 예방과 경쟁력 강화를 위한 한・미 인공지능 협력'을 주제로 국회의원 김성원, 한국경영정보학회, 사용자중심인공지능(UCAI) 포럼과 미국의 McLarty Associates가 공동주최하고 한국자금세탁방지학회, 한국ESG경영학회가 참여했다. 이날 정우택 국회부의장, 토머스 허버드(Thomas Hubbard) 전 주한미국 대사, 국회의원 송석준 등의 축사와 함께 제 3회 UCAI 포럼이 진행됐다.

UCAI포럼의 박경양 공동의장은 개회사에서 매년 금융범죄 탐지를 위해 2,700억 달러에 이르는 막대한 비용을 지출하고 있음에도 탐지율이 1%에 머무르는 기존 시스템의 비효율성을 언급하며 이번 세미나를 통해 한국과 미국이 최첨단의 UCAI 공유방식에 의한 연합학습 인공지능 기술을 활용하여 금융범죄를 예방하고 금융 경쟁력을 강화하여 세계적인 모범사례를 만들기를 바란다고 말했다.

김성원 국회의원은 환영사를 통해 윤석열 정부에서는 디지털 금융 혁신을 국정과제로 삼고 인공지능(AI)기반 혁신에 대한 가속화 및 금융권 특성에 맞는 AI 활성화 방안 마련에 중점을 두고 앞장서고 있다고 전하며 고도화되고 있는 금융범죄에 맞서 AI를 활용한 대응에 선제적으로 나설 필요가 있다고 말했다. 또한 금융범죄 방지 분야에서 AI의 다양한 활용에 대한 토론에 참석한 모든 분들께 감사를 전했다.

정우택 국회부의장은 축사에서 AI 기술은 꾸준히 발전하고 있지만 보안 시스템은 탐지율이 1% 미만에 머물러 있는 등 구시대적 시스템이 많은 문제를 제기하고 있다며 금융 보안 기술분야에도 기술공유가 이뤄져야 한다고 설명했다. 또한 그는 이번 세미나를 통해 한미 AI 기술동맹이 금융보안기술 분야의 미래를 어떻게 발전시킬 것인가에 대한 논의가 활발하게 이루지기를 기대한다고 말했다.

토머스 허버드 전 주한미국대사는 축사에서 한미 동맹을 통한 금융범죄 예방과 경쟁력 강화를 위한 자리에 함께 할 수 있어 기쁘다며 2023년 4월 윤석열 대통령의 방미 기간 중 체결된 하렉스인포텍과 미국의 컨실리언트(Consilient) 간의 한미 AI기술 동맹은 민관 모든 분야에서 함께 기술개발을 통해 중요한 문제를 해결하기 위한 협력을 도모한다는 차원에서 매우 중요한 의미가 있다고 전했다. 또한 자금세탁, 테러자금을 막는 것과 같은 실질적인 문제에 AI가 큰 역할을 할 것이라고 기대한다며 인류를 위해 UCAI 기술이 중요한 역할을 할 것이라고 밝혔다.

송석준 국회의원은 축사에서 한미동맹 70주년이 되는 뜻깊은 해에 한국과 미국이 AI 협력 세미나를 갖게 된 것을 축하 드린다고 전했다. 또한 대한민국과 미국의 최고 전문가가 모여 AI, 금융범죄 방지에 대한 토론이 이루어 지는 것은 큰 의미가 있다며 국회 또한 AI를 통한 금융범죄 방지를 위한 제도와 입법 등의 노력에 동참하겠다고 전했다.

김종원 한국경영정보학회장은 축사에서 현재 금융범죄는 전 세계적으로 심각한 문제로 대두되고 있다고 설명했다. 금융범죄는 금융시스템의 안정을 위협하는 등 사회 전반에 부정적인 영향을 미치고 있으며 인공지능은 금융범죄를 예방하고,금융시스템 안정을 강화하며 금융서비스의 경쟁력을 높이는데 중요한 역할을 할 것이라고 말했다. 오늘 이 세미나가 한미 양국의 인공지능 기술동맹이 연합학습을 기반으로 금융범죄 탐지율을 높이고 개인정보를 보호하여 한국의 금융산업의 경쟁력을 높이기 위한 협력의 계기가 되기를 기대한다고 전했다.

이어진 메인 세션에서는 한국경영정보학회 연구부회장인 채상미 이화여자대학교 교수의 '디지털자산 이상거래 탐지 및 자율대응을 위한 머신러닝과 AI' 발표가 진행됐다. 채 교수는 디지털 자산 시장 이상금융거래의 유형과 국내 조직적 시세조작 사례 등을 소개하며 국내시장 금융범죄의 심각성에 대해 설명했다. 채 교수는 암호자산 시장 내에서 이루어지는 ‘펌프와 덤프’라는 사기행각을 방지할 수 있는 대책 기반 마련에 있어 머신러닝과 AI 기술의 탐지 성능을 확인했으며 공정하고 균형 있는 거래환경 조성을 위한 초석으로의 작용을 기대한다고 발표했다.

뒤이어 강민욱 SC제일은행 팀장이 '금융기관내 불법자금 움직임과 머신러닝 기술 적용' 발표를 진행했다. 강 팀장은 자금세탁의 개요, 금융기관 내 불법자금의 이동, 국내 금융기관 내 불법자금 방지를 위한 수단 등 국내 금융업계 내 금융범죄 관련 현황을 소개했다. 강 팀장은 머신러닝과 AI를 통한 접근법은 초기 도입 비용이 발생할 수 있으나 장기적인 관점에서는 운영의 효율성과 비용 효용성에 큰 장점이 있다고 밝혔다. 또한 금융범죄 대응에 관련하여 현재는 부족한 인력을 가지고 적시 적소에 처리하기가 어려운 상황이라고 본다며 금융범죄에 대한 대처 수준을 획기적으로 향상시키기 위해 기술 기반의 접근법의 고려가 필요하다고 설명했다.

이어 세미나의 핵심 주제인 한미 AI 기술동맹의 일환으로 미국 컨실리언트의 게리 쉬프만(Gary Shiffman) CEO가 'UCAI와 연합 학습이 궁극적인 목표를 달성하는 방식'에 대한 주제로 발표를 진행했다. 게리 쉬프만 CEO는 현재 큰 문제로 지적되고 있는 금융 보안 시스템의 비효율성에 대한 해결책으로 연합학습을 제시했다. 은행등 각 금융주체가 데이터가 아닌 AI 인사이트만 공유하는 연합학습 방식으로 데이터를 보호하면서 효율성까지 효과적으로 올릴 수 있다는 것이다.

그는 이번 포럼에서 세계 최초로 연합학습을 통한 금융범죄 포착 효과에 대해 공개했는데, 해당 조사에서 자금세탁방지 부서의 직원 한 명이 한 달 동안 확인해야 하는 금융범죄 리스크 알림을 기존 800개에서 170개로 줄여 효율성을 극대화 할 수 있음을 확인할 수 있었다.해당 자료를 공개하며 쉬프만은 "범죄 관련 금융 케이스를 6배 더 빠르고 많이 찾아내는 결과를 보였다"고 말했다.

한상만 성균관대학교 대학원장의 사회로 진행된 패널토론에서 이경전 경희대학교 교수는 미국의 경제가 발전한 것은 모겐소와 같은 강력한 검사가 금융 범죄를 뿌리뽑았기 때문이라고 설명했다. 그는 이어 한국 금융범죄 방지를 위한 인공지능 활용의 필요성과 추진 방안에 대해 설명했는데금융위의 금융정보분석원 시스템에도 AI를 도입해야 한다는 주장이다.

현재 금융위의 금융 범죄 방지를 위한 제도와 운영은 어느 누구도 만족시키지 못하고 있는 상황이며 금융범죄 척결에 대한 국가와 정부의 의지와 제도, 그리고 이를 운영하는 시스템은 단기적으로 불법을 행하려는 범죄집단과 단기적 실적에 집착하는 일부 금융기관 임직원에게는 불편을 주지만 중장기적으로는 국가와 시장경제를 강건하게 하고국가 발전에 있어 큰 원동력이 되는 것이라고 설명했다.

이 교수가 제안한 조치의 핵심 내용은 금융범죄방지 기술의 고도화와 동시에 은행,증권, 보험, 암호화폐 거래소들 간의 협업과 경쟁을 동시에 고양하는 것이다. 그는 “금융범죄방지 기술의 고도화를 위해서는 먼저 머신러닝과딥러닝 기반의 금융범죄 색출 시스템의 도입을 장려하여 금융범죄 색출의 성과와 효율성을 동시에 제고해야 한다” 며“ 이 과정에서 금융기관 간의 시너지를 일으키기 위한 연합학습기반의 금융범죄색출시스템을 새롭게 구축해야 한다”고 말했다.

금융범죄 방지를 위해 금융기관들은 협력할 의지가 있으나 과도한 데이터 공유 요구에는 큰 거부감을 가지고 있다.이에 대해 이 교수는 연합학습은 경제주체들이 자신들의 데이터는 전혀 공유하지 않고도 강력한 인공지능 시스템을 협력적으로 구축할 수 있는 기술로 의료, 제약, 제조, 금융 분야에서 이미 그 성능이 증명된 기법이며 금융범죄방지 분야에서는 금융정보분석원이 연합학습에 기반한 시스템을 선도적 금융기관과 함께 시범적으로 구축할 필요가 있다고 설명했다. 또 그는 더 나아가금융기관 뿐만 아니라 관세청, 국세청, 출입국관리소 등을 연계하는 연합학습 기반 인공지능 공유 플랫폼을 구축해야 한다고말하며 한국도 금융범죄방지네크워크에 동참하고 아시아에서 이를 선도하는 국가가 되어야 한다고 강조했다.

이어 동국대학교의 황석진 교수는자금세탁방지 분야 내 연합학습기반 AI 기술의 중요성을 강조했다. 그는 자금세탁을 위한방법과 도구가 점차 진화하고 있다고 설명하며 기존의 AML 시스템은 모니터링 요원 의존도가 높다고 설명했다.이를 해결하기 위해 AI가 사용 패턴을 분석하고 모니터링 요원에 대한 의존도를 완화하여 다양한 문제를 해결할 수 있을 것이라고 밝히며 AI를 활용한AML 시스템 고도화가 필요하다고 설명했다.

법무법인 주원의 정재욱 파트너 변호사는 AI활용시 고려가 필요한 점으로 '내생적 오류' 발생 가능성을 꼽았다. '내생적 오류'는 AI 알고리즘의 근거가 되는 데이터의 정확성, 신뢰성으로 인하여 발생하는 문제를 뜻한다. 또한 그는 책임 소재로 인한 문제점, 인공지능에 의한 차별가능성에 대해 언급하며 이러한 문제를 해소할 수 있는 방법론에 대한 고민이 필요하다고 밝혔다.

금융위원회 신장수 금융데이터정책과장은 금융당국이 진행하고 있는 AI 활성화 정책에 대해 설명했다. 금융위는 지난 2021년 이상거래탐지, 챗봇, 추천서비스, 신용평가 등 5개 분야에서 활용되고 있는 AI 가이드라인을 제작했다고 밝혔다. 또한 2022년 8월에는 양질의 데이터 확보, 데이터 중립성 환경 구축,규제 및 제도의 불확실성 해소, 신뢰받는 환경 구축을 포함하는 AI 활성화 및 신뢰성 확보 방안을마련했다고 밝혔다.이어 신 과장은 이상거래탐지의 경우 정상거래에 비해 데이터의 양이 부족하고,데이터를 공유,개방하기가 어려운 상황이라면서 부족한 데이터를 효율적으로 확보하면서 개인정보 보호문제까지 해소할 수 있는 방안으로 연합학습 방법이 굉장히 인상적이었다 는 소감을 전했다.

한편 지난 4월 25일(현지시간) 윤석열 대통령의 미국 국빈 방문 기간 중 워싱턴 DC에서 이영 중소벤처기업부 장관이 참석하고, 중소벤처기업부가 개최한 한•미 '글로벌 중소기업인의 밤' 행사에서 사용자중심 AI공유플랫폼을 선도하고 있는 한국기업 하렉스인포텍과 AI 기술동맹 계약을 체결한 미국의 컨실리언트는 금융범죄 분야에서  전문가로 알려진 후안 자라테(Juan Zarate)와 게리 쉬프만이 AI 와 연합학습을 활용하여 금융범죄를 보다 효율적으로 예방하고 자금 세탁/테러 자금 조달 방지(AML/CFT) 시스템 구축을 선도하기 위해 2020 년에 공동설립한 회사다. 

후안 자라테는 미국 백악관 국가안보 부보좌관 및 재무부 테러금융 차관보를 역임하였으며 게리 쉬프만은 미국 상원 및 국토 안보부에서 국가안보 전문가로 재직하였고 국방고등연구청(DARPA: Defense Advanced Research Projects Agency)이 자금을 지원하는 여러 연구 프로그램을 이끌었으며 Giant Oak의 창립자이자 머신러닝 기반 스크리닝 플랫폼인 GOST의 발명가이기도 하다. 컨실리언트의 솔루션은 연합학습을 통해 차세대 머신러닝 모델을 최적화하여 금융범죄 위험 탐지율을 높이고 개인정보를 보호하는 동시에 금융시스템을 보호한다. 이 혁신적인 네트워크 접근 방식을 통해 데이터를 이동하거나 추출하지 않고도 조직 간에 최적화된 모델을 공유하여 지속적인 학습, 보이지 않는 위험 발견, AML 전략의 진화를 촉진할 수 있다.

한미 AI 기술동맹의 세부추진 방안으로 컨실리언트의 솔루션을 한국의 금융기관에 적용하여 금융범죄 예방을 위한 글로벌 모델 구축을 하렉스인포텍과 협력하기로 했다. 양사의 금융경쟁력 강화를 위한 AI개발 및 확산이 차세대 대한민국의 신성장 동력이 될 것으로 기대되고 있다.
 

정소연 기자 다른기사 보기