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오라클 파이낸셜 서비스에서 제공하는 인베스티게이션 허브는 오라클 엔터프라이즈 케이스 매니지먼트 애플리케이션과 다른 제3자의 자금 세탁 방지(AML: anti-money laundering) 케이스 매니저 앱에서 지원된다.
이를 통해 수사 담당자들은 상호 교류하며 자금 세탁 범죄와 관련한 네트워크를 면밀히 검토하고, 수사의 효율성을 높이기 위한 그래프 분석 기능을 활용할 수 있다. 기존의 포인트 솔루션과는 달리, 이러한 역량은 기술 통합 비용을 절감하고, 새로운 툴과 관련한 추가 교육에 대한 필요를 줄여준다.
가트너는 2019년에 발표한 ‘톱 10 트렌드’ 보고서에서 그래프 분석기능을 ‘사람, 장소, 사물과 같은 개체들의 상호 관련성을 보여주는 일련의 분석 기법’으로 정의했다. 많은 금융 기관은 혁신적인 그래프 애널리틱스와 이를 기반으로 한 시각화 기능을 적용해 은닉 중인 범죄 네트워크를 효과적으로 식별해 나가고 있다. 뿐만 아니라, 금융 기관에서는 규제 및 컴플라이언스 부담이 가중됨에 따라 자금 세탁 방지(AML) 조사관의 업무를 효율화하는 도구에 대한 수요가 증가하고 있는 것으로 나타났다.
오라클 파이낸셜 서비스 금융 범죄 및 컴플라이언스 관리 제품 담당 존 에디슨 부사장은 “오라클은 그래프 분석과 같은 고급 기술의 민주화에 역점을 두고 있으며, 이제 애플리케이션에서도 이들 기능을 활용할 수 있다”며 “실무급 애널리스트부터 선임 연구원에 이르기까지, AML 전문가는 작업 흐름에 방해받지 않고 인메모리 그래프 시각화를 활용할 수 있게 되었다”고 말했다.
새로운 기능 통합 외에도, 오라클은 인베스티게이션 허브를 개선해 애널리스트가 복잡한 범죄 네트워크와 정상적인 고객 행동을 빠르게 이해할 수 있도록 했다. 이를 통해 AML 전문가 또한 사례를 더욱 신속하고 정확하게 처리할 수 있게 되었다.
인베스티게이션 허브의 최신 개선사항은 ▲향상된 개체 분석 ▲네트워크 진화 ▲제3자 데이터와 온디맨드식 통합 등이다.
향상된 개체 분석은 데이터 소스에서 동일 개체의 서로 다른 인스턴스(소프트웨어에서 구현된 구체적인 실체)를 식별함으로써 기관은 고객과 외부 개체 모두를 총체적으로 파악할 수 있다. 또한 AML 분석가가 거래 흐름과 고객 활동을 상황에 맞게 신속히 이해하도록 시간에 따른 네트워크 변화 경과를 드러내는 타임랩스 시각화를 지원한다. 제3자 데이터와 온디맨드식 통합은 정형 및 비정형 내외부 데이터 소스에서 추출한 위험 등급과 요인을 파악하고 분석할 수 있는 기능을 강화했다.
오라클의 기업용 금융범죄 방지 플랫폼은 규제 승인 절차를 마친 후, 현재 다양한 글로벌 금융 기관에서 지속적으로 활용되고 있다. 모든 거래 시스템의 입력을 수용하는 공통 데이터 기반을 바탕으로 하고 있으며, 이러한 단일 진실 공급원(Single source of truth)인 플랫폼을 기반으로 데이터 과학팀은 데이터를 소비하고 고급 애널리틱스 기능을 통해 필요에 따라 돈 세탁 관련 활동을 모니터링하고, 감지 및 조사할 수 있게 되었다.
또한 컴플라이언스 팀이 오라클 금융 범죄 및 컴플라이언스 관리를 활용함으로써 전반적인 프로그램 효용성을 제고하고 컴플라이언스 작업을 적합한 규모로 최적화하는 것도 가능해졌다. editor@itworld.co.kr
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