[디지털데일리 권유승 기자] "좋은 FDS(이상금융거래탐지시스템)는 가급적 사람의 의존도를 낮추고 AI, 딥러닝 등을 통해 의사결정에 필요한 최적의 요소를 제공해야 합니다."

황석진 동국대학교 교수는 10일 서울 명동 전국은행연합회에서 열린 <디지털데일리> 주최 '2024년 금융리스크 관리&컴플라이언스' 콘퍼런스에 발표자로 나서 "최종 의사결정자가 제대로 판단을 못하면 아무 의미가 없다"며 이같이 강조했다.

이날 'AI과 FDS'를 주제로 발표에 나선 황 교수는 FDS의 현황을 짚어보고 나아가야 할 방향 등에 대해 제시했다.

FDS는 결제자의 다양한 정보를 수집해 패턴을 만들고 이와 다른 결제를 잡아내 차단하는 보안시스템이다. 크게 ▲정보수집 기능 ▲분석 및 탐지 기능 ▲대응 기능 ▲모니터링 및 감사 기능 등으로 구성됐다.

황 교수는 "FDS를 구현하는 데 가장 중요한 것은 양질의 데이터이지만 FDS 시스템을 처음 도입할 경우 (활용할 수 있는) 과거 사고 사례가 없다는 것이 문제"라며 "단일 트랜잭션만으로 모니터링 요원이 결과를 도출해야 하는데, 이런 환경에서 아무래도 정확한 판단이 어려운 경우가 많다"고 말했다.

FDS는 최근 전통적인 금융기관부터 비금융 기관까지 영역이 확대되는 추세다.

황 교수는 "최근 금융권에서 내부 횡령사고가 많은데, 이런 부분도 FDS 영역에서 컨트롤이 가능하다"며 "▲사전 단계 ▲사용 단계 ▲사후 단계 등 FDS의 세 단계중 대부분의 금융기관이 사후 단계에 초점을 맞추는 반면 카드사는 사전 단계에 초점을 둔다"고 설명했다.

가령 은행은 어떤 액션이 취해지고 난 후 이를 자금세탁 의심거리인지 아닌지 보고하는데, 카드사의 경우 애초에 거래 승인 여부의 판단을 우선한다는 것이다.

황 교수는 최근 AI기술이 확산됨에 따라 금융범죄에도 악용될 수 있다며 경고했다.

그는 "요즘엔 딥페이크, 디보이스 등 부정적인 측면으로도 활용이 되고 있다"며 "과연 이걸 FDS에서 적발할 수 있느냐에 대한 이슈가 발생하고 있다"고 말했다.

이어 "과거에는 (금융이상거래 등) 문제가 발생하면 정상으로 판단하는 경우가 상당히 많았다"며 "이후 AI 기술 접목으로 정보를 수집하면서, 기존엔 정상으로 판단 됐던 것들이 대부분 사고로 확인 되는 경우도 있다"고 덧붙였다.

황 교수는 "어떤 리스크를 해체하는 데 있어서 가장 중요한 기술이 FDS, 특히 AI가 접목된 FDS가 많이 활용이 되고 있다"며 "대신 선결 과제에 대한 이슈가 있는데, 즉 정상 거래에 과부화를 주면 고객의 불편까지도 초래할 수 있어 이에 유의해야 한다"고 언급했다.

금융기술 앱의 주요 보안 수단으로 활용되는 화이트박스에 대한 문제점도 거론됐다. 업권에서 사고 사례에 대한 부분이 실질적인 공유가 잘 되지 않고 있다는 지적이다.

황 교수는 "사례와 트렌드 같은 부분을 같이 넣어 업권별로 공유할 수 있도록 하는 게 바람직하다"며 "은행연합회 등 협회를 중심으로 이런 부분이 실질적으로 이뤄지면 적발율을 높이는 데 도움이 되지 않을까 싶다"고 제언했다.