'돈이 세상을 돌아가게 한다'는 속담이 있다. 범죄 행위에 들어가는 자금을 융통하는 의도로 범죄자나 테러리스트가 돈(자금) 세탁을 하는 행위도 이 속담을 동일하게 적용된다. 자금세탁을 매일 일어나는 문제는 아니나, 매년 자금세탁 되는 돈이 세계 국내총생산(GDP) 2~5%에 달한다고 한다. 이는 대략 8억 달러에서 2조 달러에 가까운 규모다.
인텔은 자금세탁 방지를 위해 ‘컨실리언트(Consilient)’와 현재 협업하고 있다. 양사는 인공지능(AI)과 연합 학습(Federated Machine Learning)을 함께 활용해 데이터 중심 접근으로 돈세탁을 단속하고 있다.
AI 도움 없이 전 세계 금융데이터를 감시하는 시스템을 갖추려는 것은 거의 불가능하다.
후안 자라테 전 미 재무부 테러금융 담당 차관보는 “은행이 불법ᆞ사기행각을 적발하고자 할 때 적발한 내용 95% 이상이 허위양성 결과를 나타냈고 감시 주체 혹은 대상 금융기관을 넘어서는 위험을 보지 못하는 등 비효율적이다”고 말했다. 허위양성은 정상을 비정상으로 판단하는 것을 의미한다.
돈세탁 계획은 굉장히 노골적인 경우가 아니면 감지되지 않는다. 미국 은행 시스템 내 관리감독 시스템상 오류율이 매우 높기 때문이다.
자라테 전 차관보는 "인텔 ‘소프트웨어 가드 익스텐션(SGX)’가 지원하는 컨실리언트의 연합학습 기술로 금융기관ᆞ당국이 금융범죄 위험을 역동적이고 안전하게 발견하고 예방하는 방식을 재설계하고 있다"고 언급했다.
금융범죄를 해결하려면 공동 노력이 필요하다. 개별기관은 모든 것을 볼 수 없다. 컨실리언트의 접근법은 세계 금융기관에서 어떤 일이 일어나고 있는지 더 명료히 볼 수 있게 한다.
동시에 민감한 데이터와 고객 정보는 공개되지 않는다. 인텔은 연합학습 기술로 "이전보다 부정행위 허위양성 결과를 줄여서 효율적으로 자금세탁을 방지해 개인과 기업이 위험을 효과적으로 관리할 수 있도록 도울 수 있다"고 언급했다.
연합학습은 기업이 개인정보보호를 희생할 필요 없이 사내 AI 시스템을 더 빨리 훈련할 수 있도록 하는 머신러닝의 한 형태다. 여러 데이터세트에서 알고리즘을 교육하면서 컴퓨터 네트워크를 활용하고 데이터를 분산시킨다.
컨실리언트 시스템은 정부와 금융기관 같이 금융 범죄를 막는 역할을 하는 기관을 위해 설계됐다. 컨실리언트 시스템이 돈세탁과 테러 자금조달 계획을 막는 데 효과적이라면, 세상을 더 안전한 곳으로 만들 수 있을 것이다.
AI타임스 문재호 기자 jhmoon@aitimes.com
