정상 패턴을 AI 모델로 학습하고, 미인지된 위험패턴을 탐지하여 기존의 룰 베이스 모델의 한계 극복
룰 베이스 모델과 AI 모델을 병행 구성하여 각 접근 방식의 장점을 취하여 위험에 대한 탐지율 개선
위험에 민감하고 검출 누락을 최소화하는 시스템 구축
AI로 위험거래 행동 패턴 분석
거래 행동 패턴을 예측하여 사고를 사전에 예방
과거의 거래 패턴을 바탕으로 개별 고객의 이상 거래 패턴 파악
거래 패턴을 지표화, 정량화하여 위험등급 및 임계치 관리
설명 가능한 AI로 학습 추론 과정을 시각화하여 해당 거래가 왜 위험으로 검출되었는지를 보여주는 시스템 구현
검출 결과를 설명해주는 화면으로 새로운 룰셋 발굴의 영감 제공
의심거래 분석과 보고서 작성에 소요되는 시간과 노력 절감 및 보고 정확도 향상
조기에 오보고, 비보고를 사전에 방지하고, 감독당국의 요구에 부합하는 내부통제 수준 달성
선진적인 자금세탁방지 체계 운영, 디지털 금융 혁신, 금융사고 예방으로 대외신인도 제고
자동으로 생성되는 보고서의 품질을 지속적으로 향상시킴으로서 대외 신뢰도 확보