[개요]
최근 우리은행, 하나은행의 DLF(국외금리 연계 파생결합펀드) 불완전판매로 많은 투자자들이 손해를 보았습니다.
문제는 DLF를 명확히 알고 투자한 사람은 자기책임을 지겠지만, 대다수의 일반 투자자들은
은행 직원들의 권유 등에 의해 상품의 본질을 정확히 모르는 상태에서 가입하고 피해를 입었습니다.
금융에 대한 법적 규제, 금융감독원을 통한 외부감시 등의 제도적인 완충망을 지속적으로 발전시켰지만
불완전판매 이슈는 예전이나 지금이나 줄어들 기미가 보이질 않습니다.
대체 왜 이런 일이 계속해서 일어날까요?
금융사를 감독하는 관점은 내외부로 나누어 생각할 수 있습니다.
1. 금융사 내부 Compliance와 Governance
2. 금융사 외부 금융감독원에 의한 감사
DLF같이 전방위적으로 이루어진 불완전판매는
금융사 내부 Compliance와 Governance가 무너졌다고 생각할 수 밖에 없습니다.
모두가 부인하지만 위와 아래가 실적을 위해 작정하고 Compliance와 Governance를 무시한 것입니다.
우리는 Risk한 상품 판매 모니터링, 영업 중 발생할 수 있는 위법성 등을 방지하기 위해
기존의 금융감독원 정기감사 방식이 아닌, 실시간 대응 체계 SupTech를 도입할 필요가 있습니다.
RegTech도 SupTech와 결합된 RegTech는 의미가 있겠지만
내부 규제 준수의 RegTech는 DLF사태와 같이 언제든 마음대로 규제로직을 변경할 수 있을 것 입니다.
SupTech는 앞으로 금융 소비자보호를 위해 도입 최우선시 될 것입니다.
[SupTech]
SuperVision과 Technology의 합성어로 금융감독원 감독업무에 AI, BigData 등의 기술을 더해
검사의 효율성 및 감독규제 적시성을 높이기 위한 기술입니다.
이번 DLF 사태의 방지를 위한 SupTech의 프로세스 및 개념도는 아래와 같이 생각할 수 있습니다.
[SupTech Process]
1. 각 금융사를 통한 금융 정보의 수집
2. 적재된 BigData를 NLU, NLG 관련 AI기술로 분석
3. 적발된 의심 행위 등에 대한 통제
구분 | 핵심기술 | 설명 |
데이터 수집 | - Open API | - RESTful, Oauth, JWT - Open API를 통한 감사 자료의 제출 |
- 전용선 | - VPN, MPLS VPN, IPsec VPN - 금융감독원 <> 금융사 간의 전용망 통한 파일의 전송 ex)온라인, 배치 서비스 |
|
데이터 분석 | - MRC | - Machine Reading Comprehension - 딥러닝을 이용한 질의응답 기술로 AI기반 학습데이터를 이용해 최선의 답을 제시 |
- Word Embedding |
- One Hot Encoding - 자연어를 벡터화하여 단어 간 관계 가중치를 조절해 학습하는 기법 |
[SupTech 도입시 고려사항]
변화하는 금융환경 및 상품에 따라 SupTech는 구축부터 운영까지 다양한 관점에서의 고려사항이 존재합니다.
이러한 고려사항을 반영한 도입은 SupTech의 효율성, 신뢰성 등을 높여줄 것입니다.
1. 금융 감독 팩터의 지속적 발굴
- 금융 감독 팩터의 지속적 발굴이 필수적입니다.
- 금융상품권 지속적으로 다양하며 변화합니다. 그에 따라 금융감독원에서도 감독을 위한
팩터 발굴에 지속적 노력을 기울여야합니다.
2. 수집 데이터 투명성 확보
- 금융감독원이 요구한 감독 팩터를 금융사가 전수제공하는지에 대한 투명성 확보 방안이 필요합니다.
- 매 분기 SupTech관련 정기 감사를 통하는 방법도 존재하며
- 금융사들이 보고하는 보고지표와 SupTech로 산출된 지표의 비교로도 투명을 산출하기 위한
방안이 필요합니다.
3. RegTech와의 연동
- 금융사가 Compliance 준수를 위해 도입한 RegTech와 연동하여 금융 감독 효율성을 높일 수 있습니다.
- 금융사 RegTech에 금융감독원 필수 요구사항을 기능기준으로 AddOn하여 제공하는 것도 고려할 수 있습니다.
SupTech는 앞으로 DLF 사태같은 금융 사기 문제를 극복할 핵심 기술로 자리잡을 것입니다.
감사합니다.
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