[멘토링]자금세탁방지제도

자금세탁 방지의 성공적 관리를 위해

1. 자금세탁방지프로그램의 주기적인 수정 보완

2. 금융권에 축적된 의심스런 데이터 지속 축적
3. 통합관리를 통한 고객정보의 효율적 방안 마련

4. 자금세탁방지관련 전문인력의 체계적인 양성

자금세탁의 정의는 각국의 정치?사회적 환경, 법제도 및 연구 목적 등에 따라 다양하게 정의될 수 있다. 그러나 일반적으로는 마약거래, 조직폭력 등 범죄행위로부터 얻은 불법적 수익을 자유롭게 사용하거나 또 다른 범죄행위에 사용하기 위하여 자금의 출처를 은닉함으로써 합법적인 자산으로 위장하는 과정을 의미한다.

파이낸셜타임즈(Financial Times)지는 매년 세탁되는 자금 규모가 세계 GDP의 2%수준으로, 그리고 IMF는 전 세계 GDP의 2~5%에 달한다고 발표한 적이 있다. 이러한 자금세탁이 사회, 경제적 측면과 금융기관에 미치는 영향은 매우 크다.

이에 따라, 최근 금융기관은 ‘강화된 고객확인의무제도’를 축으로 하는 새로운 자금세탁방지제도를 도입하여 운용하고 있다. 여기에는 고객의 자금세탁위험도에 따라 차등화된 고객확인 절차를 적용하는 “위험기반의 고객확인의무”와 고객의 거래를 분석하여 의심스러운 거래를 적발하는 “거래모니터링”이 포함 되어 있다. 금융기관들의 이런 노력으로 금년 상반기에는 국제 자금세탁방지분야의 최고기구인 FATF(Financial Action Task Force on Money Laundering)에 가입할 것으로 예상된다.
하지만, 2007년 12월 법개정 이후 1년이라는 단기간에 관련 제도를 마련하고 시스템을 구축하다 보니 아쉬운 부분과 향후 개선 해야 할 부분이 많은 듯 하다.

첫째. 새로운 제도는 위험기반접근법(Risk-based approach)과 원칙중심접근법(Principle-based approach)을 기본으로 하고 있다. 금융정보분석원에서 제시하는 금융기관 가이드라인은 예시적 성격에 지나지 않는다. 따라서, 금융기관은 조직 구조, 상품, 고객 특성 등 개별 특성과 효율성을 고려하여 자금세탁방지제도를 자율적으로 구축할 수 있다. 그럼에도 실제 구축 시 금융기관들은 과거처럼 예시적 규정 준수라는 형식에 집착한 측면이 있다. 향후 운영 시 최소한의 자원으로 최고의 효과를 낼 수 있도록 계속해서 수정 해 나가는 것을 잊어서는 안 된다. 자금세탁방지프로그램은 일회성으로 구축하고 끝나는 것이 아니라 주기적(1 ~3년)으로 검토하고 금융기관에 맞게 수정해 나가야 한다.

둘째. 고객위험평가모델과 거래모니터링 모델 개발 작업은 필수적으로 관련 고객 및 거래 데이터 분석을 기본으로 한다. 하지만, 금융정보분석원이 의심스러운 거래 보고에 대한 조치 결과를 피드백 하지 않는 국내의 현실과 금융기관의 축적된 자금세탁 관점의 데이터 부족으로 인해 의심스러운 거래 보고 내역을 대체적으로 사용하거나, 휴리스틱 기법으로 모델이 개발되어 모델의 정합성 검증이 필요하다. 향후에 보다 정합성 있는 모델을 만들기 위해서는 관련 데이터를 지속적으로 축적하는 모델 관리가 필요하다.

셋째. 고객데이터 통합관리방안의 마련이 필요하다. 구축 시 검토한 바로는 금융기관의 고객 데이터는 사용목적에 따라 산재해 있고, 신뢰성이 낮았다. 법령 상 필요 사항을 확실히 충족시키기 위해서는 데이터에 대한 신뢰성 검토가 필요하고, 고객정보의 효율적 관리를 위해서는 통합관리 방안을 마련함이 숙제로 남아 있는 것 같다. 예를 들어 금융기관이 자본시장통합법에 따라서 획득하는 고객정보와 AML 고객정보를 어떻게 관리할 것인가라는 문제에 직면해 있다.
마지막으로 성공적인 자금세탁방지제도의 도입과 지속적인 운영을 위해서는 자금세탁방지 관련 전문인력의 체계적이고 지속적인 양성이 필요하다. 전문인력 개발엔 시스템 투자와는 달리 장기간의 시간과 노력이 필요함으로 감독 기관 및 외부 교육기관과의 협력 체계 마련이 필요할 것으로 판단된다.



관리자 기자