자금 세탁 방지(AML) 노력은 범죄자가 불법 활동을 통해 얻은 돈, 즉 '더티 머니'를 합법적인 수입 또는 '클린 머니'로 바꾸는 것을 방지하기 위한 법률, 규정 및 절차로 구성되어 있습니다.
'더티 머니'라는 용어는 현금을 기반으로 하는 동전 세탁소 체인을 통해 불법 활동으로 번 돈을 '세탁'한 Al Capone의 사건에서 유래했습니다.
자금 세탁에는 배치, 계층화 및 통합의 세 단계가 있습니다.
자금 세탁 방지법은 제한된 범위의 자금 세탁 활동과 범죄 활동을 다루지만 그 영향은 광범위합니다. 예를 들어, 자금 세탁 방지 규정은 신용을 발급하거나 고객 예금을 받는 금융기관이 자금 세탁 활동을 돕지 않도록 고객 행동을 모니터링하도록 요구합니다. 은행이 이러한 법률 및 규정을 준수하지 않으면 막대한 벌금 및 기타 집행 조치를 받게 되어 비용이 발생할 수 있습니다.
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자금 세탁 방지법은 미국에서 자금 세탁 범죄를 예방하고 기소하기 위해 함께 작동하는 여러 법과 정책의 모음입니다. 자금 세탁 범죄는 종종 여러 국가에서 발생하므로 자금 세탁범과의 싸움에는 여러 국내 및 국제 정부 기관 간의 협력이 필요합니다. 다음은 자금 세탁을 방지하는 미국의 가장 주목할 만한 법률에 대한 개요입니다.
이러한 행위 및 조직에는 다음이 포함됩니다.
은행 보안법(BSA): 통화 및 외국 거래 보고법으로도 알려진 BSA는 1970년에 제정되었으며, 은행 및 기타 금융 기관을 통한 자금 세탁 행위를 예방하고 기소하기 위한 최초의 법률이었습니다. 은행 보안법은 은행이 자금 이동을 추적하여 불법 활동의 자금 조달을 막기 위해 정부 조사에 협조하도록 규정하고 있습니다. 예를 들어, 은행은 미화 10,000달러를 초과하는 현금 거래에 대해 통화 거래 보고서(CTR)를 작성해야 합니다.
자금 세탁 방지법: 이 법은 1986년에 제정되었으며, 자금 세탁을 연방 범죄로 규정했습니다. 주요 초점은 마약 카르텔의 자금 세탁을 단속하는 것입니다. 이를 통해 정부는 누구든 범죄로 기소하지 않고 자산을 압수할 수 있습니다. 이 법은 또한 현금뿐만 아니라 10,000달러 이상의 모든 거래를 포함하도록 CTR을 확대했습니다.
Annunzio-Wylie 자금 세탁 방지법: 1992년에 제정된 이 법은 주로 은행에 초점을 맞추고 있습니다. 이 법은 자금 세탁 방지 관행을 이행하도록 요구하며, 범죄자가 자금 세탁 목적으로 기관을 이용하도록 허용하는 경우 처벌합니다. 이 법안은 자금 세탁이 의심되는 고객이나 거래가 있을 경우 은행이 작성해야 하는 의심스러운 활동 보고서(SAR)를 도입했습니다.
애국자법: 이는 2001년 9월 11일 뉴욕 테러 공격 이후 시행되었으며, 자금 세탁을 통한 테러 자금 조달(CFT) 및 테러 활동을 추적하고 퇴치하는 것을 목표로 합니다. 이 법안은 은행과 정부 내 반테러 부서 간의 협력을 강화하고, 돈세탁에 대한 벌금과 형량을 높였습니다. 애국자법의 핵심은 고객 알기 규칙(KYC)이라고도 하는 고객 식별 프로그램(CIP)으로, 은행이 고객을 조사하도록 강제하는 제도입니다.
FinCEN: 금융 범죄 단속 네트워크(FinCEN)는 BSA 및 애국자법 규정에 금융기관이 준수해야 하는 고객 실사에 대한 엄격한 규정을 추가하고 이를 시행하고 있습니다.
여러 국내 및 국제 정부 기관, 기관 및 법 집행 기관이 전 세계에서 자금 세탁에 맞서고 있습니다.
자금 세탁 방지 규정 준수 프로그램은 AML 정책 및 규정을 준수하기 위해 기업이 수행하는 작업입니다. 또한 AML 규정 준수 프로그램은 자금 세탁, 테러 자금 조달 및 사기 관련 위험을 노출하고 이에 대응하도록 설계되었습니다.
기업은 이를 위해 일련의 요구 사항을 준수해야 합니다. 조직이 AML 규정 준수를 달성하는 데 도움이 되는 자금 세탁 방지의 5가지 핵심 요소가 있습니다.
자금 세탁을 막는 가장 쉬운 방법은 금융 기관에서 '고객 알기' 규칙을 시행하는 것입니다. 자금이 한 개인이나 조직과 연관되어 있고 각 거래를 추적할 수 있다면 자금 세탁이 거의 불가능해집니다. 지난 50년 동안 통과된 다양한 자금 세탁 방지법에서 알 수 있듯이 고객 실사에 대한 규정은 점점 더 엄격해지고 있습니다.
은행 보안법은 금융 기관에 자금 세탁에 사용될 수 있는 모든 활동을 보고하도록 요구하고 있습니다. 다음은 금융 기관이 자금 세탁 범죄를 발견했을 때 발동되는 은행 보안법을 준수하기 위한 가장 중요한 4가지 보고 요건입니다.
자금 세탁은 국제 범죄이지만, 많은 규칙이 지역적으로 적용되며 때로는 연방 정책과 충돌할 수 있어 금융 기관이 규칙과 규정을 준수하기가 어렵습니다. 일부 은행은 규정을 준수하기 어렵게 만들거나 자금 세탁이 용이하다는 평판이 있는 국가에서 서비스를 중단하기로 결정하기도 했습니다.
인공 지능(AI) 툴과 소프트웨어는 범죄 행위를 탐지하는 전반적인 프로세스를 개선했습니다. 예를 들어, AI 및 로보틱 프로세스 자동화(RPA)를 사용하여 비정형 데이터에 대한 통계 분석을 실행함으로써 고위험 사례를 찾아내고 중복 데이터로 인한 잘못된 플래그를 제거할 수 있습니다. 또한 AI는 자연어 처리(NLP)를 사용하여 사용자 행동의 변화를 감지하고, 해당 데이터를 컨텍스트 정보와 결합하여 은행 기관의 '고객 알기' 능력을 향상시킵니다.
AI 도구는 자금 세탁 탐지를 개선했지만 완벽하지는 않습니다. 이러한 프로그램은 여전히 오류가 있는 계정 및 금융 거래에 플래그를 지정하기도 합니다. 도입률이 증가함에 따라 금융 기관은 오류율이 감소하여 자금 세탁 방지 법률 및 규정을 보다 효율적으로 준수할 수 있게 되었습니다.
자금 세탁 방지 업무는 IT에서 재무, 연구, 규정 준수, 법률, 조사 및 법 집행에 이르기까지 조직의 다양한 부서에서 찾을 수 있습니다.
민간 부문에서는 인증된 자금 세탁 방지 전문가와 금융 전문가가 조직이 규정을 준수하도록 돕고 잠재적인 자금 세탁 방지 계획을 발견하는 데 도움을 줍니다. 공공 부문에는 정책 작성, 법률 및 법 집행이라는 세 가지 주요 AML 커리어 경로가 있습니다.
이 분야에 취업하려면 학위와 경력 외에도 자금 세탁 방지 자격증이 필요한 경우가 많습니다. 잘 알려진 세 가지 자금 세탁 방지 자격증, 협회 및 교육은 다음과 같습니다.
IBM Safer Payments는 조직이 비용 효율적인 방식으로 자금 세탁 방지 프로그램을 구현할 수 있도록 지원하는 AI 솔루션입니다. 기관은 IBM Cloud Pak for Data에서 제공되는 AI 기반 분석 솔루션 포트폴리오를 통해 고객 온보딩을 개선하고 사기 관리를 최적화할 수 있습니다.
또한 이 툴은 IBM의 Cloud Pak for Data를 사용하여 규정 준수 검사를 지원하고 고객 관리, 결제 안전, 청구 사기, 경보 분류 제재, 엔티티 연구 및 지리적 위험 평가를 지원할 수 있습니다.
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