이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
자금세탁방지 시스템 개발에서 가장 중요한 건 법적 규제 기준을 정확히 파악하는 것이라고 생각합니다. 금융 규제 관련 수업에서 AML은 금융정보분석원(FIU) 규정과 국제 기준을 동시에 따라야 하는 구조라는 걸 배웠습니다. 개발 단계에서 규제 요건을 잘못 이해하면 시스템이 작동해도 법적으로 문제가 될 수 있습니다. 팀 과제에서 가상의 금융 시스템을 설계할 때 STR(의심거래보고) 조건을 먼저 정의하고 그에 맞게 탐지 로직을 짜는 순서로 접근했습니다. 처음에는 탐지 알고리즘부터 만들려다가 어떤 거래가 의심 거래인지 기준 없이 로직을 만들면 의미가 없다는 걸 알게 됐습니다. 규제 기준을 먼저 명확히 하고, 그걸 코드로 옮기는 순서가 AML 시스템에서는 특히 중요하다고 생각합니다.
규제는 시스템 설계의 출발점입니다.
AML 시스템 개발에서 기술적으로 가장 중요한 과제는 오탐과 미탐의 균형을 맞추는 것이라고 생각합니다. 정상 거래를 의심 거래로 잡으면 고객 불편이 생기고, 실제 의심 거래를 놓치면 규제 위반이 됩니다. 데이터 분석 수업에서 임계값을 낮추면 탐지율은 오르지만 오탐도 늘어난다는 정밀도-재현율 트레이드오프를 공부했는데, AML이 그 균형이 특히 중요한 분야라고 이해했습니다. 가상 시뮬레이션에서 임계값을 너무 낮게 잡았더니 정상 거래의 상당 비율이 의심 거래로 분류되는 문제가 생겼습니다.
기술적으로 맞다고 해서 운영상 맞는 게 아니라는 걸 그때 배웠습니다. 실제 AML 시스템은 탐지 정확도 외에도 감사 로그, 근거 기록, 담당자 검토 절차가 함께 설계되어야 한다고 알고 있습니다.
AML 시스템 개발에서 중요한 절차로는 요건 정의 → 탐지 모델 설계 → 검증 → 감사 체계 구축 순서가 중요하다고 배웠습니다. 요건 정의 단계에서는 어떤 거래 패턴이 의심 거래로 분류되는지를 규제 기준에 맞게 명확히 정하는 것이 먼저. 탐지 모델은 규칙 기반과 통계 기반을 함께 쓰는 경우가 많다고 알고 있습니다. 규칙 기반은 명확한 조건을 잡기 쉽지만 새로운 패턴에 대응이 늦다는 한계가 있고, 통계 기반은 유연하지만 결과 해석이 어렵다는 문제가 있습니다. 수업 과제에서 가상 시스템 설계를 할 때 규칙 기반 탐지만 쓰다가 패턴이 조금만 달라져도 놓치는 케이스가 생겼습니다. 그 경험에서 두 가지 접근을 조합하는 이유를 이해했습니다. 감사 로그는 나중에 보고서를 작성하거나 규제 검사를 받을 때 근거 자료가 되므로 설계 초기부터 포함해야 한다고 생각합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 마켓컬리 프로덕트 매니저 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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