이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
의심거래 모니터링을 위해 사용해본 데이터 분석 방법은 주로 거래 패턴의 이상 탐지입니다. 인턴 시절 거래 데이터 분석 보조 업무를 하며, 정상 거래 패턴을 먼저 정의하고 그로부터 벗어나는 케이스를 식별하는 방식을 배웠습니다. 구체적으로는 특정 기간 내 거래 횟수 급증, 분산된 소액 입금 후 일괄 이체, 비정상적인 시간대 거래 같은 패턴이 탐지 기준이 됩니다. 규칙 기반 필터링은 설정한 조건만 탐지하기 때문에, 새로운 패턴을 놓칠 수 있습니다. 이를 보완하기 위해 이전에 이상거래로 분류된 사례를 참조해 유사 패턴을 찾는 방식도 학습했습니다. 분석 결과는 단순히 수치를 넘기는 것이 아니라 왜 의심스러운지 맥락을 함께 설명해야 담당자가 올바른 판단을 내릴 수 있습니다.
의심거래 모니터링에서 직관에만 의존하다 패턴화된 이상 거래를 놓친 경험이 있습니다. 거래 검토 초기에 거래 건별로 내용을 읽고 이상 여부를 판단했는데, 이후 분석해보니 개별 거래는 정상으로 보이지만 특정 계좌에서 소액 분산 거래가 반복되는 패턴이 누락돼 있었습니다. 직관적 검토는 개별 건에는 유효하지만 패턴을 발견하는 데는 한계가 있다는 것을 배웠습니다. 데이터 전체를 보지 않으면 숨겨진 패턴을 놓칩니다.
건별 직관 검토는 전체 맥락에서 의미 있는 이상 징후를 발견하는 것을 어렵게 만듭니다. 이후로는 거래 데이터를 시계열·계좌별·금액 구간별로 집계한 뒤 이상 패턴을 먼저 확인하고 개별 건 검토를 진행하는 방식을 도입했습니다. 이 실수가 이후 의심거래 모니터링 시 건별 검토만큼 집계 데이터 패턴 분석을 선행 단계로 두는 기준이 됐습니다. 의심거래 모니터링의 완성은 개별 건 검토만큼 데이터 패턴 분석으로 숨겨진 이상 징후를 먼저 발견하는 것에서 나옵니다.
의심거래 데이터 분석을 거래 데이터를 운영·제공하는 IT·데이터팀 담당자 입장에서 생각해본 경험이 있습니다. 내부 데이터 협업 케이스를 분석했을 때, 데이터팀 담당자가 AML 분석 요청에서 가장 어려운 것은 어떤 패턴을 찾으려는 건지 기준 없이 원시 데이터를 요청하는 경우라는 것을 알게 됐습니다. 데이터팀 담당자 입장에서는 분석 목적과 찾고자 하는 패턴이 구체적으로 정의될 때 적합한 형태로 데이터를 준비할 수 있습니다. 이 경험으로, 데이터 분석 방법 선택은 기술 지식만큼 데이터팀이 협력할 수 있도록 분석 목적과 이상 거래 판단 기준을 먼저 명확히 정의하는 것이라는 것을 배웠습니다. 이를 반영해 데이터 요청 전 이상 거래 유형별 판단 기준을 정리해 데이터팀과 사전 협의하는 방식을 택했습니다.
이 관점이 이후 의심거래 모니터링 시 데이터팀과의 사전 기준 협의를 기준으로 두는 습관을 만들었습니다. 의심거래 데이터 분석의 기여는 분석 기술만큼 데이터팀이 협력할 수 있도록 분석 목적과 기준을 먼저 정의하는 것에서 나옵니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 SPC그룹 컴플라이언스 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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