이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
자금세탁방지 규정을 수업에서 배운 뒤, 개인 프로젝트에서 거래 데이터를 다루면서 이 개념이 실제로 어떻게 적용될 수 있는지 생각해보게 됐습니다. 구체적으로는 사용자별 거래 빈도와 금액 패턴을 집계하는 쿼리를 만들면서, 단기간 소액 반복 거래가 자금세탁 의심 패턴 중 하나라는 걸 연결해서 이해했습니다.
직접 AML 업무를 수행한 건 아니었지만, 규정에서 배운 개념이 데이터 분석 쿼리 설계 방향에 영향을 준 경험이었습니다. 어떤 패턴을 탐지해야 하는지 알면 데이터 분석이 목적을 갖게 된다는 걸 그때 처음 실감했습니다. 실무에서 AML 규정이 실제 시스템 설계에 어떻게 반영되는지 입사 후 더 배우고 싶습니다.
자금세탁방지 규정을 공부하면서 고객 확인 의무(CDD)와 강화 실사(EDD) 개념을 이해하게 됐습니다. 이후 인턴 때 고객 데이터를 다루는 업무를 할 때 "이 필드가 왜 있는지" 전보다 훨씬 더 잘 이해하게 됐습니다.
예를 들어 고객 직업 정보나 거래 목적 필드가 단순 통계용이 아니라 리스크 평가에 활용된다는 걸 규정을 공부한 뒤에 이해했습니다. 규정 이해가 업무 맥락을 파악하는 데 직접 도움이 됐다는 경험이었습니다. 실무에서 AML 시스템을 운영하거나 모니터링한 경험은 없어서 입사 후 더 깊이 배우고 싶습니다.
자금세탁방지 수업에서 배운 의심 거래 패턴 유형을 바탕으로, 실제 금융 기관의 AML 내부 감사 보고서 공개 자료를 분석하는 과제를 했습니다. 규정에서 배운 스트럭처링, 레이어링, 통합 세 단계 개념이 보고서의 사례와 연결되는 걸 보면서 이론이 실제로 어떻게 탐지에 적용되는지 처음으로 구체적으로 이해했습니다.
규정 이해가 없었다면 보고서의 사례를 단순 거래 내역으로만 봤을 것 같습니다. 규정을 알고 나서 탐지 로직의 설계 이유가 보였습니다. 실무 경험은 없지만, 규정과 실무 사례를 연결하는 시각은 갖추고 있습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 토스 컴플라이언스 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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