세계 각국의 정부들과 금융기관에서 자금세탁방지(AML, Anti Money Laundering)를 위한 체계와 시스템이 강화되자 범죄 집단, 테러 조직들이 자금 흐름을 감추기 위한 수단으로 업무가 복잡하고 금액이 큰 무역거래를 이용하고 있다. 무역거래는 금융, 운송, 보험 등 다양한 이해 관계가 얽히고 설킨 다중, 다각적인 비즈니스로 법 제도, 세관 절차, 사용 언어 등 다양한 변수가 존재하기 때문에 자금 추적이 쉽지 않기 때문이다. 또한 이렇게 무역거래에 대한 자금세탁범죄가 증가됨에 따라 이에 대응이 미흡한 금융회사들의 경우 천문학적인 벌금이 부과되어 강력한 '규제 리스크'(Compliance Risk)에 노출되며 문제가 되면서 무역거래 기반 자금세탁방지(Anti-TBML, Anti Trade Based Money Laundering)에 대한 중요성이 높아지고 있다.

 

Anti-TBML 위반시 천문학적인 벌금과 제재 부과
실제 사례를 살펴보면 해외금융기관인 BNP파리바에게 89억 달러(약 10조 원)에 달하는 천문학적인 벌금이 부과되었고 국내에서도 해외사례보다는 적지만 기업은행에 8,400만 달러(약 1,050억 원)가 부과된 사례가 있다. 가장 최근은 올해 6월에 신한은행이 자금세탁 방지 프로그램 개선 수준 미흡으로 인해 2,500만 달러가 부과된 바 있습니다.
 

 

1. (해외) BNP파리바사례
BNP파리바의 경우 2002년부터 2012년까지 수단, 이란, 쿠바 정치권을 위해 1,900억달러 규모의 달러 청산 서비스를 제공한 혐의와 은행 고위 경영진의 지시에 따라 불법행위가 이루어지면서 이른바 ‘위성 은행’을 설립한 뒤 수단 정부가 이 은행들을 통해 자국 내에 있는 미국 달러를 해외로 빼돌릴 수 있도록 도왔다는 혐의로 결국 벌금 89억달러가  부과되었고 이번 합의로 BNP파리바는 뉴욕주 은행 영업권 취소 조치는 면했지만, 뉴욕지사를 통한 원유 및 가스 관련 달러화 청산 업무를 1년간 중지하는 고강도의 제재를 받았다 

2. (국내)기업은행 사례
기업은행의 경우 국내 A사가 두바이산 대리석 허위거래를 통해 2011년 2월부터 7월까지 이란 계좌에서 1조원가량을 빼내 해외 5~6개국으로 분산 송금되는 사건이 IBK기업은행 뉴욕지점에서 발생되었고 이로 인해 자금세탁을 도운 기업의 은행 거래를 충분히 감시하지 못하고, 자금세탁방지법을 위반한 혐의로 미국에 8600만달러(약 1049억원)의 벌금 납부하라는 판결을 받았다.

3. (국내) 신한은행 사례
최근 발생한 신한은행 사례의 경우 프로그램을 제대로 구현·유지하지 못해 수백 건의 의심스러운 금융 활동 관련 거래를 FinCEN(삔센)에 적시 보고하지 않았다는 것으로 500만 달러(한화 약 337억 원)의 제재금이 부과됐다.
대부분 제재국가에 무역거래로 위장한 송금이나 자금중개로 발생된 것으로 해외사례의 경우 금액이 매우 크고 고의성도 인정되어 상당히 고강도의 벌금과 제재를 받았으나 반면에 국내사례는 해외사례 대비 금액이 적지만 천억이나 되는 큰 금액이 해당 금융기관에 부과되었다. 특히 주목해야할 것은 제재 국가나 제재 기관과의 거래 등 사고 발생이 사유가 아니라, 자금세탁 방지 프로그램이 미흡하다는 것과 내부 인력 충원부족과 같은 사항이다. 

 

금융감독원 ‘이상 외화송금 방지를 위한 내부통제 방안’ 방안 발표
금융감독원은 올해 6월 ‘이상 외화송금 방지를 위한 내부통제 방안’을 발표하였다. 이는 지난 2022년 6월부터 이상 거액 외화송금 사례를 기반으로 조사를 시작해 금융권 일제 검사를 실사하였고 그 결과 총 13개 금융사를 통한 83개 업체에서 총 122억6000만달러 규모의 무역거래를 가장한 이상 외화송금거래를 파악한데 따른 후속 조치였다.
이번 금감원의 ‘이상 외화송금 방지를 위한 내부통제 방안’의 주요 골자는 ▲1선 방어 영업점 ▲2선 방어 본점 외환부서 ▲3선 방어 자금세탁방지부, 준법감시부, 검사부·영업추진부에 이르는 ‘3선 방어 내부통제체계의 구축’이다. 이번 방안으로 은행들은 내부통제체계 구축 시 단순히 이상 외화송금(무역대금 사전 송금)거래에만 초점을 맞출 것이 아니라, 무역기반 자금세탁 방지 (Anti-TBML) 체계 강화가 필요하다는 것으로 해석할 수 있다.

 

국내 Anti-TBML 시스템 구축/운영 현황
고강도 제재와 천문학적인 벌금 부과 등으로 인해 일부 국내 금융기관들도 기존 시스템을 고도화 하거나 신규 시스템 구축 등을 통해 체계를 개선하고 있지만 현재 일부 금융기관에서만 시스템 등을 통해 체계적으로 수행하고 있고 대부분의 금융기관들은 그렇지 못한 상황이며 아직 무역기반 자금세탁방지(Anti-TBML)에 대한 대비는 전반적으로 부족한 편이다.

국내 은행권의 Anti-TBML 내부통제체계 구축의 경우 2017년 IBK기업은행은 국내 최초로 수출입 사기 등 외환사고를 방지할 수 있는 ‘외환 특이거래 점검시스템(FAIS)’을 도입했다. 2020년 9월, 2022년 2월 각각 TBML 점검 플랫폼을 오픈한 하나은행과 신한은행은 해당 시스템을 통해 거래 점검(Due Diligence·DD), 거래 모니터링(Transaction Moni toring·TMS), 거래 위험평가(Risk Assessment·RA), 제재 점검(Sanc tions Screening) 등을 수행하고 있다.

기업은행	선박정보 등을 구독중인 상태에서 외부, OCR 스캐닝 솔루션을 도입하고, 외부데이터 중 일부를 추가하여 OCR 스캐닝시스템과 SafeWatch Filtering 시스템을 연동하는 방식 시스템 개선
하나은행	OCR 스캐닝 , 외부데이터 구독 및 Feed, 거래모니터링 시스템 구축
신한은행	기존 운영 중인 OCR 스캐닝솔루션과 선박정보 등을 구독중인 상태에서 추가로 필요한 외부데이터 구독 및 Feed, 거래모니터링 시스템 구축 위험평가(Risk Assessment·RA), 제재 점검(Sanc tions Screening) 등을 수행

▲[국내 Anti-TBML 시스템 구축/운영 사례]

Anti–TBML 체계 강화 고려 사항
1.무역거래 전과정 점검 강화
무역기반 자금세탁 방지(Anti-TBML)체계를 강화하기 위해서는 무역대금결제와 관련된 모든 외환거래를 대상으로 무역기반 자금세탁 고위험거래와 글로벌 제재 위반 가능성이 있는 거래에 대한 조사·점검을 통해 해당 거래의 위험을 사전에 방지해야 된다. 이것을 수행하기 위해서는 무역거래에 여러 국가들 및 수출업, 수입업자, 운송업자, 은행 등 다양한 참여자들과 복잡한 process 에 대응하기 위하여 KYC 및 CDD, 거래모니터링의 수행에 많은 외부데이터들이 필요하고 이를 바탕으로 전체 무역 과정 점검이 필요하다.

과소/과다 청구 (under/over-invoicing)	수출 상품의 송장 가격을 실제 거래 가격보다 낮거나 높게 기재하는 방법
다중 청구 (multiple invoicing)	하나의 무역 거래에 대해 여러 개의 송장을 기재한 제품에 대해 다중 지불을 할 수 있게 만들어서 결제 금융기관 다 다르게 하면 적발이 어렵고 적발될 경우에도 빠져나갈 구실을 마련해 놓는 방법
과소/과다 선적 (over- and under-shipment)	배송된 물품의 양을 주고받은 금액보다 적거나 많게 표기하는 방법
상품 설명 왜곡 (False description of trade goods)	제품의 종류나 개수를 의도적으로 틀리게 하거나 송장 및 세관 서류에 올라가 있는 값비싼 제품을 값싼 제품으로 바꿔 치기 하는 방법
허위 선적 (phantom shipping):	실제로는 물품을 전혀 보내지 않고 배송 및 세관 관련 서류상으로만 물건을 주고받았다고 표기하는 방법
이외에도 자금세탁을 위한 다양한 범죄 수법들이 존재하고 이를 식별하기 위한 추가적인 점검 사항들이 많이 존재한다. 예를 들어 유령 회사를 설립하거나, 차명 계좌를 이용하고, 현물 거래를 진행하거나 고-위험 저-규제 환경의 개발도상 시장에서 무역을 진행하며, 법인의 신규 설립이 용이한 자유 무역 지대를 이용하는 등 여러가지가 있을 수 있다

▲[Anti-TBML 점검 항목 예시]

 

2. Dual Use Goods 체크 강화
DUG (Dual Use Goods )란 민간목적과 군사적 목적으로 동시에 사용될 수 있는 다양한 Goods와 Software, Technology, Diagrams, documents 등을 통칭하며 주로 무기나 병기 등 특정의 군용 목적은 물론 산업 부문에도 응용될 수 있다. 때문에 범죄단체나 테러리스트들에 악용될 소지가 있어 최근 규제가 강화되고 있다. EU 및 홍콩, 싱가폴 등을 중심으로 무역거래에서 이중용도 (Dual Use) 로 사용될 수 있는 물품의 관리 및 모니터링 요구가 엄격해지고 있으며 금융기관은 고객의 무역거래에서 DUG 의 포함여부 확인 및 Monitoring이 필요 하다.

시스템적으로는 금융기관의 무역금융, 신용장, 선하증권과 기타 무역서류에 표기되는 실제 이중용도 품목과 높은 연관성으로 일치하는 상품을 대조하고 찾아낼 수 있게 적용되어야 한다.

3. UBO(Ultimate Beneficially Ownership) 확인 강화
최근 자금세탁방지업무와 관련하여 금융거래 주체에 대한 실소유자 (Ultimate Beneficially Ownership) 확인규정이 심화되며 금융기관은 이 요건에 부합하는 실소유자정보 확인이 필요하다. 하지만 빈번하게 변동되는 법인의 지분율을 지속적으로 확인하고 기록을 보관하는 작업은 더욱 어려운 과제로 외부정보와 연계해 실소유자를 확인하는 프로세스로 개선되어야 한다. 
 

FATF Recommendations 40중 No10.	금융기관은CDD 를 수행함에 있어 실소유자를 확인하고 , 실소유자의 신원을 검증하기 위한 합리적인 조치를 취하여 금융기관이 실소유자가 누구인지 파악할 수 있어야 하며 고객 및 실소유자의 신원검증을 거래관계 수립 이전 또는 거래관계를 유지하는 동안 또는 일회성 거래행위의 수행 이전에 이행할 의무가 있음
OFAC 50% Sanction Rule	미재무부 산하 해외자산관리국(OFAC)은 2014년 누적으로 50% 이상의 자산 소유 지분을 보유한 SDN 과 SSI리스트상의 당사자를 포함시키기 위해서 50% 룰을 개정함

▲[해외 관련 규제 사례]

 

4. 실시간 선박추적 필요
최근 무역기반 자금세탁 (Trade Based Money Laundry) 움직임의 증가에 따라, 무역업무를 지원하는 은행에서도 AML과 동일한 수준의 규제대응을 요구받고 있으며, 이에 따라 주요 은행들의 외환업무부서를 중심으로 무역거래의 상당부문을 차지하고 있는 선박과 관련된 다양한 정보들을 실시간으로 수집, 활용하여 무역기반의 자금세탁 시도를 사전에 방지할 필요가 있다.

실제 운행되는 선박들의 실시간 운행정보, 선박의 종류 및 특징, 선박소유자 정보 , 출발지 경유지 기착지 및 Sanction 해당여부 및 다양한 범 죄연루 등에 대한 정보를 연계하여 실시간으로 선박의 불법적 움직임, Sanctions 대상 확인, KYC업무 및 관련한 지배구조 확인 등 Anti-TBML 업무를 수행 가능할 수 있도록 적용되어야 한다.

5. 외부데이터 활용 강화
전체 무역 과정 점검을 위해서는 금융기관의 Compliance 및 Anti-TBML 구축에 필요한 다양한 외부 Data 및 Lists 수집 확대가 필요하다.

데이터 항목	데이터 내용	데이터 공급자
Sanction List	거래 참여자들의 Sanction 여부 확인	OFAC, EU, UN 등
Watch List	거래참여자들의 PEP 및 RCA 여부확인	Dow Jones 등
OFAC 50% Rule List	Sanction이 50% 이상의 지분을 보유한 기업들 정보	Bureau Van Djik DNB
Adverse Media	언론에 부정적으로 노출된 개인 법인들에 대한 정보	Dow Jones, Refinitiv
DUG (Dual Use Good)	무역상품의 이중용도물품 여부 확인에 필요한 상품목록	Dow Jones, Refinitiv
Location Sanction	무역거래 참여자 및 상품의 출발지 도착지의 제재지역 해당여부 확인에 필요한 제재지역 정보	Dow Jones, Refinitiv
Vessel Data	무역상품을 운반하는 선박의 실시간 위치 및 기타 정보	DJ,Lloyd, IHS, TR
UBO (Ultimate Beneficial Ownership)	무역거래 참여자들의 상세한 지분구조 등 실 소유자 정보	DNB, BVD
물품단가정보	무역상품에 대한 평균적인 가격정보	Bank Trass, IHS
통관정보	무역거래의 정상적인 종료확인 등에 필요한 정보	Bank Trass
Vessel Compliance Data	위험도 기준에 따라 모든 선박을 저 중 고위험으로 분류	Lloyd
금융상품 Blacklist	채권, 주식 , 펀드 , 신주인수권증권 , 파생상품 , ETF 및 지수 상품 등에 대한 제재관련 정보	Refinitiv

▲[Anti-TBML 필요 데이터]

 

6. 시스템 자동화 및 업무 완성도 강화,
수집된 각종 외부데이터와 무역거래 관련 서류의 정보들이 OCR 처리된 데이터가 자동으로 입력되고, 외부 상용 데이터들과의 매핑 과정을 통해 거래 위험 요소를 자동으로 체크하도록 구성해야 하고 AI를 적용한 Anti–TBML 업무의 완성도를 강화하는 방안에 대해서도 고려가 필요하다. 

각종 외부정보 및 Feed	Anti–TBML 시스템에 필요한 다양한 외부정보 구독 및 자동 Feed
OCR 처리 및 Filtering	무역서류상의 각종 정보들을 추출하여 Anti–TBML 시스템 필터링 시스템에 전달
거래모니터링(Transaction Monitoring):	시스템 다양한 외부데이터들을 사용하여 detection 된 거래들의 사전사후 관리
AI적용 Anti–TBML 업무 완성도 강화	인공지능(AI) 및 기계학습을 통해 이상거래 탐지 시나리오, 이상신호, 매개변수설정 등에 적용해서 Anti–TBML 업무의 완성도를 강화

▲[Anti-TBML 시스템 구성]

 

 

 

[참조1] 매일경제 [금융인사이트] “자금세탁 막아라…비상 걸린 금융권 | “외화송금 수상하네”…3중 방어선 구축 ‘특명”

[참조2] 디지털데일리 “美 금융감독 당국, 신한은행에 330억원대 거액 벌금 부과 "자금세탁방지(AML) 프로그램 개선 수준 미흡"”

[참조3] 딜사이트 “농협·기업銀 등 은행권, 美 '자금세탁방지법'에 속수무책”

[참조4] www.ciokorea.com “천태만상 자금세탁, 빅데이터로 잡는다”