암호화폐 컴플라이언스의 미래: AI 효율성은 인간 판단과 결합되어야 합니다

사람들이 암호화폐 분야에서 인공지능을 떠올릴 때 가장 먼저 생각나는 것은 투자자를 하룻밤에 부자로 만들 수 있는 트레이딩 봇입니다. 하지만 암호화폐와 밀접하게 일하는 사람들은 AI가 특히 컴플라이언스와 같은 일상 업무에 더 큰 도움을 줄 수 있다는 것을 이해하고 있습니다.

거의 70%의 금융 기업이 위험 관리와 컴플라이언스를 위해 AI를 우선시하고 있는 상황에서, 업계가 혁신의 길을 걷고 있다는 것이 분명합니다. 하지만 문제가 있습니다: 때때로 AI 시스템이 명확한 설명 없이 결정을 내리며, 이른바 블랙 박스 현상을 만들기 때문입니다. 이는 윤리적 우려를 불러일으키며, 컴플라이언스 담당자들은 스스로에게 묻게 됩니다: 암호화폐 컴플라이언스에서 AI는 해결해야 할 윤리적 퍼즐인가, 아니면 이러한 도구들의 실제 사용성을 개선하는 문제인가?

How can AI help in compliance?

제 의견으로는 컴플라이언스 분야에서 AI가 단순히 좋은 것이 아니라 최선의 선택이 되는 몇몇 영역이 있습니다. 첫 번째는 KYC/KYB, 즉 고객/사업자 확인입니다. 새로운 고객이 가입하면 실시간 인증을 거쳐야 합니다. 이는 카메라를 켜고 얼굴과 여권을 스캔하는 것을 의미하며, 이때 AI가 실제로 훌륭하게 역할을 수행합니다. AI는 얼굴을 신분증과 매칭하고 가짜 문서를 몇 초 만에 감지할 수 있습니다.

사업자가 연결을 원할 때도 마찬가지로, 수많은 검증 서류를 제출하여 운영이 합법적이며 들어오는 자금이 금지되지 않은 행위에서 비롯된 것임을 확인해야 합니다. 이러한 방대한 데이터를 인간이 이렇게 빠르고 정확하게 처리할 수는 없으며, AI가 가능하게 합니다.

두 번째 영역은 거래 모니터링 또는 Know Your Transaction (KYT)입니다. 암호화폐에서는 자금이 어디서 들어오고 어디로 가는지를 살펴보는 것을 의미합니다. 만약 자금이 테러 자금 조달, 다크웹, 마약 거래 등 불법 행위와 연결되어 있다면, 컴플라이언스 팀은 즉시 이를 알아야 합니다. 많은 기업이 외부 제공업체와 협력하여 AI를 활용해 이러한 연결을 추적하는데, 이는 인간 팀이 모든 블록체인 거래를 일일이 추적하는 것이 거의 불가능하기 때문입니다. 그러나 AI는 이 분야에서 매우 효과적이며, 의심스러운 패턴을 쉽게 몇 초 만에 추적하고, 자금이 어디서 오는지 정확한 비율로 분해해 보여줍니다.

마지막으로, AI가 보고 프로세스에 적용되는 경우도 있습니다. 규제 기관을 위한 데이터를 수집하고 정리하는 데는 일반적으로 많은 시간이 걸리며, 수작업으로 하면 작은 실수가 많이 발생합니다. 하지만 AI 기반 도구는 이를 자동으로 수행하여 빠르고 정확한 보고서를 제공하고 명확한 기록을 유지합니다. 이러한 감사는 더 빠르게 진행되고 오류가 적어 보고 팀의 업무를 크게 용이하게 합니다.

Bias vs. Usability

물론 AI가 완벽할 수는 없습니다. 비교적 새로운 기술이며 몇 가지 단점이 있기 때문입니다. 많은 사람들은 이를 윤리적 딜레마와 연결시켜 AI가 편향되어 차별한다는 주장을 합니다. 그러나 저는 때때로 이들이 실제로는 잘못된 설계나 부족한 사용성 때문에 발생하는 문제를 AI 탓으로 돌리고 있다고 생각합니다.

예를 들어, AI 프로그램이 누군가의 여권 스캔을 거부한다면, 이는 반드시 모델에 편견이 있어서가 아닙니다. 대부분의 경우, 시스템이 어떤 종류의 사진이 필요한지 명확히 설명하지 않았거나 인터페이스가 흐릿한 사진을 쉽게 업로드하도록 설계되었기 때문입니다. 이러한 문제는 보다 명확한 안내를 제공하여 사용자 경험을 개선하면 쉽게 해결될 수 있습니다.

AI 윤리 문제가 없다고 보는 또 다른 이유는 AI 시스템이 제공받은 데이터에 기반해 학습하고 작동한다는 점입니다. 입력 데이터에 이미 인간의 편견이나 불완전한 정보가 포함되어 있다면, AI는 그 패턴을 재현할 뿐이며, 본질적으로 편향된 것이 아니라 학습한 내용을 반영하는 것입니다. 따라서 문제는 종종 AI 자체가 아니라 첫 단계, 즉 데이터가 어떻게 수집되었거나 선택되었는지에 있습니다.

그럼에도 불구하고, 경우에 따라 AI는 복잡한 알고리즘과 투명성 부족으로 인해 컴플라이언스 팀이 설명할 수 없는 결정을 내릴 수 있습니다. 다시 말해, AI 프로그램이 결정을 내리더라도 왜 그런 결론에 도달했는지 항상 알려주지는 않습니다. 이는 답답하지만 반드시 윤리 위반을 의미하는 것은 아닙니다. 이러한 상황을 피하기 위해 해결책이 필요합니다.

The need of human touch

AI를 윤리적 위협으로 보기보다 인간이 할 수 있는 일을 향상시키는 강력한 도구로 바라봐야 합니다. 최고의 결과는 AI와 인간의 감독 및 판단이 결합된 하이브리드 시스템에서 나옵니다. 이는 AI가 데이터가 많이 요구되는 반복 작업을 수행하고 의심스러운 사례를 신중한 수동 검토를 위해 표시해야 함을 의미합니다. 이러한 협업은 AI가 정확히 무엇을 하는지 완전히 이해하지 못하더라도 책임성을 높여줍니다.

컴플라이언스가 단순히 체크리스트를 채우고 규정을 충족하는 것을 넘어선다는 인식이 점점 높아지고 있습니다. 모든 컴플라이언스 담당자는 신뢰를 구축하고 고객 경험을 진심으로 이해하는 것이 매우 중요하다는 것을 알고 있습니다. AI는 데이터를 분석하고 패턴을 식별할 수 있지만, 감정을 느끼거나 고객 상황 뒤에 있는 전체 맥락을 파악하는 능력은 부족합니다.

따라서 실제 인간은 세심한 주의와 공감이 필요한 작업을 처리하는 데 여전히 매우 중요합니다. 앞으로 AI가 모든 뉘앙스를 읽을 수 있게 될 가능성이 높지만, 현재로서는 협업이 최선의 전략입니다.

Final words

결국, 블랙 박스와 같은 모든 도전 과제가 있더라도 저는 컴플라이언스에서 AI를 포기하지 않을 것입니다. 오히려 AI가 더 빠르고 더 잘 수행할 수 있는 일들이 있으며, 인간은 따라잡을 수 없습니다. 사람은 초당 수백 건의 거래를 스캔하거나 실시간으로 수천 개의 신분증을 비교할 수 없습니다. AI는 피곤하지도 않고 집중력을 잃지도 않으며 모든 사례에 동일한 기준을 적용하므로, 기술은 그 단점을 능가합니다.

하지만 AI는 인간의 사고를 대체할 수 없으며 고객의 상황을 이해하기 위해 실제 대화를 나눌 수 없습니다. 그래서 앞서 언급한 바와 같이 최상의 상태는 파트너십입니다: AI는 속도와 데이터 처리에 활용되고, 인간은 최종 결정과 고객과의 커뮤니케이션을 담당합니다.