[아이티데일리] 거버넌스 및 컴플라이언스 전문기업 지티원(대표 이수용)이 지난달 27일 ‘2024 지티원 커스터머 데이(2024 GTONE CUSTOMER DAY)’를 개최했다. 지티원 커스터머 데이는 고객 및 파트너사들과의 결속을 다지고 IT 시장 트렌드와 지티원이 보유한 데이터 및 애플리케이션, 인공지능(AI) 거버넌스, 금융 컴플라이언스 등 제품의 새로운 업데이트 정보, 구축사례 등을 공유하는 연례 행사다. 현장 속으로 들어가 본다.

“R&D 투자강화, 지속성장, 미래가치 창출 등 3가지 목표 집중”

지티원 이수용 대표는 인사말에서 “데이터 원천기술 전문기업인 지티원은 지난해부터 데이터 거버넌스, 애플리케이션 거버넌스, 금융 컴플라이언스에서 AI 거버넌스까지 제품군을 확장·개발 중”이라면서 “2025년 R&D 투자강화, 지속성장, 미래가치 창출 등 크게 3가지 경영 목표를 수립했다. 먼저 R&D 투자강화 측면에서 특허를 넘어 기존 제품에 AI 기능을 결합하는 데 집중할 계획이다. 금융 컴플라이언스에는 산업 놀리지들을 내재화하고자 한다. 통상 금융 컴플라이언스 프로젝트에는 시나리오 룰 약 200가지가 요구된다. 그간 놀리지를 내재화하지 못했는데 내재화할 계획이다. 다음은 지속 성장이다. 고객의 커스터마이징 요건을 제품에 반영하려 한다. 또한 프로젝트 방법론을 개선하고 유지보수도 강화하고자 한다. 마지막으로 미래가치 창출이다. 미래에는 AI 거버넌스와 데이터 거버넌스 시장, 금융 컴플라이언스 시장이 더욱 확대될 것으로 예상된다. 이 시장에 총력을 기울일 예정이다”라고 말했다.

지난해 사업 성과도 소개했다. 이수용 대표는 “데이터와 애플리케이션 거버넌스, 금융 컴플라이언스 등과 글로벌 매출을 종합하면 올 예상 매출은 340억 원에 달할 것으로 보인다”며 “해외 비즈니스로는 일본 시장이 기대된다. 올해 일본 시장 솔루션 매출이 25~30% 성장할 것으로 예상된다. 일본주택금융공사, NRI, NTT, 히다치시스템, 간사이전력, 니콘 등에 제품을 공급하고 있다”면서 “일본 이외에 물론 싱가포르, 대만, 베트남 기업들과 파트너십을 체결하면서 글로벌 시장 확대가 기대된다”고 말했다.

“데이터 거버넌스 통합 시스템 구축 동향”

첫 번째 세션은 지티원 장희철 이사가 ‘데이터 거버넌스 통합 시스템 구축 동향’을 주제로 진행했다. 먼저 장희철 이사는 데이터 드리븐 엔터프라이즈(Data Driven Enterprise) 트렌드에 대해 소개했다. 장 이사에 따르면, 최근 데이터 친화적인 기업들은 데이터를 전략적 자산으로 인지하고, 구성원들이 데이터를 업무에 빠르게 활용할 수 있는 환경이 갖춰진 데이터 드리븐 엔터프라이즈(데이터 주도 기업)로의 전환에 박차를 가하고 있다.

그러나 데이터 주도 기업이 되기 위해서는 데이터 품질, 흐름, 표준화 등 데이터 거버넌스 체계가 필요하다. 또 데이터 식별, 접근성에 대해서는 데이터 사일로 대책을 마련해야 하며 표준화, 가상화, 거버넌스 기술 요소들도 요구된다. 아울러 데이터를 이해하고 업무에 적용하기 위해 데이터가 무슨 의미를 갖고 있는지 파악하는 데이터 리터러시(Data Literacy)도 중요하다.

장희철 이사는 데이터 거버넌스를 지원하는 지티원의 ‘메타카탈로그(MetaCatalog)’, ‘메타마이너6(MetaMiner6)’, ‘DQ마이너6(DQMiner 6)’ 등 주요 제품과 함께 개선 사항을 공유했다.

먼저 데이터 카탈로그 제품인 메타카탈로그는 ‘분류’ 기능이 고도화됐다. 또한 머신러닝을 통해 학습된 데이터를 분류할 수 있도록 분류 기능이 새롭게 고도화됐다. 다음은 메타데이터 관리 솔루션인 메타마이너다. 새롭게 추가된 기능은 ‘갭 분석’이다. 과거에는 하나의 테이블만 볼 수 있었다. 하지만 고도화되면서 여러 테이블의 컬럼이 일치하는지 한 화면에서 요약 형태로 볼 수 있게 됐다.

DQ마이너에는 통합 검색 기능이 추가됐다. 일례로 통합 검색은 거래 내역 담당자가 데이터 유형이나 테이블 별로 특정 테이블을 클릭하면 데이터 컬럼 빈도, 총액 등도 볼 수 있다. 아울러 요약 정보와 코드 분석을 통해 오류 확인도 가능하다.

장 이사는 조직과 프로세스에 대한 개선도 강조했다. 장 이사는 “기업들은 통상 데이터 거버넌스를 위한 데이터 품질 관리에 어려움을 겪고 있다. 담당자는 누구인지, 데이터를 누가 담당할지에 따라 조직과 프로세스를 개선해야 한다. 이러한 내용이 정리되면 스폰서십을 통해 목표나 전략을 공표하고 실제 교육, 방안도 마련해 적용해야 한다. 정리된 것을 프로세스화 해서 정의하는 것이 중요하다. 이러한 과정은 한 번이 아닌 지속적으로 고도화해야 한다”고 강조했다.

“데이터 거버넌스 통합 시스템 구축 사례”

지티원의 박선종 이사는 ‘데이터 거버넌스 통합 시스템 구축 사례’를 주제로 발표했다. 박선종 이사는 금융권 S사의 데이터 거버넌스 통합 시스템 구축 사례를 소개했다.

박선종 이사는 “S사는 데이터 표준 관리, 데이터 모델 관리, 데이터 구조 관리 등 솔루션을 기반으로 데이터 관리를 수행하고 있었다. 메타데이터 표준관리는 잘 됐지만 용어나 단어, 도메인 등 불필요한 메타데이터들이 산재했다. 아울러 표준에 대한 적정성 검토와 데이터 흐름정보, 데이터 품질관리 등도 수행해야 했다”며 “S사는 정보계 시스템 구축 당시 이미 비즈메타 개념이 있었다. 업무용어, 지표 등 현업이 관리하는 비즈메타를 만들었으나 현행화가 미흡했다”고 설명했다.

박선종 이사에 따르면 S사의 프로젝트 방향성은 △IT 메타에서 비즈메타로 전환 △개별 기능을 싱글뷰로 통합하는 것 등 2가지였다. 박 이사는 “S사는 IT 중심 관리 체계에서 업무 담당자를 중심으로 하는 데이터 관리 체계를 구축하고자 했다. 또한 각각 단위 시스템들을 유기적으로 통합해 단일화된 시스템을 만드는 것도 또 다른 목표였다. 데이터 모델링, IT, 비즈메타, 이행도구 등 여러 도구가 산재했는데 모두 데이터 관리 시스템으로 통합하고 데이터 거버넌스 포털로 싱글뷰로 만들고자 했다”고 설명했다.

지티원은 S사의 데이터 거버넌스 프로젝트에 참여해 2가지 목표를 모두 달성할 수 있도록 지원했다. 박선종 이사는 “2가지 목표를 달성하기 위해서는 데이터를 움직일 수 있어야 했다. 이를 위해 기업의 규정과 지침, 업무기준, 실무가이드 등 4가지 안을 만들었다. 표준데이터는 비즈메타를 아우를 수 있도록 확대했고, 그 안에는 개인정보를 포함한 관리체계도 만들었다. 데이터 흐름관리 시스템도 구축됐다”면서 “S사는 원천부터 타깃까지 흘러간 것을 파악할 수 있도록 계보관리를 구현했고 모든 표준, 흐름, 품질을 데이터 거버넌스 포털에서 넣으면 해당 데이터가 출력되는 싱글뷰도 만들어 관리 효율성도 확보할 수 있었다”고 말했다.

“AI 거버넌스”

지티원의 김찬수 상무는 ‘AI 거버넌스’를 주제로 발표했다. 먼저 김찬수 상무는 AI 거버넌스의 필요성을 설명했다.

김 상무는 “최근 고위험 분석모델에 대한 정부기관 감독이 강화되고 있다. 22대 국회에도 10개 법안이 발의됐으며, 국가 AI 위원회도 출범했다. 금융위원회, 개인정보보호위원회, 과기부에서는 AI 가이드라인도 공표한 상황이다. AI 모델의 업무 적용범위와 방식도 확대되고 있다. 기존에는 AI 성능에만 관심을 보였으나 거버넌스로 점차 확대되고 있는 상황”이라며 “이에 따라 AI 거버넌스를 준비하고 운영 수준을 진단해야 한다”고 현황을 소개했다.

김찬수 상무는 AI 거버넌스를 구축할 수 있는 지티원의 서비스 콘텐츠와 솔루션도 공유했다. 먼저 AI 거버넌스 운영수준을 진단하기 위해서는 ‘AI 거버넌스 진단 툴킷’이 필요하다. ISP, 진단컨설팅에는 많은 예산과 시간이 필요하다. 하지만 지티원의 AI 거버넌스 진단 툴킷을 사용하면 짧게는 4주, 길게는 6주 안에 거버넌스 수준, 개선점을 찾을 수 있다. 금융위, 개보위, 과기부 등의 가이드라인을 분석해 규정, 조직, 영역, 지원시스템 4개 영역의 56개 진단항목으로 툴킷을 개발했다.

다음으로는 진단 결과에 따라 거버넌스 체계를 수립해야 한다. 지티원은 AI 거버넌스 레퍼런스 모델을 제공한다. 크게 체크리스트, 공정 절차, 표준 산출물 구성항목, RAI 지표 등 4가지다. 체크리스트는 금융위와 과기부, 개보위, 컨설팅 경험을 종합해 분석 결과를 234개 체크리스트 풀로 구성됐다.

지티원은 AI 거버넌스 솔루션인 ‘피처 스토어(Feature Store)’, ‘아티팩트 스토어(Artifact Store)’와 ‘메타 모델 스토어(Model Meta Store)’, ‘AI 워크벤치(AI Workbench)’, ‘모델 드리프트 모니터링(Model Drift Monitoring)’ 등을 공급·개발 중이다. 지티원은 이르면 올 하반기에 피처 스토어와 AI 워크벤치를 출시할 예정이며, 2025년에는 모델 메타 스토어와 모델 드리프트 모니터링 솔루션도 내놓을 계획이다.

“애플리케이션 거버넌스 시스템 구축 동향”

지티원 백운기 전무는 ‘애플리케이션 거버넌스 시스템 구축 동향’을 주제로 발표를 진행했다.

백운기 전무는 본격적인 발표에 앞서 형상관리 시스템 동향을 소개했다. 백 전무는 “과거에는 형상관리 시스템이 중앙집중형과 분산형으로 분류됐다. 중앙집중형 형상관리 솔루션으로는 지티원이 2003년에 출시한 ‘체인지플로우(ChangeFlow)’가 있다. 1990년대부터 2020년까지 시대 흐름과 버전 관리에 따라 형상관리 트렌드는 변화하고 있다”면서 “근래에는 버전관리 중심으로 형상관리를 하다가 형상감사, 내부통제에 대응하고자 중앙집중형 변경관리 시스템을 구축하거나, 분산형태로 변경관리 시스템을 구축해 데브옵스 및 클라우드를 운영하는 등 병행·채택하고 있다. 아울러 형상관리 시스템을 보조하고, 관리 대상 시스템의 안정성과 품질을 높이고자 커버리지 연동, ITSM 연동, 영향분석, 취약점 분석 연계, 데브섹옵스 등과 같은 시스템을 통합하려는 시도도 이뤄지고 있다”고 설명했다.

지티원은 이런 흐름에 맞춰 형상관리 솔루션인 체인지플로우의 버전을 ‘체인지플로우 v10’으로 고도화 중이다. 새롭게 업데이트될 체인지플로우 v10은 △데브옵스 통합성 강화 △보안성 강화 △유지보수 편의성 향상 △모던 UI △워크플로우 개발/변경 단순화 등을 이루게 된다. 특히 데브옵스 통합성을 강화하기 위해 체인지플로우 포 깃랩이라는 모듈을 탑재할 예정이다. 아울러 보안을 강화하고자 내부 구조 개편, 리팩토리도 수행했다. 싱글페이지 앱을 정용해 UI를 완전히 변화시켰다.

“자금세탁방지 및 해외금융계좌신고 대응 동향”

지티원의 이연근 부장은 ‘자금세탁방지 및 해외금융계좌신고 대응 동향’이라는 제목으로 발표를 진행했다.

먼저 이연근 부장은 자금세탁방지(AML) 업무에서의 AI 활용 추이를 소개했다. 이연근 부장은 “AI·머신러닝을 활용할 경우 금융 모니터링 업무 효율화를 지원할 수 있다. 실제로 S은행, K은행, J은행에서 자금세탁방지 업무에 AI를 도입했다”면서 “통상 영업점과 본점을 예로 들면, 각 지점은 본연의 업무가 있다. 영업점의 경우 AML 업무를 추가로 한다. 영업점에 의심거래 모니터링이 요청이 들어오면 주된 업무가 아니기에 주관적으로 판단하기도, 업무 처리 노하우도 부족하다. 본점의 경우에는 룰 엔진 시나리오를 기반으로 위험거래를 추출한다. 하지만 보고된 위험 사례라면 바로 파악할 수 있지만, 이 외에는 어려움을 겪는다”고 설명했다.

AI가 접목된 지티원의 AML/RBAXpress를 사용하면 모니터링 업무 효율화를 꾀할 수 있다. 지티원은 AI 모델에 거래, 고객, 기타 등 다양한 입력 정보(피처)를 넣는다. 이후 거래 분류모델 근거 데이터를 뽑고, 확인 시 참고 자료를 제공한다. 아울러 언어모델로 종합의견도 작성할 수 있다. AI 모델은 고객, 거래, 기타 등 기본정보에서 다양한 정보를 학습할 수 있도록 전처리한다. 전처리한 정보를 주기적으로 XG부스트(XGBoost)를 활용해 학습하고 새로운 거래정보를 학습이 끝난 모델로 위험도를 뽑아낸다.

AML/RBAXpress는 LLM을 토대로 종합의견/보고제외 자동작성 기능도 제공한다. AI 모델을 활용해 거래, 고객 정보, 기존 보고된 종합의견 등을 표준을 설정하고 필요한 거래정보를 파악한 후 종합의견에 반영할 수 있다는 것이다.

이연근 부장은 ‘WatchXpress’에 대해서도 소개했다. ‘WatchXpress’는 SWIFT 메시지 표준 변경 대응이 가능한 솔루션으로 전 세계 20여개 국내외 은행 법인에 공급돼있다. 워치 리스트 필터링 솔루션이다, SWIFT는 금융거래 표준 전문이다. 2025년 11월부터 신규 MX메시지 포맷을 변경됨에 따라 MX 포맷을 지원하는 작업 필요성이 생겼다. WatchXpress는 SWIFT MX에 대응이 가능한 솔루션이다. SWIFT 전문이 복합하고 가독성이 떨어진다. 이를 보기 좋게 전문 구조를 구별했다.

이연근 부장은 FATCA/CRSXpress도 소개했다. 이 부장은 “FATCA/CRS는 본인 확인서 정기 실사를 한다. 금융 기관이 보유한 해외 거주자 계좌 정보를 확인한다. 본인확인 데이터 유효성 검증에 사용하고 있다. FATCA를 쓰면서 자동화해야 하는 이유는 국세청에서 지속적으로 FATCA를 시스템을 요구하고 있기 때문이다. FATCA는 쿼리를 통해 수기하던 것을 자동화해야 한다. FATCA 데이터는 일반 데이터와 다르다. 스키마를 국세청에서 내려주고 스키마에 맞게 작성해 보고를 올려야 한다. 이름은 영문이 없거나 주소도 영문이 없을 것이다. 신규 고객은 받으면 되는데 예전 고객은 어떻게 해야 할지 난처하다. 이를 쉽게 생성하도록 국세청 보고를 원활하게 할 수 있도록 돕고 있다”고 말했다.

“Sh수협은행 자금세탁방지 시스템 구축 사례”

Sh수협은행 자금세탁방지팀 조애라 과장이 ‘Sh수협은행 자금세탁방지 시스템 구축 사례’를 주제로 사례 발표를 진행했다. Sh수협은행은 AML 규제 대응 완전성을 제고하고 업무 전산화를 통한 업무 효율화를 위해 지티원의 자금세탁방지 시스템을 도입했다.

AML 업무를 체계화 및 AML 시스템 재구축 작업을 완료했다. Sh수협은행은 2023년 7월부터 13개월간 지티원과 AML 시스템 재구축을 완성했다.

수협은행 AML의 핵심은 AI에 있다. 조애라 과장은 “지난해부터 AI가 적용된 곳도 있고, 보조 지표로 쓰는 곳도 있었다. 우리는 KPMG 컨설팅, 전문기업 지티원과 함께 실제 AI 운영 체계를 만들었다”고 설명했다.

조애라 과장은 AML 시스템 AI 적용 방법과 효과를 소개했다. Sh수협은행의 AML 시스템은 AI를 기반으로 위험평가(RA) 모델 및 룰 고도화를 완성했다. 실제적인 고위험 고객만 추출되도록 모델을 고도화했다. RA 위험평가 결과에 대해 사용자가 이해하기 쉽게 색상으로 표시해 해당 고객이 왜 고위험인지 직관적으로 인식할 수 있다. 특히 고객고유정보, 계좌/거래정보, AI 예측모델 정보 등 충분한 정보를 활용해 보고서 작성이 용이하도록 구성했다.

AI 기반 고위험 고객 위험도 평가 및 STR 보고 여부 결정도 지원할 수 있도록 구성했다. RA-6개, STR 6개 등 12개의 AI 모형이 지속적으로 재학습하며 최신화해 고위험고객을 예측할 수 있다.

Sh수협은행은 AI뿐만 아니라 RPA도 적용했다. RPA를 통해 가상자산 사업자 명단을 스크랩해 자금세탕방지시스템에 자동으로 등록하도록 구성했다. 또한 RPA를 활용해 외부 규제정보도 수집하고 있다. 구체적으로 자사는 유니타스의 솔루션을 통해 다우존스 데이터를 받고 있다. 유니타스를 통해 전 세계, 국내 주요 AML 사례를 외부망으로 보낸다. 자사는 RPA를 활용해 외부망에서 다우존스 데이터를 호출해 내부망으로 연계해 실시간 뉴스를 볼 수 있도록 구성했다.

“대신증권 해외금융계좌신고 시스템 구축 사례”

마지막으로 대신증권의 김종찬 팀장은 ‘대신증권 해외금융계좌신고 시스템 구축 사례’에 대해 발표했다. 대신증권은 국세청 의무이행평가에 대한 선제적 대응 및 FATCA/CRS 관련 업무 효율화를 위해 지티원의 FATCA/Xpress를 도입해 ‘FATCA/CRS 고도화 시스템 재구축 사업’을 성공적으로 완료했다.

대신증권의 FATCA/CRS 고도화 시스템 재구축 사업은 2023년 12월부터 2024년 7월까지 7개월간 진행됐다. 정보교환협정(FATCA/CRS)에 따른 금융정보자동교환 이행규정 개정내용을 반영한 업무 절차를 마련하고자 사업을 추진했다. 또한 국세청 의무이행평가에 대한 선제적 대응으로 규제 리스크 및 재보고 최소화를 위한 시스템을 구축했다.

이행규정을 반영한 프로세스를 확립하고 영업점 정기실사를 상시실사로 전환했다. 또한 국세청 평가에 대응해 이행규정을 완벽히 준수하고자 했다.

대신증권 김종찬 팀장은 “해당 사업을 통해 FATCA/CRS 이행 규정을 반영한 업무 매뉴얼(프로세스)을 확립했고, 상시 실사를 통해 영업점 정기실사 부담을 줄였다. 또한 고객에게 LMS 발송 기능을 제공할 수 있게 됐고, 메신저를 연동해 업무 알람 기능도 제공했다. 기간계 액티브디렉토리를 연동해 SSO 인증도 구축했다. 아울러 프로세스 단계별 결제(데이터 확인)를 통해 데이터 신뢰성을 높였고, 보고 외 소명자료 제공으로 업무 부담(비용)이 줄어들었다. 특히 재보고 시 빠른 대응을 위한 재보고 기능도 별도로 제공할 수 있게 됐다”고 설명했다.