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레그테크, 섭테크? 이정도는 알고가자!

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안녕하세요! 금융감독원 대학생 기자단입니다.

금융에 관심있는 분이시라면, 레그테크(RegTech), 섭테크(SupTech) 많이 들어보셨을 것 같은데요,

금융과 기술의 합성어로 금융에 기술을 접목하여 새로운 서비스를 제공하는 "핀테크(FinTech)"와 유사한 합성어일 것 같은 느낌은 있지만,

레그테크나 섭테크가 정확하게 무엇을 의미하는지,

어떻게 활용되고 있는지에 대해서 궁금하실 분들이 많으실 것 같습니다.

그래서 이번 기사에서는 여러분께 “레그테크, 섭테크”란 무엇이며, 어떤 분야에서 활용될 수 있고, 실제 어떻게 활용되고 있는지 알려드리고자 합니다.


함께 알아보실까요?

“레그테크”와 “섭테크”

종종 들어봤지만 뜻이 뭐고 어떻게 다른지 너무 궁금했던 그것!

각각의 정의를 먼저 살펴볼까요? 

먼저 “레그테크(Reg Tech)”란, 규제(Regulation)와 기술(Technology)의 합성어로서, 정보통신 기술을 활용해 법규 준수, 준법 감시, 내부통제 등의 규제 준수 업무를 효율화하는 기술을 말합니다.

빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 머신러닝 등 신기술을 활용하여 기존 규제 준수 업무를 사전 예방형 및 자동형으로 대체하는 혁신적인 IT기술을 의미하는 것인데요,

금융기관은 레그테크 도입을 통해 저비용으로 규제 준수에 대한 신뢰도를 높이고 규제 변화에 유연하고 능동적으로 대처할 수 있게 됩니다.

이처럼 레그테크의 주요고객은 개인이 아닌 금융기관이며, 금융기관의 수익 영역을 잠식하는 것이 아닌 비용 절감에 기여한다는 점에서 핀테크와 차이가 있다고 할 수 있습니다.

“섭테크(Subtech)” 역시 “레그테크”처럼 감독(Supervison)과 기술(Technology), 두 단어의 합성어인데요.

바로 금융감독원의 주 업무인 감독(Supervision)에 기술(Technology)을 접목시켜 감독과 검사를 효율적으로 수행하는 것을 말합니다.

레그테크가 금융회사의 업무 효율화에 필요한 것이라면, 섭테크는 금융회사들의 감독자인 금융감독원의 감독업무를 돕는 데에 쓰이는 것이죠.

그렇다면,

금융회사의 규제 준수업무와 금융감독원의 감독업무를 효율적으로 변신시켜줄 레그테크와 섭테크가

실제로 어떻게 활용되고 있을까요?

많은 분들이 알고 있다시피, 보이스피싱이나 대출사기문자 등의 금융범죄의 경우 그 피해를 사후에 구제하는 것이 상당히 어렵습니다.

사기범들의 본거지가 외국에 있는 경우가 많아 범인 검거 자체가 어렵고, 설사 검거에 성공한다 해도 오랜 시일이 지나 피해 구제가 쉽지 않기 때문인데요,

많은 사람들에게 금전적/심리적 피해를 주고있는 보이스피싱도 인공지능이라는 "기술"을 활용해 예방할 수 있다고 합니다. 놀랍지 않으신가요?ㅎㅎ

바로 레그테크/섭테크 혁신의 대표적인 사례로 꼽을 수 있는 “AI(인공지능)를 활용한 보이스피싱 방지 앱”을 통해 가능하다고 하는데요, 


보이스피싱 방지 앱의 경우

기존 보이스피싱 사례를 토대로 통화내용을 분석하여

보이스피싱 의심시 경고 음성 및 진동 송출을 통해 사용자에게 알림서비스를 제공하는 것이라고 합니다.

보이스피싱 방지 앱이 기존 보이스피싱 사례를 학습하고

통화내용을 분석하는 과정에서 인공지능(AI)기술이 활용되고 있다고 하네요^^

또한 보이스피싱과 유사한 금융사기거래인 "스미싱"을 에방하기 위해 대출사기 문자 패턴을 학습하고 수신한 메시지가 대출사기에 해당하는지 여부를 판별해주는

AI 알고리즘도 개발되었다고 하는데요,

이와 같은 금융범죄는 사전에 예방하는 것이 무엇보다 중요한데, 신기술을 활용하여 어르신 등 취약계층을 두텁게 보호할 수 있게 될 것 같습니다^^

혹시 기계독해(MRC)라고 들어보신 적 있으신가요?

MRC(Machine Reading Comprehension)는 AI기술 중 하나로, 기계가 인간처럼 텍스트를 읽고 이해하여 특정 질문에 대한 답을 제시하는 기술을 의미합니다.

레그테크/섭테크의 사례 중 하나로 금융감독원에서는 기계독해를 이용하여 AI가 보고서를 스스로 분석한 후 해당 보고서의 적정 여부를 판별할 수 있게 하는 시스템을 개발중이라고 하는데요,


인공지능이 자동으로 금융회사 약관 보고내용의 적정성을 판단함으로써 심사업무를 보다 효율적으로 수행하도록 지원하는 것이 본 시스템의 목표입니다.

금융감독원은 위 시스템이 사모펀드의 문서를 스스로 분석한 후 사전 정의된 체크리스트에 대해 최적의 답안을 추론하고 제시할 수 있도록 개발하여 심사업무를 지원하도록 할 계획이라고 합니다.

물론, 이를 위해선 기계가 사고를 할 수 있는 기반인 학습데이터가 구축되어야 합니다.


따라서 금융감독원에서는 금융회사에서 제출한 전문투자형 사모펀드 보고서를 재분석하여 질의응답 기반의 학습데이터를 만들고 이를 기반으로 기계가 더 정확한 답을 내놓을 수 있도록 꾸준히 훈련시킬 예정입니다.

이 사업을 통해 사모펀드 심사의 신속성 및 효율성을 제고하고 심사업무의 내실화를 이룰 뿐만 아니라, 이 사업이 효과적인 것으로 나타나면 다른 권역 금융약관 심사 업무에 확대 적용할 수도 있을 것으로 기대됩니다.


*


지금까지 레그테크와 섭테크의 정의와 활용 사례에 대해 알아보았는데요,

실제로 이러한 기술활용 방식은 향후 금융범죄 집단과의 싸움에서의 게임체인저가 될뿐만 아니라, 금융시장의 전반적인 업무 효율화로 인한 부가적인 가치를 창출해낼 수 있습니다.

금융감독원에 따르면, 레크테크의 활성화는 인력과 자금이 부족한 핀테크 기업의 업무 효율성 향상, 신생 핀테크 기업 창업 활성화로 인한 청년 일자리 창출, 그리고 금융소비자를 위한 더 좋은 상품과 서비스 제공의 효과를 가져올 것으로 기대된다고 합니다.

기술과 금융이 더해진 레그테크/섭테크에 대해 더 알고 싶으신가요?


얼마 전 금융감독원 소셜라이브에서 위 내용을 주제로 방송을 진행했었는데요, 관심있으신 분들은 영상 한번 확인해보셔도 좋을 것 같습니다^^


지금까지 금융감독원 대학생 기자단 최경은이었습니다 ^^ 감사합니다.

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금융감독원

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