RegTech의 세계에서 인기 있는 5가지 기술

오늘날 금융 영역에서 적용되는 가장 파괴적인 혁신의 상당 부분이 RegTech에서 나온다는 것이 분명해지고 있습니다.

이전 기사에서 언급했듯이 기업이 규정 준수, 규제 보고 및 위험 관리와 같은 영역에서 규제 기관의 점점 더 복잡해지는 요구를 효과적으로 처리하는 방법에 대한 검색을 강화함에 따라 RegTech 솔루션에 대한 수요가 급증할 것으로 예상됩니다.

차례로, RegTech 회사는 이제 해결 및/또는 해결하고자 하는 특정 규제 문제에 맞춰진 다양한 솔루션을 제공하고 있습니다.

그러나 그 솔루션 은 정확히 무엇입니까? RegTech 회사에서 개발 중인 가장 인기 있는 새로운 형태의 기술을 살펴봅니다.

1. 클라우드 컴퓨팅

규제 요구 사항이 자주 수정, 수정 및 업데이트되고 있다는 점을 감안할 때 기업은 이제 이러한 변화에 대응하는 방식에서 보다 유연하고 적응력이 높아야 합니다. 클라우드 컴퓨팅이 특히 유용한 것으로 입증된 곳입니다.

클라우드 기반 서비스를 통해 KYC(고객 알기), 스트레스 테스트 및 보고를 비롯한 다양한 위험 및 규정 준수 프로세스를 수행할 수 있는 표준화된 공유 유틸리티를 설정할 수 있습니다. 일반적으로 제3자가 관리하는 이러한 유틸리티는 업계 전반의 금융 기관에서 액세스할 수 있습니다.

또한 클라우드 기반 솔루션을 사용하면 비용이 많이 드는 릴리스 프로세스 없이 애플리케이션을 신속하게 업데이트할 수 있으며 새로운 규제 요구 사항을 효율적으로 모델링하기 위해 대규모 데이터베이스를 호스팅할 수 있습니다.

따라서 금융 기관은 자체 시스템 및 인프라 개발에 과도하게 지출할 필요가 없습니다. 오히려 클라우드를 통해 기업은 많은 규정 준수 기능을 단일 플랫폼에 풀링할 수 있으므로 궁극적으로 효율성을 높이고 비용을 절감하며 확장성을 개선하는 데 도움이 됩니다.

FundApps는 특히 규정 준수 모니터링 분야에서 클라우드 기반 솔루션을 제공하는 RegTech 회사의 한 예이며, 여기에는 지분 공개 보고, 자금에 대한 투자 제한 모니터링, 특정 보고 및 규정 준수 규칙이 포함됩니다.

2. 블록체인

비트코인과 같은 암호화폐를 뒷받침하는 기술은 점점 더 광범위한 잠재적 사용 사례를 가지고 있습니다. 그리고 RegTech는 가장 뜨거운 기대를 받고 있습니다. 특히 블록체인의 불변성은 FI와 규제 기관, 둘 이상의 FI 사이에서 정보를 기록하고 공유하는 데 이상적입니다.

또한 영구적이고 변경할 수 없는 거래 로그를 기록하는 암호학적으로 안전한 장부이기 때문에 블록체인은 금융 거래를 모니터링하는 데 이상적인 솔루션입니다. 따라서 의심스럽거나 잠재적인 사기 거래를 식별할 수 있으므로 블록체인은 자금 세탁의 세계적인 재앙을 퇴치하는 데 큰 도움이 될 것입니다.

블록체인 뱅킹 컨소시엄 R3와 영국의 금융 감시 기관인 Financial Conduct Authority는 최근 두 개의 주요 글로벌 은행과 협력하여 모기지 거래에 대한 규제 보고를 개선하기 위해 특별히 설계된 블록체인 기반 애플리케이션을 개발했습니다. 이 기술이 효율적이고 안전한 기록 보관을 가능하게 한다는 점을 감안할 때 FCA는 현재보다 훨씬 빠르고 효율적인 방식으로 모기지 거래 활동을 감독할 수 있어야 하며 데이터 불일치도 최소화할 수 있어야 합니다.

3. 기계 학습

점점 더 많이 찾는 이 기술은 구조화되지 않은 대규모 데이터 세트 내에서 복잡한 패턴과 관계를 식별하는 컴퓨터 시스템의 능력을 나타냅니다. 더 많은 데이터가 시스템에 입력됨에 따라 시스템의 분석 및 예측 능력을 향상시키기 위해 알고리즘이 수정됩니다.

따라서 이러한 정의를 염두에 두고 현재 기계 학습이 위험 관리에 점점 더 많이 채택되고 있으며, 이에 따라 대규모 데이터 세트는 고객의 신용도를 확인하고 거래 상대방에 대한 적절한 시장 위험 매개변수를 결정하기 위해 자체 학습 위험 모델을 따릅니다.

자금 세탁 탐지는 또한 기계 학습의 적용으로부터 혜택을 받고 있습니다. 실제로 RegTech는 종종 다른 인기 있는 기술 형태와 함께 기계 학습을 활용하는 것을 봅니다.

4. 빅 데이터, 데이터 마이닝 및 분석

금융 회사에 대한 최근 규제의 맹공격은 이제 다양한 임계값을 충분히 충족하기 위해 훨씬 더 많은 데이터를 분석해야 함을 의미합니다. 그러나 지금까지 그들은 그렇게 할 수 있는 능력과 인프라가 부족했습니다.

다시 말하지만, 자금 세탁/KYC의 예를 들면, 의심스러운 거래 보고는 전통적으로 사기 거래가 이미 이루어진 후에 만 조사되었습니다. 이는 기업이 금융 시스템의 범죄적 사용을 방지하지 못하고 있음을 의미합니다.

그러나 빅 데이터 및 분석은 기업이 의심스러운 활동을 전체적으로 실시간으로 식별할 수 있게 함으로써 복잡한 금융 범죄를 퇴치하기 위해 널리 채택되고 있습니다. 데이터 마이닝 인프라가 충분하면 고객 활동과 관련된 대규모 데이터 세트를 분석하여 현금 흐름과 관련된 비정상적인 패턴을 찾아 적절한 조치를 적시에 취할 수 있습니다.

5. 생체 인식

이 기술 모드는 인간으로서의 개인의 신체적, 행동적 특성과 관련이 있습니다. 이를 통해 우리 각자에게 고유한 개별 데이터를 기반으로 우리 각자의 신원을 확인하고 인증할 수 있습니다.

구체적인 예로는 얼굴 인식, 지문 및 홍채 스캔, 문서 ID 인식(예: 여권)이 있습니다. 그리고 Jumio와 같은 회사는 이제 사용자가 오래된 사진이 아닌 살아있는 사람의 이미지를 제공하는지 확인하기 위해 활성 감지 기능을 제공합니다.

이는 클라이언트 ID 관리와 관련된 보안 및 자동화 가능성을 개선하는 데 매우 유익한 영향을 미칩니다. 실제로 모바일 장치의 향상된 해상도와 센서 기능은 생체 인식이 신원 확인에 특히 편리한 방법이 되고 있음을 의미합니다. 결과적으로 KYC 프로세스를 단순화하는 데 특히 유용할 수 있습니다.

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