레그테크(RegTech)란 규제를 의미하는 Regulation과 기술을 의미하는 Technology을 합친 용어이다. 인공지능(AI), 클라우드, 빅데이터, 블록체인 등의 기술을 적용하여 금융당국의 여러 법률규제에 효과적으로 대응하는 컴플라이선스를 위한 일종의 자동화시스템이라고 할 수 있다.

최근의 금융권의 상황은 솔루션으로 문제가 해결되지 않는 시기가 곧 도래하여 금융회사의 컴플라이언스 역량이 금융회사의 경쟁력이라고 할수 있다. 레그테크(RegTech)의 궁극적인 목적은 IT기술을 통해 불편함을 최소화하면서도 동시에 금융소비자와 금융산업을 보호하는 것이다.

또한 디지털화와 대변혁기에 금융관련한 불법사항이 발생해도 인지하지 못하는 경우가 상당히 많다. 누구나 쉽게 발견하는 부정은 일어나지 않고 증거가 없는 범죄는 없으며 다만 증거를 못 찾을 뿐이다. 또한, 최근 자동화와 맞물려서 로봇이 거래하는 상황에서 로봇은 또 누가 감시를 할 것인가? 이러한 상황에서 최근의 금융권에는 컴플라이언스에 대한 혁신이 반드시 필요한 상황이다.

이러한 컴플라이언스 혁신을 위해서는 현재 리포트 위주의 컴플라이언스 업무에서 벗어나 금융을 잘 이해하는 IT기술업체, 감독기관, 금융서비스기관이 함께 고민해야 한다.

그러한 레그테크를 위한 방법론 중에서도 그래도 가장 현실적인 혁신 방향은 대용량 데이터 보관 방법 개선, 실시간 대응력 확보하는 모니터링 방법의 개선, 빅데이터, 실시간 분석, AI 활용을 통한 위험관리를 개선하는 방안이 더욱 현실에 가깝고 효과적인 방법이라고 할 수 있다.

그러나, 금융기관들의 사일로적인 데이터 환경을 극복하고 위험관리 고도화와 비용적인 측면, 관리적인 측면을 고려해야 한다. 그렇다면 이제 하나의 플랫폼으로 여러 데이터를 학습하고 여러 부서에 추론서비스를 동시에 제공하는 범용적이고 패럴럴한 AI플랫폼이 금융권의 레그테크에 더욱 도움이 된다. 개방되고 공유된 데이터 환경을 위한 데이터풀을 구축하고 학습과 예측을 위한 작업도 공유하도록 하나의 플랫폼으로 구축하여 재학습과 이미 학습한 모델을 공유하여 비슷한 작업을 반복하는 일이 없도록 해야 된다.

결론적으로 가장 중요한 것은 금융기관의 컴플라이언스 부서에서 금융사고, 부정에 해당되는 행위와 실제 사례 데이터를 다른 부서와 서로 공유하고 빅데이터와 AI를 활용하여 분석과 예측시스템을 기관 내 관련된 여러부서에서 효율적으로 활용하도록 하는 내부 시스템의 개선에 대한 고민을 하는게 우선일 것이다.