최근 우리은행에서 40억 원 규모의 대출 사기 사고가 발생했다는 소식이 전해졌습니다. 허위로 작성된 상가 분양 계약서를 바탕으로 과다 대출이 실행된 사건입니다. 특히 은행이 수사기관의 자료 요청 이후에야 사고를 인지했다는 점에서 주목받고 있습니다. 사고 자체보다 내부 시스템이 오랜 기간 이상 징후를 발견하지 못했다는 사실이 더 큰 문제입니다.
발견이 늦어질수록 피해는 커집니다
우리은행은 최근 6년간 금융권 최다 금융사고 기록을 보유하고 있다는 점도 함께 지적됐습니다. 모든 사고를 완벽하게 막는 것은 현실적으로 어렵습니다. 하지만 사고가 발생한 이후 오랜 기간 아무도 이상 신호를 발견하지 못했다는 부분은 별개의 문제입니다. 실제로 많은 자금사고는 범행 자체보다 발견이 늦어지면서 피해 규모가 커지는 경우가 많습니다.
AI보다 먼저 필요한 것은 데이터 관리 구조입니다
우리금융이 AI 전환을 강하게 추진하는 시점에 사고가 발생했다는 점도 눈길을 끕니다. AI가 아무리 발전해도 거래 흐름을 제대로 확인하지 못한다면 사고를 예방하기 어렵습니다. 기업에서도 마찬가지입니다. 법인계좌, 법인카드, 거래처 지급 흐름이 여전히 사람의 기억이나 엑셀 파일에 의존하는 경우가 적지 않습니다. 거래처 계좌가 바뀌었는지, 평소 거래하지 않던 계좌로 자금이 이동하는지 제대로 확인하지 못한다면 사고는 발생할 수 있습니다.
갖추는 이상 신호를 더 빨리 발견하는 데 집중합니다
갖추는 오래 거래가 없던 계좌로의 이체, 특정 계좌로 반복되는 송금, 비정상적인 법인카드 사용, 반복되는 예외 승인처럼 사람이 놓치기 쉬운 신호를 먼저 확인할 수 있도록 돕는 내부탐지 시스템입니다. 사고를 완전히 없애는 것은 어렵지만, 이상 신호를 더 빨리 발견하는 것은 가능합니다. 디지털 전환보다 먼저 필요한 것은 회사 돈의 흐름을 제대로 볼 수 있는 데이터 기반 점검 구조입니다.