최근 KAIST 법인카드 횡령 사건은 반복되는 이상거래 관리의 중요성을 다시 보여주고 있습니다.
해당 사건에서는 법인카드로 상품권을 대량 구매한 뒤 현금화하는 방식으로 약 9억 원을 빼돌린 혐의가 인정됐습니다. 특히 약 3년 동안 6,332회에 걸쳐 109억 원이 넘는 상품권 구매가 반복되었다는 점에서 내부통제의 중요성이 강조됐습니다.
1. 위험은 반복되는 패턴 속에 나타납니다
이번 사건에서 주목해야 할 부분은 거래 규모뿐 아니라 반복성입니다.
상품권처럼 현금화 가능성이 높은 거래가 장기간 반복됐다면, 이는 단순한 개별 거래가 아니라 확인이 필요한 위험 신호일 수 있습니다.
하지만 거래 건수가 많아질수록 사람이 모든 내역을 직접 확인하기는 어렵습니다.
2. 기록과 분석은 다릅니다
많은 기업이 ERP와 회계 시스템을 사용하고 있지만, 거래를 기록하는 것과 위험을 발견하는 것은 다른 문제입니다.
시스템에 모든 결제 내역이 남아 있어도 특정 품목의 반복 결제, 비정상적인 사용 패턴, 평소와 다른 거래 흐름을 자동으로 찾아내기는 어렵습니다.
내부통제의 핵심은 사고 이후 확인이 아니라 이상징후를 얼마나 빠르게 발견하느냐입니다.
3. AI 기반 자금사고 통제시스템, 갖추
갖추(GOTCHOO)는 법인카드와 법인계좌 거래를 AI 기반으로 분석해 위험 가능성이 높은 거래를 찾아내는 AI 기반 자금사고 통제시스템입니다.
상품권 구매, 제한업종 사용, 제한지역 사용, 심야·공휴일 결제, 기준금액 초과 거래, 반복적인 동일 패턴 등 다양한 이상징후를 분석해 담당자가 우선적으로 확인할 수 있도록 지원합니다.
단순히 거래 데이터를 저장하는 것이 아니라, 사고로 이어질 가능성이 있는 신호를 찾아내는 것이 갖추의 핵심입니다.
4. 반복되는 거래 속 위험을 먼저 발견해야 합니다
이번 사건은 한 사람의 문제를 넘어, 조직의 내부통제 체계가 얼마나 중요한지를 보여줍니다.
기업의 자금은 매일 움직이고, 그만큼 위험 신호도 쌓입니다. 갖추는 AI 기반 분석을 통해 반복되는 이상거래를 빠르게 발견하고, 기업이 보다 안전한 자금관리 환경을 구축할 수 있도록 지원합니다.