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  • AML & Compliance, It’s Just a Beginning

    Terrorists, PEPs, SIPs, KYC(CDD/EDD), Transaction Monitoring Systems from Major Vendors. We Provide Global Lists, Filtering Engines, Analysis & Consulting Services. Status Boards and Reports Will Tell You What You Need to Prepare.
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  • Risk Management Solutions

    More than 10 Years of Experience, Our Experts Know What You Need. Not Only Banks, But Securities and Others as well, Regardless of Size. Know Your Present & Future Risks with Various Scenarios
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  • AFC/TVM, to fight against
    Forgery & Inaccuracy

    As a Dominant Provider in Korean Railroad Industry, Numbers Do Not Lie about Our Accuracy & Fastness
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  • Global Partners & Products

    • DowJones Risk & Compliance
    • Eastnets en.SafeWatch Filtering
    • SAS Korea SAS AML Solution
    • Maintenance

    What We Provide

    • AML Sanctions Status Board
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    • AML Country Risk Index
    • GRC AML Reports
  • Global Partners & Products

    • Moody’s Fermat
    • Moody’s Risk Confidence

    What We Provide

    • i-ALM
    • i-NCR
    • i-LRM
    • i-RDM
  • Global Partners & Products

    • NEC Magnus (BV-6200G, BR-7200B)
    • SUZOHAPP (BILL-TO-BILL 300XE™)
    • JCM (CRU – KRW, iVIZION)

    What We Provide

    • Technical Supports
    • Maintenance
    • Service Policy

Latest News

   [한국금융신문 전하경 기자]  유니타스가 나이스디앤비와 자금세탁방지 주주정보를 제공하기로 했다. 유니타스는 8일 나이스디앤비와 협약을 맺고 자금세탁방지업무를 위한 전세계 기업의 주주정보를 국내 금융회사에 제공한다고 밝혔다. 이번 협약에 따라 나이스디앤비에서 유니타스와 함께 제공하는 Global 기업 주주정보는 227개국의 7200만개 기업에 대한 총 1억600만개 이상의 상세한 주주정보를 고객사의 업무 환경에 맞게 제공하게 된다. FATF(국제자금세탁방지기구)와 OFAC(美재무부 해외재산관리국) 등 AML 관련 Global 감독기관의 규정에 따르면 모든 금융회사는 자금세탁방지 업무는 물론 기업의 사회적 책임, 평판 및 브랜드 보호를 위해서 고객은 물론 고객의 거래 상대방(Customer's Customer)과 협력사의 실소유자, 50% 이상 지분 소유자의 정보를 확인할 수 있는 시스템을 갖추고 그 기록을 보관해야 한다. 실소유자 확인 의무는 모든 금융회사의 Global AML 규제 준수는 물론 기업의 운영 리스크 측면에서도 거래 상대방의 직/간접적 소유주 정보에 대한 정확한 파악이 필요하기 때문에 국내에서도 Global UBO List에 대한 수요가 커지는 시점에서 이번 양사의 업무 협약은 국내 금융회사에 실질적인 도움이 될 것으로 기대된다. 노영훈 나이스디앤비 대표는 "이번 협약에 따라 국내 금융회사에 공급하는 기업 주주정보는 나이스디앤비의 주주사"라며 "1841년 창립되어 세계 최대 Global 기업 CB(Commercial Credit Bureau)로 자리매김한 D&B corporation이 제공하는 정보를 기반으로 하고 있기 때문에 전세계에서 가장 방대하고 신선한 정보가 제공되므로 금융회사의 AML 규제 대응은 물론 운영리스크 관리에 최고의 Data Source를 제공하게 됐다"고 밝혔다. 송근섭 유니타스 대표는 "UBO List는 단순히 금융회사에 Data만 제공해서는 관련 업무를 처리할 수 없기 때문에 전문업체가 해당 은행의 AML 시스템에 최적화될 수 있도록 업무 컨설팅, AutoFeed 솔루션 설치, Filtering Engine 탑재, 기록보관 업무 등을 일관되게 지원하는 것이 필수적"이라고 밝혔다. 나이스디앤비와 유니타스의 담당자는 기업주주정보를 우선 기존 AML Watch List 고객사인 은행을 위주로 공급할 계획이며 증권사, 보험사, 저축은행 등 AML 규제 대상 금융회사로 마케팅 영역을 확대하면서 동남아 시장 진출을 위한 전략도 수립할 예정이다.전하경 기자 ceciplus7@fntimes.com   http://cnews.fntimes.com/html/view.php?ud=2020010818250030428a55064dd1_18 
2020-01-09
  [전문가기고] OFAC 50%룰 대응을 위한 AML시스템 개선 시급2019.12.17 17:11:40 / 송근섭 대표 gssong@unitas.co.kr글: ㈜유니타스 대표이사 송근섭(사진)- OFAC 발표 제재 대상 기업 실소유자 및 50% 지분 보유 정보 파악- 누적 및 실질적 지분 50% 이상 보유자도 관련 거래를 금지해야 함  - 기존 방식의 AML WLF 시스템으로는 현실적 대응 불가- 해외에서 OFAC 50% Rule 제재 위반으로 벌금 부과 사례 발생- 최근 국내 일부 은행이 50% Rule 대응 AML 시스템 개선 진행 中 최근 금융회사 자금세탁방지 전문회사인 ㈜유니타스를 방문해서 인터뷰를 진행한 ACAMS(국제자금세탁방지전문가협회) AP 전문가들의 의견에 따르면 우리나라에 대한 FATF 상호평가 결과는 평범한(SO SO) 수준으로 발표될 것이라 전망했다. 아울러 내년도 우리나라 AML 업계에서 중요한 화두는 AML Risk Assessment와 OFAC 50% 룰(Rule)이 될 것이라고 예측했다. 특히 OFAC 50% 룰은 자금세탁업무 분야에서 가장 까다롭고 부담스러운 제재 대응(Sanction Compliance)의무로서 우리나라 금융회사의 AML 시스템 및 업무 절차에도 커다란 변화와 관련 투자들이 불가피할 것으로 전망된다.OFAC은 2014년에 누적으로 50% 이상의 자산 소유 지분을 보유한 SDN과 SSI 리스트상의 당사자를 포함시키기 위해서 50% 룰을 개정했다.이 개정안의 해석에 따르면 ① SDN List 규제 대상이 직간접적으로 50% 이상의 수익적 소유권을 보유한 조직(Entity)과 직접적인 고객관계를 유지하고, 그 고객을 대신해서 미국으로 보내거나 미국을 경유하는 거래를 처리하거나 중계하는 금융회사는 명백하게 본 규제를 위반하는 것이며, ② 중계은행도 고객의 SND 규제대상 소유권에 대한 정보가 공개되어 50% 이상 소유권이 확인되는 경우에는 해당 거래를 식별하고 차단해야 한다.동 개정은 주로 당시 러시아 국방, 금융과 에너지 산업 분야에서 많은 개인과 기업들이 제재 대상으로 추가하기 위한 목적이었다. 하지만 트럼프 행정부에서 각종 제재의 활용이 강화되고 SND 리스트 추가가 증가하면서 러시아 뿐만 아니라 이란과 베네수엘라 및 북한과 같은 다른 국가의 개인 및 단체에 대해서도 50% 룰 제재를 강화하고 있다.OFAC은 지금까지 50% 룰을 위반한 다국적은행 두 곳에 벌금을 부과했는데 첫번째 벌금 부과는 2016년 2월 8일에 Barclays Bank Plc(바클레이스은행)과 짐바브웨 제재 규정 159건의 명백한 위반에 대한 248만 달러의 민사 배상금을 납부하기로 합의했다. 동 합의안에 따르면, 2008년 7월부터 2013년 9월까지 바클레이스은행은 OFAC SDN 리스트에 등재된 기업의 50% 이상을 직간접적으로 소유했던 짐바브웨 은행(Barclays Bank of Zimbarbow Ltd)의 기업 고객을 위해 미국 내 금융기관을 통해 159건 약 337만 달러 상당의 거래를 처리했다.  두번째 벌금 부과 사례는 지난 2018년 11월 27일, OFAC는 50% 규정에 따른 우크라이나 관련 규제 위반 3건에 대해 美 버지니아주 소재 Cobham Holdings와 87,507달러의 벌금에 합의했다. 위반 혐의에는 상업용 항공 교통 관제 레이더 부품을 SDN 목록에 있는 사람이 직접 또는 간접적으로 50% 이상의 지분을 소유하는 기업에 간접 수출한 것이다. OFAC가 코브햄에 대해 상대적으로 낮은 벌금을 부과한 것은 비이성적이라고 간주되었던 전(前) 자회사인 Metelics사를 대신하여 자발적으로 위반사항을 OFAC에 신고했기 때문이다.OFAC의 50% 룰 위반을 방지하는 것은 OFAC에서 발표하는 제재대상목록을 확인하는 기존 OFAC SDN Sanction List Filtering 처리와는 다른 차원의 외부 전문 데이터 구입 및 Filtering 솔루션 업그레이드 등 실무적인 대책이 필요하며 어쩌면 가장 부담스러운 AML 업무 영역이다.50% 규칙은 제재 대상 기업의 지분을 합쳐서 50% 이상 보유한 대상에게도 동일한 제재를 취해야 한다는 연계 제재(Sanctioned by Extension) 규정이다. 하지만 현실적으로 이와 같은 관계 사항을 금융회사가 직접 파악하는 것은 결코 쉽지 않은 과제이며, 빈번하게 변동되는 법인의 지분율을 지속적으로 확인하고 기록을 보관하는 작업은 더욱 어려운 도전 과제이다.특히 OFAC, UN, EU 등의 제재를 받는 정부 소유 국영기업(SOC, State Owned Company)이 50% 규칙의 대상이 될 수 있다. 이 경우 기업의 이름이 SDN 등 제재 대상목록에 등재되어 있지 않더라도 그 기업에 관한 정보를 정확하게 확인해야 한다.더구나 OFAC 50% 규칙과 그에 준하는 EU 요건 같은 경우에 지침으로만 관련 제재 내용이 언급되어 있고 다른 어떤 규정이나 명시적 요건으로 별도 발표되지 않고 있어 실제 업무 적용과 해석에 현실적인 어려움이 크다.OFAC(및 EU) 제재 대상은 제재라는 빙산에 있어 단지 일각에 불과할 뿐이며, 이는 명시된 제재 인물과 제재 대상만을 포함시키기 때문이다. 반면, 기업체는 제재 대상 개인 또는 독립체와의 연계가 단절되지 않은 상태로 각 소유권의 연결 고리가 50% 혹은 그 이상일 경우에 OFAC 및 EU "50 % 규정"에 따라 연계 제재(Sanctioned by Extension)가 적용된다. 이 같은 관계 사항을 파악하는 것은 결코 쉽지 않으며, 빈번히 변동되는 지분율을 지속적으로 파악하는 작업은 더욱 어려운 과제가 될 것이다.최근 일부 시중은행들이 OFAC 50% 룰 규제 준수를 위한 상용 리스트(LIST( 도입 및 전용 필터링 엔진 솔루션(Filtering Engine Solution) 도입 계약을 체결하고 시스템 구축을 진행하고 있는 것으로 조사되고 있으며 일부 금융회사는 내년도 예산에 반영하는 등 관련 규제 준수를 위한 대응에 노력하고 있다.하지만 상당수의 금융회사와 AML 규제 준수 의무가 있는 기업들은 아직도 OFAC에서 발표하는 SDN 리스트만 필터링하는 수준에 머물고 있기 때문에 50% Rule 규제 미준수에 따른 벌금 부과 등의 위험이 상존하고 있는 상황으로 감독당국의 철저한 현황 파악 및 대응 조치가 시급한 것으로 평가된다.   <끝>   (http://www.ddaily.co.kr/news/article/?no=189669&fbclid=IwAR2z688XOv_sOZcm5o2BZl6x7abSuUCoZ4bB2EXk3H2HG6FJ7RRgGWd7lts​) 
2019-12-17
  신현석 닉컴퍼니 이사가 23일 동대문디자인플라자 메인 이벤트관에서 열린 '레그테크-섭테크 쇼케이스'에서 서비스를 소개하고 있다./사진=전하경 기자이미지 확대보기[한국금융신문 전하경 기자] 금융위원회, 금융감독원이 주최한 '코리아 핀테크 위크 2019'에서는 레그테크, 섭테크 기업이 서비스를 선보이는 자리가 마련돼 관심이 모아졌다. 23일 동대문디자인플라자(DDP) 메인 이벤트관에서는 오후4시부터 오후6시까지 '레그테크·섭테크 쇼케이스'가 열렸다. 레그테크는 규제(Regulation)와 기술(Technology)의 합성어로 신기술을 활용해 기존 컴플라이언스를 사전 예방형, 자동형으로 대체하는 기술을 말한다. 섭테크는 금융감독(Supervison)과 기술(Technology) 합성어로 최신 기술을 활용해 금융감독 업무를 효율적으로 수행하는 기법이다.금융감독원이 주관한 이번 행사는 레그테크・섭테크 전문기업과 금융회사・감독당국을 직접 연결하고자 마련됐다. 사전신청 접수, 심사를 통해 선정된 6개 전문기업은 솔루션을 발표, 시연하고 청중 대상 Q&A를 진행했다.송근섭 유니타스 대표는 은행권에서 최근 화두가 되고 있는 자금세탁방지 전문 솔루션을 소개했다. 유니타스는 2011년에 설립돼 금융권의 리스크매니지먼트, 컴플라이언스 업무 솔루션을 제공해왔다.송 대표는 금융기관의 해외 진출, 변화하는 환경에서 인력 만으로는 규제를 모두 준수하기 어렵다고 지적했다.송근섭 대표는 "우리은행은 자금세탁방지 업무를 위해 센터를 마련하고 인원도 26명에서 110명으로 충원했지만 인력만으로는 모든 규제를 준수하기 어렵다"라며 "효율적으로 규제를 준수하기 위해서는 레그테크, 섭테크 등을 도입해야 한다"고 말했다.유니타스는 유니타스 마약, 테러, 제재 등과 관련된 34개 변수를 실시간으로 반영한 '국가위험지수(Country Risk Index)'를 산출해 효과적으로 리스크를 감지한다. 송 대표는 바뀌어가는 법령을 실시간으로 업데이트 해 금융당국의 검사 업무에도 도움을 줄 수 있다고 말했다.송근섭 대표는 "금융당국에서도 실시간으로 규정, 법령이 바뀌는 점을 인력만으로 바로 업데이트 하지 못한다"라며 "레그테크 회사들은 중간에 바뀌는 제도를 바로 반영해줘 금융기관과 금융감독 사이를 연결해준다"고 밝혔다.신현석 닉컴퍼니 이사는 닉컴퍼니가 디지털 트랜스포메이션 시대에서 핀테크로 발생하는 위험을 미리 예측, 방지해줄 수 있다고 설명했다.신현석 이사는 "디지털 트랜스포메이션 이후 발생할 수 있는 위험에 대한 컴플라이언스 대응은 이뤄지지 못하고 있다"라며 "디지털 컴플라이언스는 어떤 부분이 위험한이 위험을 예측, 관리하는 체계를 갖추는게 중요하다"고 말했다.신현석 이사는 "우리 서비스는 예를 들어 혁신으로 새로운 서비스가 만들어질 경우 모든 상품과 서비스를 위험 지표로 등록한다"며 "시뮬레이션을 통해 위험험을 미리 예측한다"고 말했다.보험금 착오지급을 방지하는 레그테크·섭테크도 소개됐다.임종윤 에임스솔루션 대표는 AI기반으로 자동화해 보험금 착오 지급을 효과적으로 방지할 수 있다고 설명했다.임종윤 대표는 "금융 관련 민원 중 60%가 보험 관련 민원이고 이 중 80%가 보험금 청구와 지급, 시점에 발생되는 민원"이라며 "보험 지급 상품 다변화와 지금 절차가 여러 단계를 거치면서 오류가 많이 발생한다"고 말했다.임 대표는 에임스솔루션은 알고리즘과 데이터를 활용한 자사 서비스는 알고리즘에 보험금 지급 이력 데이터를 넣으면 자동으로 점검할 수 있는 서비스 오토딧을 소개했다.임종윤 대표는 "오토딧 솔루션에 pdf 파일로 된 약관을 업로드 하면 텍스트 마이닝 등으로 보험금 계산, 착오지금 알고리즘을 생성한다"며 "알고리즘 기반으로 보험금 지급건을 점검 담당자는 결과를 확인하고 세부 지급 유형별 건수와 금액 영향 등을 확인할 수 있다"고 말했다.임 대표는 "오토딧으로 약관 오기 사항을 발견했으며 자동화 알고리즘으로 효율성은 200배, 점검 정확성은 280배 향상되는 것으로 나타났다"고 덧붙였다.이외에도 옥타솔루션이 가상통화 취급업소, 해외송금업자, 전자금융업자 등에게 업좀 맞춤형 자금세탁방지 솔루션을 소개했다. 코스콤은 상시모니터링서비스 시스템 KI-GUARD를, 금융보안원은 금융보안 레그테크 시스템을 선보였다.전하경 기자 ceciplus7@fntimes.com  (http://cnews.fntimes.com/html/view.php?ud=2019052321202980048a55064dd1_18&fbclid=IwAR20fNkRBTZ0ibhe9kZH9DcTKqqEyHiA4u9Eyg14kUtgLQ-7pXTZLfQQi5o)​
2019-05-24
  기고] 데이터 코드화에 따른 금융 전산프로젝트의 발전2019.01.22 11:32:39 / 박기록 rock@ddaily.co.kr관련기사[기고] 금융권 전산프로젝트 분석단계에서의 필수 체크 항목- 금융권 리스크관리시스템 프로젝트에 관한 이해 글 : (주)유니타스 배성수 이사(사진)2부 : 데이터 코드화에 따른 금융 전산프로젝트의 발전앞서 1부 기고에 이어 이번에는 설계단계에서 고려되는 코드화(Encoding)에 대해서 언급하고자 한다.  코드화란 제품 이름이나 거래처이름 등에 일정한 방법으로 기호 혹은 부호 열을 대응시켜 간결한 별표로 나타내어 데이터 처리를 하는데, 이 대응시키는 조작으로 정의하고 있다. (출처: 컴퓨터인터넷IT용어대사전)내용상으로 좀 더 해석하자면, 내 주머니에 동전과 열쇠, 핸드폰 세개의 물건이 있다고 하자. 컴퓨터는 동전 등의 사물의 인식을 사전에 데이터로 지정해놓지 않았다면 어떤 물건인지 인식하지 못할 것이다. 따라서 동적이라고 인식하는 표시를 사전에 프로그램을 통해 데이터로 지정을 했다면 기계적으로 동전을 찾아낼 것이다. 이러한 데이터의 기호로 동전은 숫자1, 열쇠는 숫자2, 핸드폰은 숫자3으로 부여를 한다면, 컴퓨터는 각 사물들을 숫자1, 숫자2, 숫자3이라는 표시로 인식시키는 프로그램을 구현하다면 될 것이다.이와 동일하게 금융기관에서 사용되는 상품들에 적용시켜 볼 수 있다. 한 금융기관이 보유하고 있는 상품에는 주식, 채권, 파생상품이 있다고 하자. 마찬가지로 데이터에 주식은 A, 채권은 B, 파생상품은 C라고 표시를 부여한다면, 그 금융기관이 보유한 상품에는 A, B, C로 각각의 표시로 저장 할 수 있다. 이를 상품에 대해 코드화(Encoding)했다고 한다. 전산프로젝트시에 설계를 할 때, 데이터처리를 원활하게 하기 위해 이러한 코드화를 통해 하나의 묶음단위의 정보로의 정의가 필요하게 된다. 이러한 코드들은 다음과 같이 묶음 단위로 확장해 나갈 수 있다. 예를 들어, '보유상품 중 대출채권(코드:BB) 중에 개인고객(코드:01), 담보유형 중 부동산담보(코드: 10), 중도상환여부(코드: Y)' 각각의 속성들을 코드로 정의한다면, 이는 간단하게 ‘BB0110Y’라는 묶음의 코드화로 표현 될 수 있다. 금융기관에는 여러상품들이 있고, 각 상품은 여러속성들을 가지고 있기 때문에 이러한 코드화를 통해 컴퓨터에 위와 같은 내용을 간결하게 저장시켜놓을 수 있다. 만약 코드화를 하지 않고, “대출채권 중에 개인고객이면서 담보유형이 부동상담보면서 중도상환이 발생한 계좌”라는 문구자체로는 컴퓨터가 인식을 못한다. 따라서 코드화된 데이터들이 쌓이게 되면 간결하지만 엄청난 정보를 보유하게 된다. 이는 빅데이터의 원천으로 활용될 수 있고, 미래의 인공지능 분야에서도 기초적인 자료로 활용하게 될 수 있다. 인공지능에 의한 분석도 결국은 코드화된 데이터들 시계열로 쌓여서 그 데이터들을 분석하는 방식으로 금융기관에서는 활용하게 될 것이다.  최근에는 다양한 분류의 코드화가 금융권 프로젝트에서도 설계되고 개발되고 있다. 예를 들어 거래되는 한 계좌에 상품구분, BS계정구분, 고객구분, 조직구분, 통화코드 등의 기본적인 코드화 말고도, 여러 코드들의 정보를 조합한 코드들도 만들어지고 있어서, 금융기관 내에서도 무수한 정보들이 코드화에 의해 엄청난 데이터로 쌓이고 있다. 이 때 중요한 것은 코드화 시킨 의미를 쉽게 이해 할 수 있는 체계가 있어야 한다. 코드화로 “BB0110Y”로는 컴퓨터만 인식할 뿐, 사람에게도  이해을 할 수 있는 코드집이나 코드해석하는 기능이 필요하기 때문이다. 또한 정해진 코드 외에 발생하는 누락데이터 처리에 대한 방안도 마련되어야 한다. 보유상품들을 A, B, C라는 상품코드들로 코드화를 해놨는데, 새로운 상품이 발생하여 A, B, C 중에 속하지 않는 상품이 발생된다면 데이터 누락이 될 수 있다. 여기에 누락된 코드를 담당자에 의한 수작업으로 설정하는 체계로 되어 있다면 코드체계에 익숙하지 않은 담당자 일 경우는 잘못된 코드를 적용 할 수 있어 이러한 오류를 방지 할 수 있는 방법이 마련되어야 한다. 코드화는 결국 데이터 처리를 위한 간결한 구분자이지만, 이러한 구분자들의 조합은 축약된 많은정보를 가지게 되어 다양한 분석을 할 수 있는 기반이 된다. 또한 하드웨어의 발달로 코드화를 통해 대량의 데이터를 다양하게 분석 할 수 있게 되었다. 예를들어 금리리스크분석에서도 과거에는 단순히 계정별 잔액정보만 분석했다면, 최근에는 고객유형에 따른 중도상환율을 감안한 대출상품의 미래현금흐름을 금리변화에 따라 분석 할 수 있게 되었다. 끝으로 프로젝트 수행시, 기존에 개발된 코드화를 활용하거나, 기존 고안된 코드들에 대해 보완 할 수 있는 코드체계를 금융기관이 보유하고 있는 것이 중요하다. 최근 금융기관들은 형상관리체계를 통해 코드들을 관리하고 있다. 다만, 이 코드들의 관리가 특정 업무영역에서는 예외로 관리가 안되는 수동적인 관리가 아니라, 전사적인 측면에서 코드관리를 능동적으로 활용 할 수 있도록 발전시킬 필요가 있을 것이다.   (http://ddaily.co.kr/news/article.html?no=177154&fbclid=IwAR27Jq0RSn7BQZ4OUBwutwr4tmlwzaAvo_-bJS5RtD3kDFbBUtsQWPcW9jo)​
2019-02-12

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