스마트 규제: 인공지능이 영국 부동산에서 자금 출처 및 재산 출처 점검을 강화하는 방법

왜 영국 부동산 중개인들은 수백만 파운드를 AML 벌금으로 지급하고 있는가?

2024년 10월과 2025년 3월 사이, HMRC는 감독되는 부문에서 총 336건의 벌금을 부과하였으며, 그 금액은 321만 파운드에 달합니다. 이 중 부동산 및 임대 대행사가 100만 파운드 이상의 벌금에 해당합니다. 지난 5년 동안 부동산 중개업체만으로도 AML 실패로 인해 490만 파운드의 벌금이 부과되었습니다.

병목 현상은 속도가 아니라 출처입니다. 돈이 어디에서 왔는지와 어떻게 벌었는지를 증명하는 것은 자산 실사의 가장 시간 소모적이고 오류가 발생하기 쉬운 부분입니다. 거래량은 변동하지만 한 가지는 변하지 않습니다: 규정 준수 실패로 인해 산업이 수백만 달러의 비용을 치르고 있습니다.

인공지능은 이미 마케팅과 평가를 재편하고 있으며, 이제 가장 소홀히 여겨졌던 부동산 컴플라이언스 작업, 즉 자금 출처 (SoF)와 재산 출처 (SoW) 확인에 착수하고 있습니다.

영국 부동산 준수 문제는 얼마나 큰가?

HMRC의 최신 집행 데이터는 명확한 이야기를 전합니다: 부동산 부문은 여전히 기본적인 자금세탁방지(AML) 의무를 이행하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

2024년 10월부터 2025년 3월 사이, HMRC는 감독 산업 전반에 걸쳐 336건의 벌금을 부과하였으며, 총 321만 파운드에 달합니다—여기서 부동산 및 임대 중개인이 상당한 비중을 차지하며 100만 파운드 이상의 벌금이 부과되었습니다. 2025년 영국 국가 리스크 평가에 따르면, 지난 5년 동안 부동산 중개사만으로도 미등록 거래에 대해 490만 파운드의 벌금을 누적하였습니다.

"범죄자들은 다른 자금 세탁 방법을 사용한 후에 자산을 구매하는 경우가 많습니다… 이러한 방법은 자산 구매와 범죄 자금 출처 사이의 거리를 늘릴 수 있습니다."

— HMRC 부동산 및 임대 대행 사업 안내, 2025

가장 일반적인 준수 실패는 무엇입니까?

HMRC의 처벌 목록은 동일한 근본 원인을 반복합니다:

AML 감독 등록 또는 갱신 실패 — 기본적인 관리 실패
고객 실사 약점 — SoF/SoW 공백 포함
불충분한 내부 정책 또는 직원 교육 — 프로세스 및 문서 실패

평균 벌금은 £1,200에서 £50,000 사이이며, 회사의 규모와 재범 여부에 따라 다릅니다. 규제 당국의 강조점은 분명합니다: 회사는 고객이 누구인지 식별할 뿐만 아니라 고객이 자금을 어떻게 획득했는지 확인해야 합니다.

자금 출처 및 자산 출처 확인이 중요한 이유는 무엇입니까?

자금세탁 방지 규정 2017 (제33조)에 따라, 강화된 실사는 고위험 고객, 정치적으로 노출된 인물(PEP), 또는 해외 법인에 대해 자금 출처와 재산 출처에 대한 정보를 확보해야 합니다.

자금 출처(Source of Funds)와 자산 출처(Source of Wealth)의 차이점은 무엇인가요?

자금 출처(Source of Funds, SoF): 거래에 사용된 돈의 특정 출처(예: 급여, 부동산 판매, 유산)
재산 출처 (SoW): 고객이 시간에 걸쳐 전체 재산을 어떻게 축적했는지 (예: 사업 수입, 투자, 고용 이력)

재정 행동 태스크 포스(FATF)는 이를 전 세계적으로 강화합니다:

"합리적인 조치를 취하여 고객의 재원 출처 또는 자금 출처를 확인합니다."

— FATF 부동산 위험 기반 접근 방식 지침

부동산은 왜 자금 세탁의 대상이 되는가?

부동산에서는 이러한 의무가 특히 중요합니다. 이 부문은 불법 금융에 대한 선호 "층" 단계이기 때문입니다. 범죄 수익은 종종 여러 중개인을 거쳐 영국 구매에 도달하며, 원래 출처를 숨기는 경향이 있습니다.

영국 부동산 시장의 높은 거래 가치는 국제적인 범위와 복잡한 소유 구조로 인해 재정 범죄에 특히 취약합니다.

AI는 자금 출처 확인에 어떻게 적합합니까?

준수 담당자와 계약자는 일반적으로 케이스당 5-8시간을 소요하여 은행 명세서를 수집하고, 회사 소유권을 교차 확인하며, 신원 기록을 맞추는 작업을 수행합니다. AI 시스템은 이제 이러한 수작업 패턴 인식을 며칠이 아닌 몇 분 안에 복제할 수 있습니다.

AI는 SOF/SOW 검증을 위해 실제로 무엇을 할 수 있을까요?

문서 인텔리전스: NLP 모델이 재무제표와 거래 기록을 읽어 불일치를 자동으로 감지합니다.
크로스 데이터베이스 스크리닝: 실시간으로 제재 목록, PEP 데이터베이스 및 공공 등록부 전반에 걸친 자동화된 링크 분석
행동 점수: 알고리즘은 위험을 나타내는 비정상적인 이체 패턴이나 소유 구조를 표시합니다.
감사 추적 생성: 설명 가능한 이유와 함께 기록된 모든 결정 포인트

AI를 올바르게 사용하면 인간의 판단을 대체하지 않으며, 작업량을 분류하고 모든 검증 단계에 대해 설명 가능한 감사 추적을 제공합니다.

메트릭	전통적인 수동 프로세스	인공지능 기반 프로세스	시간 절약
검증 시간	검증당 5-8시간	30-60분	80-90% 감소
오류율	인간의 오류: 5-15%	AI 오류: <2%	70-90% 감소
문서 품질	일관성 없는 문서화	표준화된 감사 추적	100% 준수 준비 완료
위험 탐지	반응형 위험 탐지	능동적인 패턴 인식	실시간 알림

AI는 오늘날 규정 준수에 어떻게 사용되고 있나요?

AI의 컴플라이언스에서의 부상은 이미 눈에 띄지만, 기존의 도구들은 도전 과제의 일부만을 해결합니다. 경쟁자를 명시하기보다는 카테고리를 살펴볼 수 있습니다:

AI 규정 준수 도구에는 어떤 유형이 있나요?

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카테고리	강점	제한 사항	최고의 선택
신원 및 KYC 자동화	고속 ID 인증	깊은 SOF/SOW 추적 가능성은 제공하지 않습니다.	대규모 온보딩
위험 스크리닝 및 거래 모니터링	제재 및 PEP 검사	부동산 특정 데이터와는 독립적으로 작동합니다.	엔터티 스크리닝
프로세스 오케스트레이션 시스템	워크플로우 통합	설명 가능한 AI 계층이나 전체 감시 기능이 부족함	대기업
최종 사용자 체험/서비스 운영 계약 에이전트	문서 인텔리전스, 리스크 점수화, 감사 보고를 통합합니다.	신흥 카테고리	부동산 전문가

현재 AI 솔루션에서 누락된 것은 무엇인가요?

신원 및 KYC 자동화 플랫폼은 AI가 대규모 ID 검증을 처리할 수 있음을 입증했습니다. 이들은 온보딩 속도에 중점을 두지만, 규제 기관이 요구하는 더 깊은 자금 출처 및 재산 출처 추적 가능성에 대해서는 미흡합니다.
위험 검사 및 거래 모니터링 도구는 제재 및 PEP 검사를 제공하지만 일반적으로 특정 자산 데이터 소스와는 독립적으로 작동합니다.
프로세스 오케스트레이션 시스템은 워크플로를 통합하지만 설명 가능한 AI 레이어나 여러 관할권에 걸친 전체 감사 기능이 부족합니다.

시장은 어디로 향하고 있나요?

이는 새로운 세대의 규정 준수 기술—PropTech를 위해 특별히 설계된 AI 에이전트—가 등장하는 곳입니다. 이 에이전트는 조각들을 자동화하는 대신, 문서 인텔리전스, 리스크 점수 및 감사 보고를 단일하고 설명 가능한 프로세스으로 통합합니다.

그들은 전통적인 KYC와 완전한 SoF/SoW 출처 간의 간극을 줄여, 한때 운영상의 부담이었던 것을 검증 가능한 보증으로 전환합니다.

이러한 발전은 시장의 자동화에 대한 수요를 입증하며 다음 기회를 열어줍니다: 전 세계적으로 확장 가능한 엔드 투 엔드, 투명한 SoF/SoW 검증.

AI 규정 준수를 위한 어떤 윤리적 가이드라인이 필요할까요?

자동화는 책임을 제거하지 않습니다. 각 알고리즘 결정은 추적 가능하고 감사 가능해야 합니다.

AI 준수의 윤리를 어떻게 보장합니까?

세 가지 비협상 요구 사항:

완전한 데이터 소스 투명성
모든 SoF/SoW 평가에서는 어떤 데이터 소스에 접근했는지와 왜 위험 등급이 지정되었는지 기록해야 합니다.
감사자 수준의 설명 가능성
규제 당국은 투명성을 기대합니다: AI의 결과는 감사자가 결정을 추적할 수 있을 만큼 명확해야 하며, 신뢰할 수 있는 감사 가능성과 인간 검토를 지원하는 시스템을 갖추어야 합니다.
정책 통합 문서
기업은 AI가 기존 AML 프레임워크에 통합되는 방식을 정확히 매핑하는 정책 및 통제를 유지해야 합니다. 이는 HMRC의 집행 요약에서 반복적으로 나타나는 결함입니다.

AI 공급업체에게 어떤 질문을 해야 할까요?

각 결정에 사용된 정확한 데이터 소스를 보여주실 수 있나요?
잘못된 긍정 응답과 특수 사례를 어떻게 처리합니까?
AI가 애매한 정보를 만났을 때 무엇이 발생합니까?
감사 추적은 어떻게 저장되며, 얼마나 오래 유지됩니까?
귀하의 시스템이 우리의 기존 사건 관리 시스템과 통합될 수 있나요?

컴플라이언스가 어떻게 경쟁 우위가 될 수 있을까요?

빠르고 투명한 검증은 부담이 아닌 차별점이 될 수 있습니다.

강력한 SOF/SOW 통제가 제공하는 이점은 무엇입니까?

개발자 및 투자 그룹이 강력한 SoF/SoW 통제를 입증할 수 있을 경우 두 가지 중요한 이점을 얻습니다:

1. 거래 완료 속도 향상
정당한 구매자의 거래 종료 시간을 60-80% 단축하여 활성 시장에서 경쟁 우위를 창출합니다.

2. 신뢰의 확장
검증 가능한 거버넌스는 이제 브랜드 자산으로서 기능하며, 기관 투자자들은 자본을 투입하기 전에 준수 인프라를 점점 더 감사하고 있습니다.

ESG는 이와 어떻게 관련되어 있습니까?

ESG 시대에 깨끗한 자금은 지속 가능성의 일부입니다. 투자자들은 자본 유입이 윤리적으로 출처가 있다는 증거를 점점 더 요구하고 있습니다. 문서화되고 AI로 검증된 출처 사슬을 가진 자산은 기관 포트폴리오에서 프리미엄 가치를 제공합니다.

AI 기반 컴플라이언스의 다음 단계는 무엇인가요?

다음 규정 준수 도약은 AI 에이전트, 디지털 ID, 그리고 블록체인 레지스트리를 연결된 검증 메쉬로 결합하여 SoF/SoW 출처가 한 번 검증되고 생태계 전반에 걸쳐 안전하게 공유되는 방식으로 이루어질 것입니다.

규제 변경 사항은 무엇입니까?

규제 개혁은 또한 허점을 메우고 있습니다. 경제 범죄 및 기업 투명성 법 2023는 기업 사무소의 권한을 강화하고 해외 법인의 공시를 확대하여 AI 시스템이 보다 풍부한 공개 데이터를 사용할 수 있도록 합니다.

키 예정 변경 사항:

향상된 유익한 소유권 공개 요구사항
비준수에 대한 더 엄격한 처벌 (최대 £100,000 이상)
실시간 보고 의무 사항 의심스러운 활동
£250,000 이상의 모든 거래에 대한 필수 디지털 신원 확인

기업은 어떻게 준비해야 할까요?

현재 프로세스 감사 — 수동 병목 지점이 어디에 있는지 문서화하세요.
AI 준비 상태 평가 — 데이터 품질 및 시스템 통합 요구 사항 평가
파일럿 프로그램에서 시작하세요 — 전체 배포 전에 10-20%의 사례에서 AI를 테스트하세요
직원에게 AI 보강에 대한 교육 제공 — 규정 준수 담당자는 AI에 의해 대체되는 것이 아니라 AI 와 함께 작업하는 방법을 이해해야 합니다.
공급업체 관계 구축 — 초기 수용자는 더 나은 가격과 맞춤화를 얻습니다.

자주 묻는 질문

자금 출처(Source of Funds)와 재산 출처(Source of Wealth)의 차이점은 무엇인가요?

자금 출처 (SoF)는 특정 거래에 사용되는 돈의 구체적인 출처를 가리킵니다. 예를 들어, 부동산 판매 수익, 유산, 또는 사업 소득 등이 있습니다. 이는 "이 특정 돈은 어디서 왔는가?"라는 질문에 대한 답변입니다.

부의 출처(Source of Wealth, SoW)는 보다 폭넓은 개념으로, 고객이 시간이 지남에 따라 전체 부를 어떻게 축적했는지를 살펴봅니다. 여기에는 고용 이력, 사업 소유, 투자 및 기타 부를 쌓는 활동들이 포함됩니다. 이는 "이 사람이 이 거래를 감당할 만큼 어떻게 부유해졌는가?"라는 질문에 답합니다.

둘 다 2017년 자금세탁규정에 따른 강화된 실사를 위해 필요합니다.

AI 기반 SOF/SOW 검증은 수동 프로세스와 비교했을 때 얼마나 걸리나요?

수동 검증: 평균적으로 케이스당 5-8시간이 소요되며, 복잡한 국제 거래로 여러 자금 출처가 있는 경우 2-4주로 연장될 수 있습니다.

AI 기반 검증: 표준 사례는 30-60분, 복잡한 사례는 몇 주가 아닌 2-4시간 내에 해결됩니다.

고용량 운영에서 시간 절약은 누적됩니다. 매년 500건의 인증을 처리하는 업체는 2,000-3,500시간을 회복할 수 있으며, 이는 1-2명의 정규직 직원에 해당합니다.

자금 출처 확인을 위해 필요한 서류는 무엇인가요?

필요한 문서에는 일반적으로 다음이 포함됩니다:

근로 소득:

최근 급여 명세서(지난 3-6개월)
P60 또는 세금 신고서
고용 계약서
급여 입금이 있는 은행 거래명세서

부동산 판매를 위해:

변호사로부터의 완료 진술
재산 소유권 증명
은행 명세서에 수령된 수익이 표시됩니다.

상속에 대하여:

유서의 승인
부동산 계좌
변호사의 배포 확인서
은행 명세서 수취 내역 표시

비즈니스 수입:

회사 계좌 (최근 2-3년)
세금 신고서
주주 증명서
배당권 또는 분배 기록

저축/투자를 위해:

투자 계좌 명세서
원본 입금 출처 증명
유동 자산의 거래 기록

AI 시스템은 이러한 문서를 자동으로 검증할 수 있으며, OCR을 사용하고 공공 데이터베이스와 교차 참조하여 불일치를 감지합니다.

AI가 인간 컴플라이언스 담당자를 완전히 대체할 수 있을까요?

아니요—하지만 그것은 그것들을 상당히 보강할 수 있습니다.

AI는 다음에서 뛰어납니다:

대량의 문서를 빠르게 처리하기
여러 데이터베이스 간 데이터 교차 참조
인간이 놓칠 수 있는 패턴 탐지
일관된 기준 유지
감사 준비 완료 문서 생성

인간은 여전히 다음과 같은 분야에서 필수적입니다:

복잡한 판단이 필요한 경계 사례
맥락과 뉘앙스를 이해하기
클라이언트와의 인터뷰 시 경고 신호가 나타날 때
고위험 사례에 대한 최종 승인
규제 당국에 대한 결정 설명

최적의 모델은 AI + 인간 하이브리드입니다: AI가 80-90%의 일상적인 검증 작업을 처리하고, 인간 검토가 필요한 10-20%의 사례를 플래그합니다. 이를 통해 준수 담당자는 관리 작업보다는 고부가가치, 고위험 작업에 집중할 수 있습니다.

AI 기반 SOF/SOW 검증은 얼마나 절약할 수 있나요?

가격 모델은 공급자 및 배포 유형에 따라 다릅니다.

ROI 계산:

수동 처리 비용이 케이스당 £150-250 (직원 시간 5-8시간, 시간당 £30-50의 총 비용)이라면, AI가 이를 케이스당 £30-60으로 줄인다면 절감액은 다음과 같습니다:

연간 100건: £10,000-20,000 절약
연간 500건: £50,000-100,000 절감
연간 1,000건: £100,000-200,000 절감

대부분의 기업은 3-6개월 이내에 긍정적인 ROI를 달성합니다.

ROI 계산하기 →

AI로 생성된 컴플라이언스 문서는 영국에서 법적으로 허용됩니까?

예, 특정 조건이 충족되면 가능합니다.

2017년 자금세탁법 및 법률협회와 SRA의 지침에 따라, AI 생성 문서는 다음과 같은 경우에 허용됩니다:

감사 추적이 완료되었습니다 — 모든 AI 결정은 출처 데이터에 추적 가능해야 합니다.
인간의 감독이 존재함 — 지명된 준수 담당자가 고위험 사례를 검토하고 승인해야 합니다.
시스템이 검증되었습니다 — AI 시스템은 정확성을 위해 정기적으로 테스트되고 인증되어야 합니다.
설명 가능성이 유지됨 — AI가 결론에 도달하는 방법을 규제 기관에 정확하게 설명할 수 있어야 합니다.

핵심 법적 요구사항은 어떻게 검증이 수행되었는지가 아니라, 그것이 규정 33에 따른 "합리적인 조치" 기준을 충족한다는 것입니다. AI는 적절히 구현된다면 수동 프로세스를 종종 초과하여 이 기준을 충족할 수 있습니다.

중요: 기업은 AI를 사용할 때에도 준수 실패에 대해 법적으로 책임을 집니다. 이 기술은 도구일 뿐, 책임 면제 수단이 아닙니다.

HMRC의 AML 요구사항을 준수하지 않을 경우의 처벌은 무엇인가요?

재정적 제재:

등록되지 않은 거래: £1,200 - £50,000 per firm
고객 실사 실패: £5,000 - £100,000+
재범: 처벌이 두 배 또는 세 배로 증가할 수 있습니다.
심각한 위반: 형사 소송에서 무제한 벌금

비재무적 결과:

거래 권한 정지
의무적인 외부 감사(회사의 비용 부담)
공식적인 위반 사항 공개(평판 손상)
임원 및 이사의 개인 책임
극단적인 경우의 형사 기소

최근 집행 데이터:

2024년 10월 - 2025년 3월: £3.21백만의 벌금 (336건)
5년 동안의 부동산 중개업체 총액: 490만 파운드
평균 벌금: £9,500 per case
추세: 벌금이 매년 15-20% 증가하고 있음

문서화된 체계적인 준수는 최고의 방어이며, AI는 이를 대규모로 달성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

가장 일반적인 자금 출처의 경고 신호는 무엇입니까?

AI 시스템은 이러한 경고 신호를 감지하도록 훈련됩니다:

거래 패턴 적신호:

여러 작은 예치금이 큰 구매 직전에 존재하는 것 (구조화)
여러 무관한 출처에서 도착하는 자금
해외 송금은 명확한 비즈니스 관계가 없는 경우입니다.
비정상적인 금액 또는 시기에 대한 현금 예치

문서화 경고 신호:

문서 간 일관되지 않은 날짜 또는 금액
저품질 또는 변경된 문서
추가 정보를 제공하는 데 대한 주저함
고위험 관할권의 문서

출처 검증 경고 신호:

소득이 명시된 고용과 일치하지 않습니다.
자산 매각 수익은 시장 가치와 일치하지 않습니다.
사업 소득은 공공 기록을 통해 확인할 수 없습니다.
상속 금액이 재산 규모에 비해 지나치게 불균형해 보입니다.

행동적 적신호:

비정상적인 긴급성으로 거래를 완료하다
회피적인 자금 출처에 대한 답변
빈번한 거래 구조 변경
제3자의 개입에 명확한 이유 없이

AI 시스템은 이러한 패턴을 데이터베이스와 자동으로 교차 참조하고 몇 분 내에 인간 검토를 위해 케이스를 표시할 수 있습니다.

어떤 AI 준수 플랫폼이 내 회사에 적합한지 어떻게 선택하나요?

필수 평가 기준:

1. 준수 범위

둘 다 SoF 및 SoW 확인을 포함하나요?
국제 거래를 처리할 수 있나요?
향상된 실사 지원하나요?
최신 규정에 맞게 업데이트되었나요?

2. 통합 기능

귀하의 사례 관리 시스템과 통합됩니까?
기존 데이터베이스에 연결할 수 있나요?
문서 관리 워크플로우를 지원하나요?
커스텀 통합을 위한 API가 있나요?

3. 설명 가능성 및 감사 가능성

결정이 어떻게 내려지는지 정확히 볼 수 있나요?
감사 추적은 내보낼 수 있나요? 보관할 수 있나요?
AI 의사결정을 규제 당국에 설명할 수 있나요?
알고리즘 업데이트에 대한 버전 관리가 있나요?

4. 정확성 및 성능

허위 긍정 비율은 얼마인가요?
엣지 케이스를 어떻게 처리하나요?
사례당 처리 시간은 얼마입니까?
불확실한 경우에 대한 인간 검토 대기열이 있습니까?

5. 지원 및 교육

구현 지원이 포함되어 있나요?
직원에게 어떤 교육이 제공되나요?
지속적인 기술 지원이 있나요?
정기적인 업데이트가 포함되어 있습니까?

6. 보안 및 데이터 보호

GDPR 준수 여부는?
데이터는 어디에 저장되나요(영국/유럽 연합 선호)?
어떤 암호화 표준이 사용되나요?
데이터 유지 관리는 어떻게 이루어지나요?

피해야 할 경고 신호:

설명이 없는 "블랙 박스" 시스템
정확성 메트릭을 제공할 수 없는 공급업체
영국/유럽 데이터 거주지 옵션 없음
열악한 통합 능력
규제 업데이트에 대한 약속 부족

AI가 실수를 하면 어떻게 되나요?

책임 및 회계 프레임워크:

1. 회사 책임
귀사는 AI가 개입했는지 여부에 관계없이 모든 컴플라이언스 결정에 대해 법적으로 책임이 있습니다. AI는 도구일 뿐, 책임 보호 수단이 아닙니다.

2. 오류 감지
잘 설계된 시스템에는 다음이 포함됩니다:

모든 결정에 대한 신뢰도 점수
낮은 신뢰도가 있는 사례에 대한 자동 플래그 지정 및 인간 검토를 위한 대기
정기적인 정확성 감사는 인간 전문가 결정에 대해 진행됩니다.
피드백 루프를 통해 시간이 지남에 따라 개선하기

3. 수정 프로세스
오류가 발생할 때:

인간 준수 담당자가 사건을 검토합니다.
결정이 문서화된 이유로 무효화됩니다.
시스템 개선을 위한 오류가 기록됩니다.
필요한 경우 영향을 받는 이해관계자에게 통보됩니다.
규제 보고 의무가 충족됩니다

4. 위험 완화
모범 사례는 다음과 같습니다:

AI를 고위험 사례에 대한 100% 자동화된 결정에 결코 사용하지 마십시오.
엣지 케이스에 대한 인간 리뷰 대기열 유지
정기적인 시스템 검증 및 테스트
명확한 에스컬레이션 절차
AI 한계에 대한 포괄적인 직원 교육

5. 지속적인 개선
선도적인 AI 시스템은 다음을 통해 오류로부터 학습합니다:

수정된 결정으로부터의 감독 학습
정기적인 모델 재훈련을 새로운 데이터로 진행하기
알고리즘 업데이트의 A/B 테스트
외부 감사 및 검증

목표는 완벽이 아니라 순수 수동 프로세스보다 더 나은 정확성과 일관성을 달성하면서 전체적인 책임을 유지하는 것입니다.

결론

영국 부동산 분야는 기술이 부족하지 않지만 명확성이 부족합니다. 모든 HMRC 제재 목록은 준수 실패가 흔히 무지에 관한 것이 아니라는 것을 상기시킵니다; 이는 프로세스 피로와 문서 누락에 관한 것입니다.

AI는 의도를 수정할 수는 없지만 비효율성을 해결할 수 있습니다. 다음 규정 준수 물결을 살아남는 기업은 단순히 양식에 체크 마크를 찍는 것이 아니라, 데이터로 모든 파운드가 거래에 어떻게 들어갔는지 정확히 보여줄 것입니다.

AI가 자산 준수를 변혁할지 여부가 질문이 아니라—이미 변혁하고 있다. 질문은 귀사의 회사가 그 변혁을 주도할 것인지, 아니면 경쟁자들이 극복할 수 없는 이점을 가질 때 따라잡아야 할 것인지이다.

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저자 소개

Gary C. Tate는 SkyDeck.ai의 공동 창립자이자 최고 수익 책임자입니다. SkyDeck.ai는 조직이 운영, 재무 및 판매 전반에 걸쳐 규정을 준수하는 자동화를 배포하도록 돕는 안전한 AI 생산성 플랫폼입니다. 15년 이상의 규정 준수 자동화 및 규제 기술 경험을 가진 Gary는 200개 이상의 부동산 회사에 AML 구현 및 디지털 전환에 대한 조언을 해왔습니다.

Gary와 LinkedIn에서 연결하거나 SkyDeck.ai에서 AI 기반 준수 솔루션에 대해 더 알아보세요.

인용 및 출처

이 글에 대해

이 분석은 공식 HMRC 집행 데이터, 영국 국가 위험 평가 2025, 금융 행동 태스크 포스 지침을 기반으로 합니다. 모든 통계는 2025년 10월 기준입니다. Gary C. Tate는 15년 이상의 규정 준수 자동화 경험을 보유하고 있으며 200개 이상의 부동산 회사에 AML 구현에 대해 조언해 왔습니다.

게리 C. 테이트

게리와 만나보세요. 그는 Remeberizer AI와 SkyDeck.ai의 공동 창립자이자 CRO로서 이끄는 힘입니다. 게리는 평생 동안 기술에 대한 열정을 가진 숙련된 경영진으로, 35년에 걸친 리더십 경력을 가지고 있습니다. 그는 새로운 도전에 맞서고 기술 세계에서 영향력 있는 변화를 주도하기 위해 자신의 기술, 시장 진입 및 리더십 역량을 활용하는 데 집중하고 있습니다. 생성적 AI가 그의 새로운 열정입니다.