국제적 자금세탁 의심거래에 대한 소셜 네트워크 분석(SNA): 미국 재무부의 의심거래보고(SAR) 문건을 중심으로

국문 초록 (Abstract)

소셜 네트워크 분석은 사람과 사람 혹은 회사와 회사같이 엔티티(entity)와 엔티티(entity) 간의 관계를 분석하는 매우 유용한 도구이다. 자금세탁 과정의 특성은 많은 수의 중간책을 거쳐 마지막 단계에서는 실제 소유자에게로 통합(integration)되는 특징을 가지고 있어 소셜 네트워크 분석을 사용하는 것이 매우 유용하다. 그동안 선행 연구자들이 이론적 연구 또는 소셜 네트워크 서비스상의 일부 자료를 가지고 연구를 진행해 왔다. 이에 선행연구자들은 금융거래 데이터와 같은 연결성이 강한 금전적 네트워크에 관한 후행 연구를 주문해 왔다. 이에 본 연구진은 2020년 9월 20일 국제탐사보도언론인협회(The International Consortium of Investigative Journalists: ICIJ)가 발표한 미국 재무부 소속 금융범죄단속네트워크(The Financial Crimes Enforcement Network: FinCEN) 자료를 분석하였다. 이 자료는 미국의 국제송금망에 참여하고 있는 금융회사가 고객의 금융거래 중에서 합리적 의심이 있는 거래에 대하여 금융범죄단속네트워크 앞으로 보고한 의심거래보고(Suspicious Activity Report: SAR) 자료이다. 본 연구는 자금세탁방지 및 법경제학 연구에 실제 보고된 의심거래보고(SAR) 자료를 분석한 새로운 시도이다. 본 연구진은 이번 연구를 통하여 자금세탁 의심거래 구성원들의 동질선호성(homophily)과 공범의 ‘사회적 교환이론’(social exchange perspective)의 특성을 확인할 수 있었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Social network analysis is a very useful tool for analyzing relationships between entities and entities, such as people and people or companies. The nature of the money laundering process has features that go through a large number of intermediaries and are integrated into the beneficial owner in the final stage, making it very useful to use social network analysis. Until now, leading researchers have conducted research with theoretical research or some data on social network services. In response, leading researchers have called for follow-up studies on highly connected financial networks, such as financial transaction data. Therefore, the research team analyzed the data of The Financial Crimes Enforcement Network (FinCEN) under the US Treasury Department announced by the International Association of Investigative Journalists (ICIJ) on September 20, 2020. This data is a Suspicious Activity Report (SAR) report that a financial company participating in the US international remittance network reported to the Financial Crimes Enforcement Network on transactions with reasonable suspicion among clients" financial transactions. This is the first study to analyze the Suspicious Transaction Report(SAR) data actually reported in anti-money laundering and law economics studies. Through this study, the researchers were able to confirm the characteristics of the homophily of members of suspicious money laundering transactions and the social exchange perspective of accomplices.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. 선행 연구 검토
• Ⅲ. 연구 문제와 분석 자료
• Ⅳ. 연구 결과
• Ⅴ. 결론
• 참고문헌
• Abstract

참고문헌 (Reference)

• 1 서정원, "자금세탁 의심거래 탐지 방안 연구 – 소셜 네트워크 분석 기법을 중심으로" 한국디지털콘텐츠학회 20 (20): 569-576, 2019
• 2 김대식, "소셜네트워크분석 접근법을 활용한 글로벌 금융시장 네트워크 분석" 한국경영과학회 38 (38): 11-33, 2013
• 3 이민식, "마약류범죄의 공범구조 및 연결망 분석" 한국형사법무정책연구원 18 (18): 231-264, 2007
• 4 김민희, "걸음마 뗀 소셜 분석 한계 아는 만큼 가치가 보인다" LG Business Insight 2013
• 5 Mejias, Ulises A, "The limits of networks as models for organizing the social" 11 (11): 16-, 2009
• 6 Drezewski, Rafal, "The application of social network analysis algorithms in a system supporting money laundering detection" 295 : 18-32, 2015
• 7 Scott, John, "Social network analysis: A handbook" Sage Publications, Inc 1991
• 8 Wasserman Stanley, "Social Network Analysis: Methods and Applications"
• 9 Grund, Thomas, "SOCIAL NETWORK ANALYSIS USING STATA" UK Stata Group 2015
• 10 Bonacich, Phillip, "Power and Centrality : A Family of Measures" 92 (92): 1170-1182, 1987
• 11 CGI Group Inc, "Implementing social network analysis for fraud prevention" CGI Inc 2011
• 12 IMF, "GDP per capita, current prices(U.S. dollars per capita)"
• 13 Stephens-Davidowitz, Seth, "Everybody lies: Big data, new data, and what the internet can tell us about who we really are" HarperCollins 2017
• 14 ICIJ, "Download FinCEN Files transaction data"
• 15 Weerman, Frank M, "Co‐offending as Social Exchange. Explaining Characteristics of Co‐offending" 43 : 398-416, 2003
• 16 Freeman, Linton C, "Centrality in Social Networks: Conceptual Clarification" 1 (1): 215-239, 1979
• 17 Moreno, J. L, "An Approach to a New Political Orientation" Beacon House. Shaikh 1951
• 18 Abdul K, "A model for identifying relationships of suspicious customers in money laundering using social network functions" 1 : 141-144, 2018