소셜 네트워크 분석 기반의 금융회사 불법대출 이상징후 탐지기법에 관한 연구

Vol. 22, No. 4, pp. 851-868, 8월. 2012
10.13089/JKIISC.2012.22.4.851, Full Text:
Keywords: Financial Frauds, Anomaly Signal, Forensic Accounting, Social Network Analysis, Association Coefficient
Abstract

2008년 금융위기 이후 지속된 부동산 경기침체의 여파로 금융회사의 부동산 프로젝트 파이낸싱 대출의 부실화가 확대되면서 금융시장이 여전히 불안한 모습이다. 특히 서민금융기관의 불법행위가 드러난 후 경제주체들의 시장불안 심리가 증가하고 금융시장의 혼란이 가중되는 등 국가경제 전반에 걸쳐 잠재적 위험이 증가하고 있다. 이와 같이 경기침체가 장기화됨에 따라 수익구조 및 자금조달 능력이 취약한 서민금융기관은 부실자산을 은폐하기 위해 다양한 수단으로 불법행위를 저지른다. 특히 대주주 및 동일차주에 대한 대출은 대부분 제3자 명의의 차명계좌를 이용하기 때문에 사전 적발이 쉽지 않다. 따라서 타인명의 불법대출을 효과적으로 탐지하기 위해서는 대출 차주들 간의 연관성 분석을 통해 서로 관련성이 높은 차주들을 하나의 대출로 군집화하여 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 최근 사회학 위주로 연구되고 있는 소셜 네트워크 분석을 금융사기에 대한 수사 영역으로 확장하여 대출차주들 간의 연관성 분석을 통해 금융회사들의 불법대출을 사전 탐지하는 분석기법을 소개한다. 이 분석기법은 금융당국 및 수사기관 등의 현장검사 또는 조사에서 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

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Cite this article
[IEEE Style]
C. Wi, H. Kim, S. Lee, "A Study on Detection Technique of Anomaly Signal for Financial Loan Fraud Based on Social Network Analysis," Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, vol. 22, no. 4, pp. 851-868, 2012. DOI: 10.13089/JKIISC.2012.22.4.851.

[ACM Style]
Choong-Ki Wi, Hyoung-Joong Kim, and Sang-Jin Lee. 2012. A Study on Detection Technique of Anomaly Signal for Financial Loan Fraud Based on Social Network Analysis. Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, 22, 4, (2012), 851-868. DOI: 10.13089/JKIISC.2012.22.4.851.