Reg-Tech의 사전적 정의는 규제(Regulation)와 기술(Technology)의 합성어로 “빅데이터(Big Data), 인공지능(AI), 블록체인(Block Chain) 분석 등을 통해 금융 관련 법규를 준수하고 실시간으로 규제에 대응, 보고하기 위한 기술적 접근”을 의미한다. (IT 위키 정의) 이는 사전적 의미로 다소 협의적 해석일 수 있으며, 그 의미와 기술의 활용 범위를 넓게 해석하면 “규정문제를 해결하고, 기업/기관들이 규제 요구사항을 이해하고 규정을 준수하도록 돕는 기술 또는 소프트웨어를 포함해 광범위하게 정의” 될 수 있다. (CB Insights 정의)

대부분의 비즈니스 영역에서 기업과 기관이 준수해야 할 복잡하고 다양한 규제는 사업관리자와 리스크 관리자들에게 적지 않은 부담을 줄 수 있다. 규제와 관련된 정보들은 비가시성 및 비가독성, 취약성, 대량성, 휘발성, 초국경성으로 변화된 상황에서 규제 대응 업무인 컴플라이언스는 인간의 능력만으로는 충분하지 않으며, 규제의 복잡성과 그에 따른 컴플라이언스 비용 부담은 기업경영의 걸림돌로 작용하여 기업의 경쟁력 저하와 수익성 악화를 초래할 수 있다. 이러한 리스크와 부담을 해결해주고 새로운 비즈니스 진입에 도움을 줄 수 있는 규제관리 기술이 Reg-Tech라고 할 수 있다.

Reg-Tech 기술은 출발점이 금융 시장이며 금융시장에 특화되어 활용되고 있다. 이러한 배경 때문에 Fin-Tech의 하위 기술 분야로 분류되기도 한다. 활용에 있어서는 Fintech 기업들이 ICT 기술을 중심으로 새로운 금융서비스를 만들고 사업에 진출하면서 금융규제에 대응하기 위해 Reg-Tech 기술을 활용하는 사례와 금융기관을 관리 감독하는 감독기관이 금융감독의 목적으로 Reg-Tech 기술을 활용하는 사례가 있다. 금융기업들이 감독기관의 규제 감독에 대응하기 위한 기술을 Comp-Tech(Compliance & Technology)라고 하기도 하며, 감독기관이 금융감독 목적으로 사용하는 기술 영역을 Sup-Tech(Supervise & Technology)라고 세분화하여 부르기도 한다. 모두 Reg-Tech에 속해 있는 기술적 영역이라고 할 수 있다. 구체적인 기술 활용 사례는 다음과 같다.

- AML(Anti Money Laundering) : 자금세탁방지법에 대응하기 위해 고안되었으며, 빅데이터, AI 기술을 접목하여 거래정보를 모니터링하며 자금세탁거래를 탐지하고 차단하는 시스템.

- FDS(Fraud Detection System): 인터넷뱅킹 등 금융거래 로그를 분석하여 이상거래징후를 탐지하고 차단하는 시스템.

- DLP(Data Loss Prevention): 일반적으로 내부정보유출방지를 의미하는 보안시스템으로 전통적으로는 PC 단말이나 네트워크 제어를 통해 내부 정보가 외부로 유출되는 것을 감시하고 방지하는 기술이었으나 최근에는 웹메일, 메신저를 포함한 다양한 경로로 주고받는 데이터를 분석하여 내부 통제 규정 위반이나 고객정보 외부 유출을 모니터링하고 차단하는 Reg-Tech 개념의 시스템으로 진화됨.

- 기타: 그 외 고객신원확인, 금융상품검증, 불완전판매탐지, 내부통제, 횡령방지 등 AI, 머신러닝, RPA 와 같은 고도화된 ICT 기술을 접목하여 진화하며 발전하고 있음.

Reg-Tech 시장은 Fintech 시장과 함께 급격히 성장하고 있으며, 미국 마케팅 조사 전문기업 Custom Market Insights에 따르면 2021년 약 10조 원의 시장이 형성되었으며, 매년 성장하여 2030년에는 수백조 원 시장으로 확대되고 연간 평균 15%의 성장을 예측하고 있다. 2008년 글로벌 금융위기 이후 주요 국가들이 과도한 규제를 금융위기의 주요 원인으로 판단하고 금융규제를 강화하면서 Reg-Tech 기술이 등장했고 조금씩 발전하여 현재의 거대한 시장을 생성하게 되었다. 대표적 기업으로는 ‘Fundapps’(영국), ‘Trulioo’(캐나다), ‘Silverfinch’(아일랜드) 등이며, 시장 규모가 증가하며 새로운 스타트업의 등장과 성장이 이어지고 있다. 한국에서는 자금세탁방지법, 금융기업 거버넌스 관점에서 두각을 보이는 ‘옥타솔루션’, ‘닉컴퍼니’ 등의 기업들이 있다.

Reg-Tech 시장은 태생적 정의에 따라 주로 Fintech 기술의 파생 분야로 인식된다. 하지만 집적된 기술과 활용 분야를 고려하면 금융 Fintech에만 국한되어 활용하지는 않을 듯하다. 그 영역은 지속적으로 확장될 수 있으며, 기술 또한 발전하고 있고 앞으로도 더욱 정밀하게 진화될 것으로 예상된다. 시장 규모의 성장만큼이나 많은 기업이 시장에 진입하고 있으며 더불어 기술도 발전하고 있다. 단기적으로는 빅데이터, AI, 로보틱스, 머신러닝, 머신리더블 레귤레이션 기술을 기반으로 각종 규제 준수 감시와 부정행위 탐지의 속도와 정확도를 높여가고 있다. 장기적으로는 AI와 로보틱스 기술을 중심으로 불완전거래/불완전상품 검증, 각종 규제 보고서 자동화 등 한 단계 발전한 시스템과 서비스로 진화할 수 있다. 여기서 주목할 부분은 “이러한 ICT 핵심 기술을 통해 만들어낸 Reg-Tech 시스템과 서비스를 오직 Fintech 영역에만 활용할 것인가?“이다. 규제는 금융에만 존재하지 않으며, 어떠한 산업 영역에도 존재한다. 개인정보보호 관련 법과 규제는 거의 모든 기업과 기관이 피할 수 없는 규제이며, 안전보건 관련 규제 또한 그러하다. Reg-Tech 기술은 금융시장에만 사용하고 발전하는 것이 아니라 다양한 분야의 규제를 보다 효과적으로 대응하고 컴플라이언스 업무를 관리하는 데 폭넓게 사용하는 것이 그 의미에 부합하고 시장을 더 넓혀갈 수 있는 길이다.

최근 기업과 사회 전면에 화두가 된 ESG 평가는 기업 입장에서는 또 다른 ”번거로움과 곤란함“을 주는 규제 아닌 규제일 수 있다. 공급망기업은 ”갑“이라고 할 수 있는 글로벌기업, 대기업, 금융기관이 제시하는 기준에 따른 평가보고서 요청에 응해야 하고 적절히 대응해야 한다. 아직은 강제성을 띠고 있지는 않지만, 누구나 어느 시점에는 그 무게감이 달라지겠다고 생각하고 있다. ESG는 앞으로 모든 기업이 영향받을 수 있는 컴플라이언스가 될 것 같다. Reg-Tech 기술은 활용하기에 따라 더 많은 영역에 광범위하게 사용될 수 있으며, 예로 든 ESG 영역에 접목한다면 커다란 시너지가 날 수 있고 더 보편화될 수 있다. 이것은 Reg-Tech 시장 확장의 한 가지 예일 뿐이다. 기술이란 것이 늘 그렇듯, 쓰임새가 많으면 발전하고 진화하기 마련이다. Reg-Tech의 진화는 시장의 확장으로 더욱 가속화 할 수 있다.