2026 토스 AML 전문가 합격 가이드 자소서 & 면접 완벽 대비!

면접

1. 토스 AML 모니터링에서 가장 중요하다고 보는 지표는 무엇이며, 그 이유는 무엇입니까
2. 룰 기반 탐지와 머신러닝 기반 탐지의 장단점을 AML 관점에서 어떻게 정리하겠습니까
3. 오탐을 줄이면서도 미탐을 낮추기 위한 운영 전략을 사례 중심으로 설명해 주십시오
4. 의심거래 판단이 애매한 케이스에서 본인은 어떤 기준과 절차로 결론을 내리겠습니까
5. 대규모 트래픽 환경에서 케이스 처리 SLA를 맞추기 위한 본인만의 업무 설계 방식은 무엇입니

제가 토스의 AML Monitoring Specialist에 지원하는 이유는 금융의 편리함이 커질수록 자금세탁 리스크는 더 빠르게 변형되고, 그 변형 속도를 따라잡는 조직만이 결국 고객 신뢰를 지킬 수 있다고 보기 때문입니다. 저는 AML을 규정 준수의 비용으로 보지 않습니다. AML은 제품의 신뢰도를 구성하는 안전장치이고, 신뢰는 토스가 성장하는 방식 자체를 지탱하는 기반입니다. 특히 토스처럼 사용성과 확장성을 동시에 끌어올리는 환경에서는, AML 모니터링이 뒤늦게 따라가는 기능이 아니라 설계 단계부터 제품과 함께 움직여야 합니다.

제가 해결하고 싶은 문제는 단순합니다. 첫째, 탐지의 정확도를 높이면서도 고객 경험을 불필요하게 망가뜨리지 않는 균형을 만드는 것. 둘째, 케이스 처리의 속도를 올리면서도 판단의 일관성과 근거성을 더 단단하게 만드는 것. 금융사 AML 현장에서는 종종 모니터링이 규칙과 절차의 집합으로 굳어져, 실