탱고스, 금융 범죄 조사에 자율적 AI 적용을 위한 2,000만 달러 시드 라운드 투자 유치

금융 기관은 의심스러운 거래, 제재 위반, 사기 등에 대한 기술 투자를 통해 수십억 달러를 투자했습니다. 그러나 경고가 발생한 후에 가장 시간이 걸리는 부분인 인간 조사자가 수동으로 증거를 수집하고, 분산된 데이터 소스를 연결하고, 결과를 검증하고, 규제기관에 제출할 수 있는 보고서를 생성해야 합니다. 이러한 조사 병목 현상은 금융 범죄 예방에서 가장 큰 운영적인 도전이 되었습니다.

이스라엘의 스타트업인 탱고스 AI는 자율적 AI 에이전트가 이러한 방정식을 근본적으로 변경할 수 있다고 믿습니다. 회사는 $2,000만 달러의 시드 투자 유치를 발표했습니다. 이는 1억 달러의 평가를 기반으로 합니다. 레드 닷 캐피탈 파트너스(Red Dot Capital Partners)가 주도하고, 리더스 펀드(Leaders Fund), 클라림(Clarim), 벤처 이스라엘(Venture Israel), 셀라 벤처스(Selah Ventures)가 참여했습니다. 신규 자본은 제품 개발 가속, 엔지니어링 및 마케팅 팀 확대, 금융 기관, 정부 기관, 정보 기관을 대상으로 한 배포 확대를 위해 사용될 것입니다.

2025년에 시리얼 엔트레프레너인 에얄 아조울레이(Eyal Azoulay)가 설립한 탱고스는 금융 범죄 조사, 제재 집행, 정보 작전, 은행, 인공지능 분야의 베테랑을 보유한 리더십 팀을 구성했습니다. 회사는 이전에 럼블(Rumble)을 설립하여 이후 BNY 멜론에 인수된 바 있습니다.

검출을 넘어서

은행은 기계 학습과 규칙 기반 모니터링 시스템을 통해 의심스러운 활동을檢出하는 능력을 지속적으로 개선해 왔습니다. 그러나 탱고스는 조사 단계에서 상대적으로 혁신이 이루어지지 않았다고 주장합니다.

탱고스의 플랫폼은 단순히 잠재적으로 위험한 거래를 플래그하는 대신 조사부터 끝까지 자율적으로 수행하도록 설계되었습니다. 탱고스의 AI 에이전트는 증거를 평가하고, 경쟁 가설을 테스트하고, 결론을 검증하고, 수익권 구조를 식별하고, 엔티티 간의 관계를 매핑하고, 궁극적으로 감사 트레일을 포함한 완전한 사례 파일을 생성합니다.

회사는 플랫폼을 자율적 조사 엔진으로 설명하며, 금융 범죄 조사를 몇 분 안에 완료할 수 있다고 주장합니다. 또한 출처가 추적 가능한, 검사자용 증거를 생성합니다. 블랙박스 언어 모델과는 달리, 시스템은 투명한 추론, 체계적인 검증, 변경 불가능한 감사 트레일, 그리고 회사가 “유리 상자 방어 가능성”이라고 부르는 것을 강조합니다. 이는 모든 결론이 지원되는 증거로 추적될 수 있도록 합니다.

금융 범죄를 위한 목적 지향적 설계

일반적인 목적의 AI 모델과는 달리, 탱고스는 금융 범죄 조사를 위한 도메인 특정 조사 워크플로우를 구축했습니다. 이는 반 돈 세탁(AML), 강화된尽职調査(EDD), 제재 준수, 사기 조사, 정치적으로 노출된 사람(PEP) 스크리닝, 테러 자금 조달 대응(CTF), 수익권 분석을 대상으로 합니다.

플랫폼은 또한 여러 언어를 지원하는 다중 관할권 조사를 지원하여 조직이 여러 국가와 규제 환경을 아우르는 점점 더 복잡한 금융 범죄 네트워크를 조사할 수 있습니다. 회사는 자율적 조사자가 구조화된 조사 방법론과 재사용 가능한 전문가 플레이북을 결합하면서 추론 과정 전반에 걸쳐 완전한 투명성을 유지한다고 주장합니다.

규제 기대와 사례 백로그가 증가하는 규제 팀을 위해 가치는 자동화 이상입니다. 탱고스는 규제 준수를 유지하면서 조사를 수행할 수 있는 능력을 크게 증가시키는 것을 목표로 합니다.

조사하는 AI 구축

“금융 범죄는 전통적인 조사 프로세스의 능력을 넘어서는 네트워크 문제로 진화했다”라고 창립자이자 CEO인 에얄 아조울레이는 말했다. “조직은 위험을檢出하는 데 큰 진전을 이루었지만, 조사 프로세스는 여전히 금융 범죄 예방에서 가장 큰 운영적인 병목 현상입니다.”

이 철학은 플랫폼의 아키텍처 전반에 반영됩니다. 탱고스는 역방향 추론, 반증에 대한 체계적인 검증, 지속적인 기관 지식, 클라우드, 프라이빗 클라우드 또는 완전히 에어 갭 환경을 포함한 배포 유연성을 강조합니다. 회사는 기술이 기존 규제 인프라와 통합할 수 있으며 고객이 현재 시스템을 대체할 필요가 없다고 주장합니다.

자율적 규제의 성장하는 시장

시기는 유리할 수 있습니다. 금융 범죄는 매년 약 1.5조 달러의 불법 수익을 창출하는 것으로 추정됩니다. 한편, 금융 기관은 경고량의 증가, 제재 체계의 복잡성, 경험있는 조사자의 부족 등으로 계속 어려움을 겪고 있습니다.

은행은 지난 10년 동안檢出 기술에大量 투자했지만, 많은 기관이 여전히 자원을 확보할 수 없기 때문에 생성된 경고 중 일부만 조사하고 있습니다. 이는 기관이 규제 기대와 운영 현실 사이에서 균형을 유지하도록 합니다.

투자자들은 점점 더 자율적 AI를 규제 기술의 다음 진화로 보고 있습니다. 탱고스와 같은 플랫폼은 인간 조사자를 대체하는 대신 증거 수집, 관계 매핑, 문서 생성, 사례 준비를 자동화하여 조사자가 더 높은 수준의 판단과 의사 결정에 집중할 수 있도록 합니다.

탱고스에 따르면, 플랫폼은 이미 주요 금융 기관과 정보 기관에서 높은 위험을 가진 금융 범죄, 제재, 국가 안보 조사에서 사용되고 있습니다.

반 돈 세탁, 제재 집행, 사기 조사 등이 점점 더 복잡해짐에 따라, 금융 기관은 규제 표준을 손상하지 않으면서 조사 효율성을 개선하기 위한 새로운 접근 방식을 탐색하고 있습니다. 탱고스 AI는 이러한 도전에 자율적 AI를 적용하려는 점점 더 많은 회사 중 하나입니다.