규제 기관이 신뢰하는 컴플라이언스 교육
AI 시뮬레이션으로 진행하는 KYC, PLD/FT, 적합성, 사이버 보안 교육. 모든 세션이 BACEN, CVM 및 내부 감사 요건을 충족하는 감사 가능한 증거를 생성합니다. 은행 아키텍처와 완전히 격리된 환경에서 운영되며, SAML 2.0 / OIDC 기반의 네이티브 기업 SSO를 지원하여 규제 리스크를 줄이고 대규모로 팀 역량을 가속화합니다.
100%
감사 대응 가능한 세션
SAML / OIDC
Entra ID, Workspace, Okta, 모두 기본 지원
4배
더 빠른 컴플라이언스 교육
R$2.2B
2023년 브라질에서 부과된 PLD 벌금
50+
참여도 배지
0
필요한 종이 양식
Real challenges
What blocks training today
What we hear from training leaders in real conversations. No fluff.
기업 SSO는 협상 불가 요건입니다
은행은 모든 SaaS 공급사에 대해 이미 운영 중인 기업 IdP(Microsoft Entra ID, Google Workspace, Okta, Ping Identity 또는 이에 준하는 솔루션)와 SAML 2.0 또는 OIDC로 인증하도록 요구합니다. MFA, 조건부 액세스, SIEM 동기화 로그가 필수입니다. 정보 보안팀이 수용하지 않는 것은 사용자의 개인 계정을 사용한 소셜 로그인(개인 @gmail.com 계정으로 Sign in with Google 또는 Facebook 등)입니다. 거기에는 기업 정책도 감사도 존재하지 않기 때문입니다. Roleplays는 출시 첫날부터 기업 표준을 충족합니다. 은행 IdP와 SAML 2.0 / OIDC 연동, 그룹의 내부 권한 세트 매핑, SCIM 기반 자동 프로비저닝 및 디프로비저닝, 기업 SIEM으로의 인증 로그 내보내기를 지원합니다.
은행 데이터는 은행 아키텍처를 벗어날 수 없습니다
은행 내부에서 AI 벤더 도입의 가장 큰 장벽은 고객 데이터나 내부 대화가 외부 서버로 유출될 수 있다는(정당한) 우려입니다. Roleplays는 은행이 자체 AI 자격 증명을 가져올 수 있도록 설계되어 있습니다. 모든 AI 호출은 은행의 클라우드 계정을 통해 실행되며, 외부와 공유되지 않습니다. 회사별 전용 데이터베이스와 결합되어 은행 아키텍처와 완전히 격리된 환경이 구현됩니다.
편향성 검토 위원회가 모든 프롬프트를 승인해야 합니다
성숙한 AI 거버넌스를 갖춘 은행은 컴플라이언스, 윤리, 법무로 구성된 편향성 검토 위원회를 운영하며, 모든 시스템 프롬프트는 운영 환경에 배포되기 전에 위원회의 승인을 받아야 합니다. Roleplays는 모든 프롬프트를 전용 UI에서 편집할 수 있으며, 추가 전용 버전 관리, 버전 간 시각적 diff, 승인 워크플로우를 제공합니다. 위원회는 버전을 거부하고 재작업을 요구할 수 있으며, 누가 무엇을 언제 승인했는지에 대한 완전한 감사 추적이 남습니다.
컴플라이언스 교육은 무시되고 있으며, 규제 당국도 이를 알고 있습니다
업계 조사에 따르면 은행 직원의 최대 65%가 연례 컴플라이언스 e-러닝을 "별로 관련성이 없다"고 평가합니다. 슬라이드와 영상 같은 수동적 콘텐츠의 30일 후 유지율은 Ebbinghaus 기반 연구를 기업 교육에 적용한 결과 약 20%에 머무릅니다. BACEN은 최근 행정 제재 절차의 40% 이상에서 교육 미흡을 지적했습니다.
PLD/FT 벌금은 수억 헤알에 달합니다
2023년에만 COAF와 BACEN은 브라질 금융 시스템에서 PLD/FT 관련 22억 헤알 이상의 제재를 부과했습니다. 글로벌 기준으로 AML 벌금은 단일 연도에 66억 달러를 초과했습니다(Fenergo, 2023). 미보고 의심 거래 하나가 건당 2,000만 헤알 이상의 벌금과 임원에 대한 개인 책임을 초래할 수 있습니다.
목표는 직원을 탈락시키는 것이 아니라 성장시키는 것입니다
은행 인재 개발 부서가 명시하는 목적은 분명합니다. 교육은 처벌이 아닌 개발을 위한 것입니다. Roleplays는 그 모델에 맞춰 조정되어 있습니다. 매니저 리포트는 롤플레이 주제(PLD, 적합성, 고객 응대, 사이버 보안)별 역량 갭을 강조하고, 각 갭을 해소할 시나리오를 제안합니다. 어떤 세션도 "탈락"으로 분류되지 않으며, 모든 세션이 목표 지향적 코칭 기회입니다.
적합성 오류는 손실과 소송을 유발합니다
CVM 데이터에 따르면 투자자 프로파일 불일치 관련 민원은 행정 절차에서 상위 3위 안에 들어갑니다. ANBIMA에 따르면 브라질 투자자의 약 30%가 본인이 신고한 리스크 프로파일과 맞지 않는 추천을 받은 경험이 있습니다. 각 사례는 배상금, 규제 벌금, 정량화하기 어려운 평판 손상으로 이어질 수 있습니다.
뱅킹 이직률은 지속적인 재교육을 요구합니다
CAGED와 DIEESE 데이터에 따르면 브라질 뱅킹 부문의 운영 직군 연간 이직률은 15%에서 25%에 달합니다. 영업점 직원이 10,000명인 은행에서는 연간 최대 2,500명의 신규 직원이 컴플라이언스 교육을 받아야 하며, 전통적인 대면 교육 기준 1인당 3,000헤알에서 8,000헤알의 비용이 소요됩니다.
감사 증거가 여러 시스템에 흩어져 있습니다
중대형 은행은 보통 LMS, 스프레드시트, 이메일, HR 시스템, 영상 플랫폼 등 3개에서 5개의 서로 다른 시스템에 교육 기록을 보관합니다. BACEN 감사 시 증거 취합에 2주에서 6주가 소요될 수 있습니다. FEBRABAN이 조사한 금융 기관의 60%에서 중앙화 부재가 내부 감사 리포트의 결함으로 지적되었습니다.
소셜 엔지니어링 공격은 업계에 수십억의 손실을 야기합니다
FEBRABAN에 따르면 2022년 브라질에서 소셜 엔지니어링 기반 뱅킹 사기로 25억 헤알의 손실이 발생했습니다. 일반적인 보안 인식 교육은 가짜 "보안 센터" 전화, 매니저 대상 피싱, 비밀번호 및 토큰 탈취를 위한 프리텍스팅 등 업계 특유의 실제 공격 벡터를 시뮬레이션하지 않습니다. 상황별 실습이 없으면 직원은 방어 반사 능력을 키울 수 없습니다.
How Roleplays solves it
For every pain, a concrete answer
Segment-specific features mapped to each pain point above.
로고와 주요 색상을 적용한 완전한 화이트 라벨
은행은 교육 플랫폼이 벤더 브랜드가 아닌 기관 브랜드를 표시할 것을 요구합니다. Roleplays는 완전한 화이트 라벨을 제공합니다. 로고를 업로드하고, 주요 색상을 설정하고, 은행 서브도메인을 구성하세요. 직원은 모든 화면에서 은행의 디자인이 적용된 내부 플랫폼처럼 보이는 환경에 접근합니다. 알림 이메일 템플릿, 감사 대응 PDF 리포트, 로그인 페이지까지 화이트 라벨이 적용됩니다.
자체 AI 자격 증명 사용
은행은 Azure, AWS, 또는 Google Cloud의 자체 AI 자격 증명을 가져옵니다. 모든 AI 호출은 은행의 클라우드 계정을 통해 실행되며, 자체 SLA, 자체 로그, 자체 정보 보안 검토를 따릅니다. Roleplays는 대화 내용을 보지도 저장하지도 않습니다. 회사별 전용 데이터베이스와 결합되어 은행 아키텍처와 완전히 격리된 환경이 구현됩니다.
내부 자료를 활용한 협업 시나리오 구성
PLD, 적합성, 고객 응대, 사이버 보안 시나리오는 벤더가 임의로 만들어서는 안 되며, 은행의 내부 매뉴얼, 회람, 상품 플로우, 실제 사례를 반영해야 합니다. Roleplays는 은행 교육팀이 내부 자료(PDF, 회람, 매뉴얼)를 업로드하면 AI가 초안 시나리오와 평가 기준을 제안하고, 콘텐츠 위원회와 편향성 검토 위원회가 검토 및 승인한 후에야 정식 템플릿이 되는 워크플로우를 제공합니다.
롤플레이 주제별 매니저 리포트
직원별 단일 종합 점수가 아니라, 매니저는 롤플레이 주제(PLD/FT, CVM 539 적합성, 사이버 보안, 사기 대응, 소셜 엔지니어링 방어)별 역량 갭 리포트를 받습니다. 각 갭에는 목표 코칭을 위한 추천 시나리오가 함께 제시됩니다. 은행 브랜딩이 적용된 상태로 PDF로 내보내거나 감사용으로 이메일 발송이 가능합니다.
KYC/PLD 시나리오 시뮬레이션
AI 고객이 분할 입금, PEP 연결, 비정상적인 교차 계좌 거래, 프로파일 불일치 등 현실적인 의심 패턴을 제시합니다. 직원은 적신호를 식별하고, 적절한 질문을 던지며, COAF 보고를 정확히 기록해야 합니다.
CVM 539 적합성 교육
상세한 리스크 프로파일(보수형, 중도형, 공격형, 적격 전문가)을 가진 시뮬레이션 고객이 등장합니다. 직원은 투자자 프로파일 분석을 실시하고, 적합한 상품을 추천하며, 보수형 고객의 "더 높은 수익을 원합니다" 같은 반론을 처리합니다.
소셜 엔지니어링 및 사기 방어
AI 페르소나가 보안 센터 사칭 전화, 맥락화된 피싱 이메일, 고객 데이터 획득을 위한 프리텍스팅, 감정적 강요 시도 등 현실적인 공격을 실행합니다. 직원은 안전한 환경에서 방어 반사 능력을 구축합니다.
감사 대응 컴플라이언스 리포트
모든 세션이 자동으로 직원 신원, 학습한 규제, 완료한 시나리오, 평가 기준별 점수, 타임스탬프, 전체 대화록을 포함한 내보내기 가능한 증거를 생성합니다. BACEN 감사 및 내부 감사 리포트와 호환되는 포맷이며, PDF, CSV, API로 내보낼 수 있습니다.
역할 및 영업점별 가속 온보딩
역할(텔러, 관계 관리자, 영업점장, 트레이딩 데스크)별로 사전 구성된 온보딩 경로를 제공합니다. 신규 직원은 첫날부터 실전 시뮬레이션으로 학습하며 초기 인증을 2주에서 4주가 아닌 3일에서 5일 내에 완료합니다.
오픈 뱅킹 및 Pix 시나리오 교육
동의 관리, 기관 간 데이터 공유, Pix 분쟁, 오픈 뱅킹 권리와 절차에 대한 고객 안내 교육을 제공합니다. 시나리오는 혼란스러워하거나 거부 반응을 보이는 고객을 시뮬레이션합니다.
톤과 언어 분석이 포함된 음성 시뮬레이션
챗 외에도 Roleplays는 직원이 전화 응대를 연습할 수 있는 실시간 음성 시뮬레이션을 지원합니다. AI는 톤, 속도, 전문 용어 사용, 규제 스크립트 준수를 분석합니다. 뱅킹 컨택 센터와 트레이딩 데스크에 필수적입니다.
50개 이상의 배지와 영업점 리더보드를 갖춘 게이미피케이션
PLD 전문가, 데이터 가디언, 적합성 마스터 등 50개 이상의 테마별 배지, 영업점별, 지역별, 국가별 리더보드를 제공하는 게이미피케이션 시스템을 제공합니다. 연구에 따르면 게이미피케이션은 기업 교육 참여도를 최대 60% 증가시키고 이탈률을 낮춥니다.
See a real session
One conversation.
One rubric.
An example roleplay in this context. Each turn is scored against your tenant competency framework.
Scenario
편의점 체인을 소규모로 운영하는 비즈니스 고객이 COAF 보고 기준(10,000헤알)을 조금 밑도는 금액으로 여러 차례 현금 입금을 시도합니다. 패턴은 분할 입금(smurfing)을 시사합니다. 직원은 분할 행위를 식별하고, 고객을 자극하지 않으면서 질문 기법을 적용해야 하며, 의심 거래 신고서 제출을 포함한 내부 PLD/FT 절차를 준수해야 합니다.
Rubric criteria
호베르토 알메이다
비즈니스 고객, 의심 거래 패턴(분할 의심)
Compliance & framework
Evidence that survives audit
Every session generates exportable evidence with timestamps and per-criterion scores. Audit ready.
BACEN Circular 3.978
자금 세탁 방지(PLD/FT) 교육. 의심 거래 식별을 위한 시나리오 기반 실습을 제공합니다.
CVM Instruction 539
적합성 의무 교육. 투자 상품을 고객 프로파일과 올바르게 매칭하는 방법을 학습합니다.
BACEN Resolution 85
금융 기관 직원을 위한 사이버 보안 및 정보 보안 정책 교육입니다.
LGPD / Banking
뱅킹 운영 및 오픈 뱅킹에 특화된 고객 금융 데이터 보호 교육입니다.
FAQ
Frequently asked questions
Questions that come up in almost every first conversation.