AI로 금융사기 방지 신한 ‘딥러닝’ 도입

[한국금융신문 정선은 기자] 인공지능(AI)의 한 분야인 딥러닝(Deep Learning)이 비대면 뱅킹 시대 이상거래를 예방하는 데 활용되고 있다.

16일 금융업계에 따르면, 신한은행은 지난 2월 금융권 최초로 딥러닝 기술을 적용한 ‘이상 금융거래 탐지 시스템(FDS: Fraud Detective System)’을 도입해 운영하고 있다. 딥러닝은 인공신경망을 통해 대량의 데이터를 처리하고 시스템 스스로 새로운 패턴을 학습하는 기술이다.

신한은행은 신한금융의 핀테크 기업 육성 프로그램인 퓨쳐스랩 3기 기업 ‘인피니그루’와 협업했다. 이 회사가 개발한 딥러닝 기반 이상 금융거래 탐지 솔루션인 ‘GruDEEP’을 기존 시스템에 추가해 기존 거래 패턴 모형과 딥러닝 모형을 병행하는 탐지 시스템을 구현했다. 딥러닝 기반 새 시스템 도입 당시 신한은행은 사전 테스트 결과 기존 시스템보다 50%가 넘는 정교한 사기 탐지 적중률을 보였다고 밝힌 바 있다.
신한은행 관계자는 “반년 정도 운영해 보면 새로운 시스템의 적중률 관련 보다 유의미한 통계도 얻을 수 있을 것으로 보고 있다”며 “딥러닝을 통해 새로운 형태의 이상 금융거래를 파악해 점차 지능화하는 금융사기에 대비할 수 있어 전자금융 사고를 예방할 수 있을 것으로 기대된다”고 밝혔다.

딥러닝 기반 FDS는 금융권 전반으로 점차 확산될 것으로 예상되고 있다. 비대면 금융 거래가 크게 늘면서 대용량 데이터의 처리·탐지·분석 등의 중요도가 커지고 있기 때문이다. 기존 FDS는 사전에 입력된 시나리오와 규칙(rule)을 이용해 이상거래를 잡아내므로 시시각각 변화하는 금융사기를 예방하는 데 한계가 노출되고 있다. 우회적으로 공격할 때는 취약할 수 있다.

반면 딥러닝 기반 FDS는 비정상적 금융거래를 반복적으로 학습하면서 여러 패턴을 기억해 뒀다가 이상징후를 탐지할 경우 실시간으로 잡아낼 수 있다. 빅데이터에서 특정 패턴을 찾아내서 미래 예측까지 도달하는 셈이다. 패턴을 축적해 나가면서 잘못 탐지하거나, 그냥 지나치는 일도 막을 수 있다. FDS를 처음 만든 미국의 온라인 결제서비스 업체 페이팔(Paypal)도 딥러닝 기반으로 FDS를 고도화해서 활용 중이다.

국내에서는 신한은행에 이어 NH농협은행, 또 지방은행 중에선 BNK부산은행도 딥러닝 기반의 FDS 도입을 검토 중이다.

부산은행 관계자는 “향후에는 룰 패턴을 더욱 정교화하고 기능을 더욱 발전시킬 예정”이라며 “법규 허용 범위 내에서 FDS 스스로 신속하게 정리하고 분석해 의미있는 결과를 도출하는 머신러닝 기법을 도입해 진화하는 사기 기법과 이상거래에 대응해 나갈 것”이라고 밝혔다.
금융결제원의 ‘금융권, 딥러닝 기반의 FDS 고도화 추진동향’ 리포트에 따르면, 앞으로 금융산업은 딥러닝과 머신러닝을 포함한 인공지능 기술의 발달로 비용절감, 리스크 감소, 생산성 증대, 신규 사업모델 개발 등 긍정적 효과가 기대된다.

김정상 금융결제원 선임연구역은 “핀테크 활성화와 인터넷전문은행의 본격 출범 등으로 비대면 거래가 증가할 것으로 예상된다”며 “FDS의 이상거래 탐지 능력이 금융회사에 대한 고객 신뢰도를 결정하는 중요 요소가 될 것”으로 내다봤다.



정선은 기자 bravebambi@fntimes.com