[금융 AI] AI 기반 금융 사기 탐지(1) - 금융 사기 거래 탐지의 중요성과 AI

금융 사기 거래 탐지는 단순희 범죄를 막는 것 이상의 중요성을 가진다. 이는 금융 거래의 신뢰성과 안정성을 보장함으로써, 전반적인 금융 생태계의 건강을 유지하는데 필수다. 사기 거래가 무분별하게 이루어질 경우, 소비자들의 신뢰는 급격히 하락하고, 이는 결국 금융 시장의 불안정으로 이어질 수 있다. 따라서 사기 거래 탐지와 예방은 단순히 개별 기업이나 소비자들을 보호하는 것을 넘어서, 금융 시장 전체의 안정과 성장을 도모하는 중요한 활동이다.

 

이와 동시에 AI와 머신러닝 기술을 활용한 금융 사기 거래 탐지 방법이 더욱 중요해지고 있다. 이러한 기술들은 대량의 거래 데이터를 실시간으로 분석하여 사기성 거래를 효과적으로 식별할 수 있는 능력을 제공한다. 또한 지속적인 학습과 개선을 통해 새로운 사기 유형에 빠르게 적응하고 대응할 수 있다. 이는 금융기관이 소비자들의 신뢰를 유지하고, 금융 시장의 안전과 건전성을 보장하는데 핵심적인 역할을 한다. 

 

이상 탐지와 사기 거래 탐지

이상 탐지는 데이터에서 정상 범위를 벗어난 패턴을 찾아내는 기법이다. 이 기법의 목표는 주어진 데이터에서 일반적으로 나타나는 패턴과 다른 즉, 비정상적인 패턴을 찾아내는 것이다. 다양한 분야에서 활용되지만, 특히 금융 사기 거래 탐지에서 중요한 역할을 한다.

 

금융 사기 거래는 대부분의 정상 거래와 패턴이 다르게 나타난다. 과도하게 큰 금액의 거래, 평소와 다른 시간에 이루어진 거래, 혹은 고객의 평소 거래 패턴과 맞지 않는 거래 등이 그 예시다. 이상 탐지 알고리즘은 이러한 패턴을 '이상'으로 인식하고, 이를 사기 거래로 분류할 수 있다. 따라서 이상 탐지는 금융 사기 거래 탐지에서 중요한 도구로 사용된다. 고객의 거래 데이터를 분석하여 사기 거래를 식별하고, 이를 통해 사기를 예방하거나 빠르게 대응할 수 있게 한다. 이는 금융기관이 손실을 최소화화고 고객의 신뢰를 유지하는데 중요한 역할을 한다.

 

완벽한 세상에서, 트래픽의 변동성은 빠르게 감지되고 분석되어 그것이 사기 공격의 결과인지, 혹은 긍정적인 판매 증가의 결과인지를 파악하는데 이용될 것이다. 그러나 현실 세계에서는 이상 현상을 쉽게 설명하고 이해하는 것은 어렵다. 트래픽 이상 현상을 사기 공격과 연결 짓는 것을 어렵게 만드는 두 가지 주요 요인이 있다.

 

첫 번째는 사기 공격의 확실한 확인이 주로 피해자들의 불만 표현을 통해 이루어진다는 것이다. 이러한 불만은 차지백이나 고객 분쟁 등의 형태로 나타난다. 이는 사기의 확정적인 증거를 얻는 것을 어렵게 만든다. 두 번째는 실제로 발생하는 사기 케이스 자체가 매우 드물기 때문이다. 이로 인해 사기와 관련된 트래픽 이상 현상을 파악하고 분석하는 것이 어렵다.

 

AI를 활용한 금융 사기 거래 탐지 및 예방 영역에서, '이상 탐지'는 주로 비지도 학습 방법을 사용하여 사전에 이러한 사기를 예측하고 찾아내는 것을 의미한다. 반면, '사기 거래 탐지'는 기존의 사기 케이스를 기반으로 레이블을 생성하고 지도 학습을 통해 기존 사기 패턴과 유사한 거래를 찾아내는 것을 의미한다.

 

금융 사기 예방 방법

접근 방식	설명
전문가 중심의 규칙 기반 방법	전문가의 판단을 기반으로 특정 조건을 충족하는 트랜잭션을 사기로 표시하는 규칙을 정의한다. 예를 들어 동일한 사용자가 짧은 시간 내에 비정상적으로 높은 금액의 트랜잭션을 수행하는 경우 사기로 간주할 수 있다.
통계적 방법	데이터의 통계적 특성을 이용하여 이상치를 탐지한다. 예를 들어 특정 지역에서의 트랜잭션 근액의 평균과 표준편차를 계산하고, 이 범위를 벗어나는 높은 금액의 트랜잭션을 수행하는 경우 사기로 간주할 수 있다.
머신러닝/딥러닝 방법	사기 거래 탐지를 위한 모델을 학습하는데 머신러닝이나 딥러닝 알고리즘을 사용한다. 예를 들어 분류기를 학습하여 사기 트랜잭션과 정상 트랜잭션을 구분하거나, 비지도 학습 방법을 사용하여 데이터에서 이상치를 탐지하거나, 딥러닝 방법을 사용하여 복잡한 사기 패턴을 학습할 수 있다. 그 외에 음성 인식, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등의 딥러닝 기술을 활용해 금융 관련 사기를 탐지하고 예방한다.