(시사오늘, 시사ON, 시사온= 전기룡 기자)
KB국민카드가 다양한 카드 관련 범죄에 대응하고자 인공지능(AI) 기술 중 하나인 ‘딥러닝(Deep Learning)’을 적용한 ‘부정사용방지시스템(FDS: Fraud Detection System)’ 개발에 착수했다고 7일 밝혔다.
오는 3분기 중 본격적인 가동에 들어갈 예정인 새로운 부정사용방지시스템은 딥러닝 기술을 통해 기계 스스로 정상/이상거래 패턴을 학습하고 분석해 각종 부정거래를 탐지하는 것이 특징이다.
우선 이번에 개발에 들어간 부정사용방지시스템은 진일보한 카드 관련 각종 부정거래 탐지 모형을 적용하고, 고객들의 사용 패턴 분석을 기반으로 개인별 특성을 반영한 이상 거래 징후를 자동으로 분류 가능하도록 할 계획이다.
또한 기존에 카드발급, 카드이용 등 개별 시스템으로 운영되던 부정거래 탐지 관련 데이터를 통합해 종합적이고 상시적인 이상거래 모니터링 체계도 구축할 방침이며, 신용카드 관련 이상 거래 탐지와 적발뿐 아니라 △카드발급 △장기카드대출(카드론) △할부금융 △선불카드 △가맹점 등 모니터링 대상 업무를 늘리고 홈페이지, 모바일 애플리케이션 등 이상 거래 탐지 대상 채널도 대폭 확대할 예정이다.
더불어 온라인과 모바일 거래 증가 추세에 맞춰 ‘e-FDS’ 기능도 대폭 강화하고 오프라인 부정사용방지시스템과의 연계성도 높이는 등 온라인·모바일 채널을 통한 신종 금융 사기에 대한 대응력과 상시 모니터링 역량도 한 층 강화할 것으로 알려졌다.
이외에도 ‘초’·‘분’ 단위 연속 거래, 새벽시간 대 고액 사용 등 부정 거래가 의심되는 경우 일정 시간 카드 결제를 자동 차단하고 정상 거래 여부를 확인하는 ‘제한적 승인제한 시스템(FAD)’과 위조된 해외발행카드가 국내에서 사용되는 것을 막기 위한 ‘해외발행카드 FDS시스템’도 함께 도입할 예정이다.
KB국민카드 관계자는 “이번 부정사용방지시스템 업그레이드를 통해 진화되고 있는 카드 관련 각종범죄에 대한 사전 대처 능력을 강화하고 거래 안정성을 높여 고객들이 안심하고 카드를 사용할 수 있는 환경을 구축하게 될 것으로 기대”한다며 “앞으로도 다양한 신기술과 축적된 빅데이터 분석 역량을 활용해 지능화되는 카드 관련 부정사용 시도에 적극 대응해 나갈 계획”이라 밝혔다.
한편, 딥러닝은 인간이 다양한 데이터 속에서 패턴을 분석하고 사물을 구분해 내는 정보처리 방식과 같이 컴퓨터(기계)가 사물을 구별할 수 있도록 학습시켜 스스로 인지·추론·판단이 가능하도록 하는 기계학습(머신러닝) 방법이다.
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