카드사 보안, AI 필수화…우리카드도 딥러닝 기반 FDS
우리카드 "신규 사고 패턴 지속 출현…FDS 탐지모형 노후화 방지"
머신러닝 도입한 FDS, 즉각적인 대응 및 오탐률 감소 기대 가능
강승혁 기자 (kang0623@ebn.co.kr)
2019-08-15 09:00:34
▲ 우리카드는 '딥러닝 기반 FDS 구축 사업'을 6개월 일정으로 진행할 예정이다.ⓒ픽사베이

카드업계가 인공지능(AI)을 활용한 이상거래탐지시스템(FDS) 고도화에 집중하고 있다. 간편결제 수단이 많아지며 전자금융거래량도 비약적으로 늘어나고 있는 추세다. AI에 기반한 머신러닝 기술은 대량의 데이터를 스스로 학습해 새로운 위협을 예측하고 대응할 수 있다.

15일 업계에 따르면 우리카드는 '딥러닝 기반 FDS 구축 사업'을 6개월 일정으로 진행할 예정이다. 이 회사는 "카드 사기가 지능화, 대형화 추세 속에 신규 사고 패턴이 지속적으로 나타남에 따라 FDS 탐지모형의 노후화를 방지하기 위한 목적"이라 설명했다.

자동으로 신규 사고패턴 재학습이 가능한 딥러닝(Deep Learning)기반의 FDS시스템으로 고도화해 최적 성능 상태를 유지함과 동시에 타사 FDS 고도화에 따른 부정사용예방 업무의 경쟁력을 유지한다는 복안이다. 이는 경쟁사에 대응하는 측면도 크다는 뜻이다.

NH농협카드는 지난해 5월 시작해 올 3월 딥러닝 기법이 적용된 FDS 구축을 완료했다. 부정거래가 발생할 수 있는 해외 전체 거래내역(신용판매, 단기카드대출 등) 영역에 적용됐다. KB국민카드는 2017년 하반기 딥러닝 기반 FDS를 구축해 신용카드 관련 이상 거래를 탐지, 적발해오고 있다.

가장 먼저 FDS에 머신러닝 기법을 도입한 카드사는 신한카드다. 2017년 6월 해외 오프라인 결제 영역에서 머신러닝 FDS 운영을 시작했고, 2018년 10월 국내외 온·오프라인 및 현금융통(불법 사금융) 영역 등 부정거래가 발생하는 모든 영역에 활용을 확대했다. 올 6월 FDS 우수성을 인정받아 '비자 시큐리티 서밋'에서 국내 금융사 중 유일하게 수상했다.

이처럼 FDS에 인공지능 기술 도입이 확대되는 데는 거래 속도를 향상시키기 위한 노력과 맞닿아있다. 카드사는 신용카드 거래 요청이 들어오면 곧바로 승인 여부를 판단해야 한다. 1초 내에 사기성 거래인지 여부를 판별해내는 시스템이 구축돼야 한다.

금융보안원 관계자는 "머신러닝 기술과 CPU, GPU 등 컴퓨팅 파워의 발전은 금융회사가 실시간으로 금융거래를 모니터링하고 탐지된 비정상 거래 행위에 대해 즉각적인 대응 기회를 제공한다"고 설명했다.

정확성 향상도 기대할 수 있다. 머신러닝을 도입한 FDS는 룰(Rule) 생성 및 반영, 새로운 사기 패턴 발견 등을 자동화함으로써 사기 패턴을 일반화하고 오탐률을 감소시킬 수 있다.

FDS는 지속적으로 이상거래 규칙이나 패턴을 찾아내 오탐률을 줄이는 식으로 고도화가 이뤄진다. 한 건의 사고로 하여금 해당 회사의 FDS 시스템이 무용하다는 결론을 내리기는 어려우나, 시스템 무결성 확보는 더욱 시급해지고 있다.

머신러닝은 수학적 알고리즘의 반복을 통해 기계 스스로가 대량의 과거 정보를 학습하게 함으로써 인간이 발견하기 어려운 정보 안의 패턴을 식별하고 이를 기반으로 예측·분류 등을 수행하는 게 가능하다.

금융보안원은 "금융회사는 머신러닝 기반 FDS 운영을 통해 시스템의 향상된 탐지율, 이상행위에 대한 신속한 대응, 자동화된 탐지 결과 반영 등을 기대하고 있다"고 부연했다.
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