신한카드 "알파고 AI방식으로 카드부정거래 적발"

-서울대 연구진과 공동 작업…FDS시스템에 딥러닝 도입 추진

아주경제 한지연 기자 = 신한카드는 알파고 바둑대결로 유명해진 AI 딥러닝 방식을 도입한 FDS(카드 부정사용거래 적발 시스템)을 개발키로 하고, 서울대 연구진 등과 공동으로 시스템을 구축한다고 18일 밝혔다. 

최근 구글 알파고 등에서 인공지능 활용 기술로 이용된 딥러닝은 FDS에서 데이터를 바탕으로 시스템이 자동으로 이상징후를 포착해 부정거래를 스스로 잡아내는 것이 특징이다.

예를 들어 해외 편의점에서 갑자기 국내 거주자 카드로 소액결제가 발생했고, 이것이 부정 거래로 밝혀졌다면 과거에는 사람이 시스템에 관련 부정거래 패턴을 사전에 입력해 차단했지만 딥러닝을 도입하면 컴퓨터 스스로 이 패턴을 구조화 시킨 후 자동으로 같은 방식으로 진행되는 부정거래를 중단시킨다.

특히, 과거에 부정사용이 없었던 해외 이상 거래 가맹점에서 이상징후를 찾아내는데 딥러닝 방식이 유용한 것으로 알려졌다.

이미 미국의 주요 대형 온라인 결제 서비스 업체들은 결제 사기 대응책으로 ‘이상 금융거래 탐지 시스템(FDS)’에 딥러닝 기술을 활용하고 있다. 실제 딥러닝 도입 이후 금융 부정거래 사기 피해비율이 절반 이상 줄어들었다는 연구결과도 발표되고 있다. 

신한카드는 딥러닝 방식으로 포착된 해외 이상거래 징후 발생시 주요 관계당국 및 카드업계와 공유하는 등 공익적인 차원에서도 딥러닝 FDS 시스템을 활용할 계획이다.

또  공동개발하는 서울대 연구진과 연구성과를 공유해 차별화된 비즈니스 모델로 지속 확장하는 방안을 모색할 예정이다.

신한카드 관계자는 "최근 고도화, 지능화되고 있는 해외카드 부정거래를 적극적으로 대응하기 위해 FDS에 딥러닝을 도입하게 됐다"며 "과거의 부정 거래 데이터만을 가지고, 유사패턴을 조기차단하는 것보다는 신종 사기거래 징후를 미리 포착해 피해를 막는게 더 시급하다는 결론에서 서울대 전문 연구진과 협업하기로 했다"고 말했다.

이어 "이 시스템은 빠르면 연내 도입될 예정“이라며 "빅데이터를 기반으로 업무 전반에 다양한 AI솔루션을 도입해 Al를 활용한 고객가치를 계속 늘려나갈 계획”이라고 덧붙였다.