은행권, 딥러닝 기반 FDS(이상거래탐지시스템) 고도화 나선다

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은행권, 딥러닝 기반 FDS(이상거래탐지시스템) 고도화 나선다

디지털데일리 발행일 2017-09-06 09:47:01

이상일

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[디지털데일리 이상일기자] 최근 KB국민은행과 부산은행이 딥러닝 기반의 FDS 고도화 사업을 발주하고 사업자 선정에 들어갔다.

또 우리은행, 하나은행 등 대형 시중은행을 중심으로 딥러닝 기법의 FDS 적용을 검토하고 있어 내년부터 딥러닝 기법의 FDS 운용이 은행권을 중심으로 본격화될 것으로 전망된다.

은행권의 이상 금융거래 탐지시스템(Fraud Detective System, FDS)’ 운영이 본궤도에 오른 가운데 이상거래의 사전탐지를 통한 선제적 대응이 이어지고 있다.

하지만 일부 영역에서의 오탐률이 높아지는 것에 대응하기 위한 FDS의 고도화가 추진되고 있어 주목된다. 특히 구글 알파고 출현 이후 인공지능(AI) 등 새로운 데이터 분석 기법에 대한 관심이 증가되고 있는 가운데 새로운 분석 기술을 활용한 FDS 고도화가 진행되고 있다.

지난 2월 신한은행이 금융권 최초로 딥러닝 기술을 적용한 ‘이상 금융거래 탐지 시스템(FDS)’을 도입한 이후 각 은행들의 딥러닝 기법을 FDS에 적용하기 위한 사업발주가 이어지고 있다. 거래 패턴을 분석해 금융 사기 유형 거래를 사전에 탐지, 차단하는 이상 금융거래 탐지 시스템에 인공지능 및 딥러닝 기법을 적용해 오탐률을 더욱 높이겠다는 전략이다.

딥러닝은 룰 기반의 데이터 분석과 달리 스스로 룰을 학습하고 만든다는 장점이 있다. 룰 기반의 경우 사람이 투입돼 비정상 거래나 사고위험 계좌 등에 대한 정보를 입력해야 해 실시간 대응에 허점이 있다. 반면 딥러닝은 학습 알고리즘을 통해 스스로 이상거래를 파악하고 이를 즉시 룰로 만들어 시스템에 적용한다.

KB국민은행은 딥 러닝 기술을 활용, 현재 운영중인 이상거래탐지시스템(FDS)의 탐지방식 다양화 및 탐지율 개선을 위한 시스템 구축에 나선다는 계획이다. 은행측은 최근 다양화되는 전자금융사기 수법에 대한 선제적 대응을 위해 딥 러닝을 활용한 지능형 이상거래탐지시스템(FDS) 구축을 통해 사람에 의한 탐지룰 관리한계를 벗어나 기계학습을 통해 보지 못한 미탐 영역까지 탐지하겠다는 복안이다.

앞서 지난 2014년 FDS를 도입한 부산은행은 올 하반기부터 딥러닝 기반 FDS를 도입해 신종, 변종 전자금융 사기에 적극 대응할 계획이다. 기존 룰(Rule) 기반의 FDS를 도입한 은행들은 딥러닝 엔진을 별도로 도입하는 하이브리드 형태의 FDS 도입을 타진하고 있다.

한편 신한은행 FDS 시스템을 구축한 인피니그루 유경식 대표는 “기존 룰기반 시스템의 효율이 좋은 곳은 딥러닝 엔진을 옆에 붙이는 형태로 진행하고 기존 시스템의 탐지율이 떨어지는 경우는 처음부터 딥러닝 기반으로 시스템을 새로 구축하는 형태로 진행되는 상황”이라고 전했다.

현재 딥러닝 기반의 FDS 도입을 검토하고 있는 금융사들은 대구은행, 우리은행, KEB하나은행, 농협은행, 농협중앙회, 농협카드, 국민카드 등 다양하다. 업계 관계자는 “대부분 금융사들이 딥러닝 기법을 FDS에 도입하기 위한 기술검토는 마무리한 상태”라며 “올 하반기부터 관련 사업 발주가 기대되고 있다”고 전했다.

<이상일 기자>2401@ddaily.co.kr