카뱅, AI로 금융사기 잡는다…신규 탐지모델 도입 후 예방 4.4배↑

거래 전후 행동 흐름 분석, FDS 고도화

기기 변경·거래 중단 시간까지 학습

올해 1분기 적발 사례 49.8% 기여

카카오뱅크는 AI 기반 금융사기 탐지 모델인 '시퀀스 탐지 모델'을 개발해 자사 FDS에 적용했다고 9일 밝혔다. 해당 이미지는 AI로 제작됨.

카카오뱅크가 거래 전후의 행동 흐름을 종합 분석해 금융사기 위험도를 예측하는 인공지능(AI) 기반 탐지 모델을 도입하며 이상거래탐지시스템(FDS) 고도화에 나섰다.

단순히 특정 시점의 거래 이상 여부를 판단하는 수준을 넘어 고객 행동의 '맥락'까지 읽어 신종 금융사기 수법에 대응하겠다는 전략이다.

카카오뱅크는 AI 기반 금융사기 탐지 모델인 '시퀀스 탐지 모델'을 개발해 자사 FDS에 적용했다고 9일 밝혔다.

시퀀스 모델은 이체·출금 등 개별 거래 결과뿐 아니라 거래 전후 행동 흐름을 함께 분석하는 것이 특징이다.

AI가 데이터 간 연관성과 흐름을 이해하는 '어텐션(Attention) 메커니즘'을 적용해 거래 발생 순서와 행동 간 시간 간격, 기기 변경 행태 등 다양한 행동 단서를 종합적으로 판별한다.

기존 FDS가 특정 거래 시점의 이상 징후를 중심으로 탐지했다면, 시퀀스 모델은 고객 행동을 하나의 연속된 흐름으로 분석한다.

앱 접속 이후 거래가 이어지다가 특정 시점에 활동이 중단된 뒤 다시 재개되는 미세한 패턴까지 포착하는 식이다.

카카오뱅크는 이러한 중단 시간이 보이스피싱 범죄 조직이 피해자를 설득하거나 추가 이체를 유도하는 과정과 맞물리는 사례가 많다고 설명했다.

시퀀스 모델은 이 같은 행동 맥락을 종합 분석해 금융사기 위험도를 예측한다.

성과도 나타났다. 카카오뱅크가 지난해 11월 시범 도입한 이후 FDS 모니터링을 통한 금융사기 예방 건수는 도입 이전 대비 월평균 4.4배 증가했다.

올해 1분기에는 카카오뱅크가 예방한 전체 금융사기 의심 사례 가운데 시퀀스 모델이 독자적으로 탐지한 비중이 49.8%에 달했다.

실제 탐지 사례에서는 기존 FDS를 우회하려는 신종 수법 대응 효과도 확인됐다.

대표적으로 최근 불특정 다수로부터 반복적으로 입금이 발생하지만 출금은 이뤄지지 않는 보이스피싱 모집계좌(대포통장)를 적발했다.

기존에는 입금 이후 빠른 인출이 없으면 식별이 쉽지 않았지만, 시퀀스 모델은 입금 패턴과 시간대별 사용 데이터를 종합 분석해 해당 계좌를 보이스피싱 모집계좌로 분류했다.

이를 통해 피해 자금이 범죄 조직으로 최종 편취되기 전에 예방 조치를 수행할 수 있었다.

휴대전화를 변경한 뒤 기기를 범죄 조직에 양도하는 이른바 '기기 양도' 의심 사례도 탐지했다.

시퀀스 모델은 이체 직전 발생한 기기 변경과 이후 이어진 앱 이용 및 거래 흐름을 종합 분석해 이상 징후를 포착했다.

기존 룰 기반 체계에서는 과거 정상 거래와 유사한 패턴으로 인식될 가능성이 있었지만, 선제적인 차단으로 피해를 막았다는 설명이다.

카카오뱅크 관계자는 "이번 시퀀스 모델 개발과 도입으로 특정 시점의 이상 거래 판단을 넘어 전후 행동 흐름을 기반으로 한 이상 거래 예측이 가능해졌다"며 "앞으로도 기술 연구개발을 통해 더욱 교묘해지는 금융 범죄에 선제적으로 대응하고 안전한 금융 환경을 만들어가겠다"고 말했다.