금융사기 수법 고도화에 인뱅 3사 뭉쳤다…‘AI 연합 모델’ 6월 적용

사기범 금융사 옮기며 취약점 파고 드는 수법
고객 민감 데이터 유출 없는 ‘연합학습’ 대응
각 은행 금융사기 패턴 모델 결합한 AI 기반

지난 6일 서울 중구 은행연합회에서 열린 ‘제3회 금융범죄예방을 위한 정책세미나’에서 민재호(앞줄 오른쪽 첫번째) 카카오뱅크 FDS팀장이 한국금융연구원, 한국금융범죄예방협회, 경찰청 등 관계자들과 기념사진을 촬영하고 있다. [정호원 기자]

[헤럴드경제=정호원 기자] 인터넷전문은행 3사(카카오뱅크·케이뱅크·토스뱅크)와 금융보안원이 고도화되는 금융사기에 맞서 공동 대응 전선을 구축했다. 각 은행의 금융사기 패턴 모델을 결합한 인공지능(AI) 기반 ‘연합학습모델’ 구축을 완료하고, 오는 6월부터 본격적인 적용에 나선다.

7일 금융업계에 따르면, 전날 열린 ‘제3회 금융범죄예방을 위한 정책세미나’에서 민재호 카카오뱅크 FDS팀장은 “인터넷전문은행 3사가 연합학습모델을 성공적으로 구축했으며, 오는 6월 도입을 앞두고 있다”고 밝혔다.

이 공동 모델은 신종 사기 수법에 대한 금융권의 방어력을 높이기 위해 금융보안원과의 협력 하에 개발됐다. 금융사가 공동 대응에 나선 이유는 단일 금융사의 데이터만으로는 시시각각 변하는 사기 수법을 따라잡기 어렵기 때문이다.

민 팀장은 “금융사기범들은 한 금융사의 취약점을 파고들어 집중적으로 사기 행각을 벌인 뒤, 해당 은행의 보안이 강화되면 곧바로 다른 금융사로 넘어가는 수법을 쓴다”며 “금융권이 연합해 공동 모델을 구축하면 이러한 연쇄 피해를 더욱 적극적으로 방어할 수 있다”고 설명했다.

특히 이번 모델에 적용된 ‘연합학습’은 고객의 민감한 개인정보 반출 없이도 AI를 고도화할 수 있는 기술이다. 각 은행이 내부에서 학습한 머신러닝 모델의 결과값(파라미터)만을 교환하는 방식을 택해, 데이터 유출 위험은 차단하면서도 사기 탐지율은 대폭 끌어올렸다는 설명이다.

이날 세미나에서는 비대면 거래에 특화된 인터넷은행의 진화된 FDS(이상거래탐지시스템) 기술도 조명됐다. 카카오뱅크는 자사의 핵심 보안 경쟁력으로 ‘무자각 인증 기계학습(ML)’과 ‘시퀀스 모델’을 꼽았다.

무자각 인증은 고객이 스마트폰 화면을 터치하는 강도나 속도 등 무의식적인 사용 습관을 AI가 학습하는 기술이다. 민 팀장은 “나이가 들수록 터치 반응 속도가 0.001초씩 느려진다는 통계 등을 기반으로 한다”며 “앱 내 이용 패턴을 실시간으로 분석해, 접속자의 실제 연령대와 불일치하거나 비정상적으로 탈취된 기기인지 등을 즉각 판별해 낸다”고 강조했다.

고객의 행동을 하나의 문장처럼 해독하는 ‘시퀀스 모델(Sequence Model)’도 주목받았다. 과거에는 2~3개의 단편적인 조건을 결합해 사기 여부를 판단했다면, 이제는 ‘로그인→ 잔액 조회→ 신규 계좌 개설’로 이어지는 시간 단위의 행동 패턴을 종합적으로 분석한다. 고객별로 32개의 행동 패턴을 분석해 향후 발생할 16개의 행동 중 사기 연루 여부를 선제적으로 예측하는 방식이다. 정상 거래 대비 극소수인 사기 거래의 특징만을 극대화해 AI에 집중 학습시킴으로써 탐지 효율성을 극대화했다.

이 외에도 비대면 영상통화 및 셀카 인증 시 실시간 얼굴 비교를 통해 본인 여부를 판별하는 AI 기술도 활발히 적용 중이다.

한편, 금융보안원은 지난해 11월 인뱅 3사와의 연합학습 AI 공동 모델 1차 개발을 완료했다. 현재 2차 개발 및 테스트를 통한 고도화 작업을 진행 중이며, 6월 도입 이후에는 시중은행의 데이터를 더해 모델을 정교화할 계획이다. 향후 자체 사기 탐지 모델을 개발하기 어려운 지방은행과 저축은행 등 중소 금융업권까지 모델을 공유해, 금융권 전반의 보이스피싱 대응 역량을 끌어 올린다는 방침이다.