“정상 거래처럼 보여도 잡는다”…카카오뱅크, AI 금융사기 탐지모델 적용

[카카오뱅크 제공]

카카오뱅크가 금융거래 전후의 행동 흐름을 분석해 정상 거래처럼 위장한 금융사기까지 탐지하는 인공지능(AI) 모델을 이상거래탐지시스템에 적용했다.

카카오뱅크는 금융 거래 전후의 행동 흐름을 종합 분석해 금융사기 위험도를 예측하는 AI 기반 금융사기 탐지 모델 ‘시퀀스 탐지 모델’을 개발하고 자사 이상거래탐지시스템(FDS)에 적용했다고 9일 밝혔다.

시퀀스 모델은 이체와 출금 등 단일 거래 결과만 보는 기존 방식에서 한발 더 나아가 거래 전후의 행동 맥락까지 함께 분석하는 모델이다.

카카오뱅크는 정상 거래처럼 보이도록 위장한 금융사기 시도를 보다 정밀하게 탐지할 수 있다고 설명했다. 고객의 행동을 개별 이벤트가 아니라 하나의 흐름으로 분석하는 방식이어서 앱 접속과 거래가 이어지다가 특정 시점에 활동이 멈춘 뒤 다시 재개되는 미세한 패턴까지 포착할 수 있다.

다수의 금융사기 사례에서는 이 같은 중단 시간이 보이스피싱 범죄자가 피해자를 설득하거나 추가 이체를 유도하는 과정과 맞물리는 경우가 많다. 시퀀스 모델은 이러한 행동 맥락을 종합적으로 분석해 금융사기 위험도를 예측한다.

성과도 확인됐다. 카카오뱅크는 지난해 11월 시퀀스 모델을 시범 도입한 결과 FDS 모니터링을 통한 금융사기 예방 건수가 도입 이전보다 월평균 4.4배 늘었다고 밝혔다. 본격 운영에 들어간 올해 1분기에는 카카오뱅크가 예방한 전체 금융사기 의심 사례 가운데 시퀀스 모델이 독자적으로 탐지한 비중이 49.8%에 달했다.

실제 탐지 사례에서도 기존 FDS를 우회하려는 신종 금융사기 수법에 대응한 성과가 나타났다. 최근에는 불특정 다수로부터 반복적으로 입금이 발생하지만 출금은 이뤄지지 않는 ‘보이스피싱 모집계좌’ 사례를 탐지했다. 기존에는 입금 후 빠른 인출이 발생하지 않으면 식별이 어려웠지만 시퀀스 모델은 입금 패턴과 시간대별 사용 데이터를 종합 분석해 해당 계좌를 보이스피싱 모집계좌로 분류했다.

기기 양도 의심 사례도 포착했다. 휴대전화를 변경한 뒤 기기를 범죄 조직에 넘긴 것으로 의심되는 거래에서 시퀀스 모델은 이체 직전 발생한 기기 변경과 이후 이어진 앱 이용 및 거래 흐름을 함께 분석해 이상 징후를 탐지했다.

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

유진아 기자 gnyu4@dt.co.kr