금융보안원, AI 기반 이상금융거래탐지 기술 연구 발표

금융보안원은 최근 싱가포르에서 열린 국제표현학습학회(ICLR·International Conference on Learning Representations)에서 이상금융거래탐지시스템(FDS)에 활용할 수 있는 합성 데이터 생성 모델과 탐지 모델 성능 비교·분석 연구 결과를 발표했다고 29일 밝혔다.

박대영 금융보안원 AI혁신실 책임과 황송이 책임은 금융 분야 FDS에 활용할 수 있는 AI 모델 10개를 살펴봤다. 학습 정보 부족 문제를 풀 수 있는 합성 데이터 생성 모델 5개와 이상 금융 거래를 식별할 수 있는 탐지 모델 5개다.

박대영 금융보안원 AI혁신실 책임이 싱가포르에서 열린 국제표현학습학회에서 발표하고 있다.(사진=금융보안원)

이들은 개별 금융사가 가진 금융 거래 정보만으로는 특정 상황이나 항목 정보가 충분히 확보되지 않고 금융 거래 규칙을 찾기 어려워 FDS 성능을 크게 개선하기 어렵다고 봤다. 학습 정보로 쓰이는 금융 거래 정보에 로밍·위험국가·폰뱅킹 여부 등이 '없음'으로 표기되는 항목이 많아서다.

금융보안원은 연구 결과를 바탕으로 연합 학습 기술을 이용해 기관끼리 학습 정보를 공유하지 않고도 여러 기관이 공동 활용할 수 있는 고성능 인공지능(AI) 모델을 개발하고 있다. 5개 은행과 공동으로 FDS에 활용할 수 있는 AI 모델을 개발 중이다. 카드업권과도 연합 학습으로 FDS 수준을 높이려 논의하고 있다.