오브젠, 금융 이상거래 AI 개발…"합성데이터로 실거래 없이 학습"

과기정통부·NIA 주관 초거대 AI 생태계 사업 참여…연말 합성데이터 50만 건 구축

오브젠이 인공지능(AI) 기반 금융 보안 기술의 실효성을 끌어올리기 위한 합성데이터 구축에 착수했다. 실제 금융사 대응 시나리오를 반영한 데이터로 민감정보를 활용하지 않으면서도 탐지 정밀도를 확보하려는 의도다.

오브젠은 최근 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 '2025년도 초거대 AI 확산 생태계 조성사업'에서 금융 분야 과제 수행자로 선정돼 협약을 체결했다고 9일 밝혔다. 해당 과제는 오는 12월까지 타임게이트가 주관하고 오브젠과 금융결제원 등이 참여한다.

이번 프로젝트는 ▲고객 상담 데이터 구축 ▲이상거래 탐지를 위한 거래정보·사용자 패턴 기반 합성데이터 구축 등 두 개 하위 과제로 구성됐다. 오브젠은 이 중 후자의 과제를 맡아 거래 유형별 이상거래 시나리오를 설계하고 50만 건 이상의 학습용 합성 데이터를 제작한다.

(사진=오브젠)

사업의 핵심은 오브젠이 자체 개발한 AI 통합 솔루션 '오브젠 스마트AI'의 데이터 저작 기능이다. 회사는 이 기능을 활용해 실제 금융기관의 이상거래 탐지 흐름과 유사한 구조의 합성 데이터를 설계하고 설명 가능성과 탐지 성능을 동시에 확보한다는 계획이다.

오브젠은 해당 과제를 통해 개인정보를 포함하지 않는 안전한 AI 학습 기반을 구축하는 동시에 고도화된 이상거래 대응 체계의 기반을 마련할 계획이다. 데이터가 성공적으로 구축될 경우 금융 AI 모델의 신뢰성과 검증 가능성을 입증하는 대표 사례가 될 수 있다는 기대도 나온다.

최근 비대면 금융거래가 급증하면서 이상거래와 금융사기에 대한 조기 탐지 수요가 커지고 있지만 개인정보 보호 규제로 실제 데이터를 활용한 AI 학습에는 한계가 있다. 이 틈을 메우기 위한 현실적인 대안으로 '합성데이터'가 주목받는 상황이다.

다만 금융 데이터는 구조가 복잡하고 민감성이 높아 기술적 난이도가 상당하다. 실제로 AI허브에 등록된 915종 데이터 중 금융 분야는 3종뿐으로, 합성데이터는 오브젠이 만든 사례가 유일하다.

윤은영 오브젠 AI연구소 소장은 "금융사에서 발생하는 이상 거래 유형을 반영한 시계열 기반의 합성데이터를 구축해 모델의 현장 적용 가능성과 탐지 정확도를 높이겠다"며 "합성데이터 활용 가이드라인을 기반으로 한 구축 사례를 창출해 금융 데이터 활용의 모범 사례를 제시하고 공공 AI 데이터 생태계의 확산에 기여하겠다"고 밝혔다.