넘버스
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플랫폼의 엔진은 머신 러닝을 통해 수만 개의 잠재된 특징들을 분석하고, 수 백만 건의 온라인 뱅킹 거래를 실시간 점수화해 모든 사기 활동에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공한다. 단스케 은행은 오탐지(False Positives) 조사비용을 크게 줄임으로써 전반적인 효율성을 높이고, 높은 비용절감 효과를 거둘 수 있게 되었다.
단스케 은행의 고급 분석 총괄인 나딤 굴자는 “디지털 뱅킹과 모바일 뱅킹 애플리케이션이 확산됨에 따라 은행들은 가까운 미래에 또한 장기적으로 사기 행위(fraud)가 더욱 악화될 것으로 인식하고 있으며, 범죄자들에 대항하기 위해서는 최첨단 기법을 사용해야 한다는 점도 잘 알고 있다”며, “우리는 AI를 통해 이미 오탐지를 50% 줄였으며, 사기 탐지 팀 절반의 인력에게 더 높은 가치의 임무를 할당 시킬 수 있었다”라고 말했다.
단스케 은행의 기존 사기 탐지 시스템은 시간이 지남에 따라 수작업 규칙을 더욱 폭넓게 적용시켜야했다. 이로 인해 전체 거래의 99.5%에 이르는 엄청난 양의 오탐지(false positive)를 조사하는데 소요되는 비용과 시간은 증가했다. 반면 은행의 대규모 사기 탐지 팀의 업무피로도는 높아지고 활용도는 떨어지는 문제가 생기게 되었다.
이에 2016년 가을, 테라데이타의 씽크빅 애널리틱스 팀은 단스케 은행과의 협력을 시작했고, 단스케 은행은 데이터 활용 방법에 대한 전문 지식을 갖춘 전문가로 구성된 고급 분석 팀을 통해 광범위한 비즈니스에 더 많은 이점을 제공받을 수 있었다.
이 공동 팀은 은행의 기존 인프라 내에 프레임워크를 구축한 다음, 연간 수백만 건, 특히 피크 시간대에는 분당 수 십만 건이 넘는 거래에서 사기를 탐지하는 고급 머신 러닝 모델을 개발했다. 투명성을 보장하고 신뢰도를 높이기 위해 이 엔진에는 머신 러닝 모델 상단에 ‘해석 계층(interpretation layer)’이 포함돼 차단 활동에 대한 설명 및 해석을 제공한다.
씽크빅 애널리틱스(Think Big Analytics)의 고객 서비스 디렉터인 매즈 잉와는 “온라인 거래, 신용 카드 및 모바일 결제의 경우, 은행은 실시간 솔루션을 필요로 한다”며, “단스케 은행과 공동으로 개발한 최첨단 AI 기반 사기 부정행위 플랫폼은 300ms 미만 내 거래를 점수화한다”고 말했다. editor@itworld.co.kr
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