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신원 도용, 신용카드 사기, 지불 거절 등의 금융 사기는 수십억 달러에 달하는 범죄 사업으로 발전했다. 그리고 생성형 AI의 도움으로 이 검은 비즈니스의 수익성은 더욱 높아질 것으로 보인다. 닐슨 보고서에 따르면, 2026년까지 전 세계 신용카드 손실액이 430억 달러에 달할 것으로 예상된다.
금융 사기는 다크웹에서 해킹된 데이터를 수집해 신용카드를 훔치거나, 생성형 AI를 사용해 개인 데이터를 피싱하고, 암호화폐, 디지털 지갑 등을 통해 자금을 세탁하는 등 점점 더 다양한 방식으로 이루어지고 있다. 은행의 음성 인증을 속이기 위해 딥페이크 기술을 사용해 실제 사용자의 음성을 복제하기도 하는데, 음성 데이터는 전화 수신자를 속여 음성으로 응답하도록 유도하는 스팸 전화로 수집한다.
금융 사기에 대응하는 금융 업계의 AI
하지만 범죄자만 AI를 사용하는 것은 아니다. 금융 업계 역시 사기 행위를 탐지하기 위해 AI를 활용하고 있으며, 지속적으로 업그레이드하고 있다. 특히 이런 디지털 범죄를 실시간으로 감지해 손실을 즉각 방지하는 데 중점을 두고 있다. 엔비디아에 따르면, 아메리칸 익스프레스, 뉴욕멜론은행, 페이팔, 스웨덴은행과 같은 금융 기관은 이미 AI를 성공적으로 사용하고 있다.눈에 띄는 성과도 올렸다. 예를 들어, 스웨덴은행은 AI를 통해 사기 및 자금 세탁을 방지하여 1년 만에 1억 5,000만 달러를 절감했다. 뉴욕멜론은행은 연합 학습(Federated Learning)을 통해 사기 탐지율을 20% 높였다. 페이팔은 실시간 사기 탐지율을 10% 향상했다.
엔비디아에 따르면, 현재 금융업계는 신원 확인을 위한 AI 솔루션을 개발하고 있다. 그래픽 신경망(GNN), 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 비전과 함께 딥러닝을 활용하는 AI 기반 애플리케이션으로 고객확인절차(Know-Your-Customer, KYC) 및 자금세탁방지 요건을 위한 신원 확인을 개선할 수 있다.
컴퓨터 비전은 운전면허증, 여권 등의 사진 문서를 분석해 위조를 감지하며, 동시에 자연어 처리(NLP)는 문서를 읽어 문서에 있는 데이터의 진위 여부를 측정하고, AI는 이를 분석해 허위 입력 여부를 파악한다.
GNN은 의심스러운 활동을 탐지하는 능력으로 높은 평가를 받고 있다. 수십억 건의 기록을 조사하고 이전에 알려지지 않은 활동 패턴을 인식해 과거에 의심스러운 계정으로 거래를 송금했는지 여부에 대한 상관관계를 파악할 수 있다.
생성형 AI로 사기 탐지의 속도와 정확성 향상
이제 머신러닝 기반 어시스턴트가 은행 직원의 사기 확인 작업을 지원할 수 있다. 이 어시스턴트는 백엔드에서 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)를 수행해 계약 문서에서 정보를 검색한다. 이런 방식으로 AI는 사기 여부를 판단하는 프로세스의 속도를 높인다.LLM은 고객의 다음 거래를 예측하는 데도 사용되는데, 결제 회사가 선제적으로 위험을 평가하고 사기 거래를 차단하는 데 도움이 된다.
합성 데이터 생성은 생성형 AI를 사기 방지에 적용하는 또 하나의 중요 응용 분야이다. 합성 데이터는 사기 탐지 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터 세트를 늘리는 데 사용한다. 이를 통해 예제의 다양성과 정교함을 높여 AI가 사기꾼이 사용하는 최신 기법을 인식하도록 학습할 수 있다.
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