[카카오뱅크 제공]

[헤럴드경제=정호원 기자] 카카오뱅크가 금융 거래 전후의 행동 흐름을 종합 분석해 금융사기 위험도를 예측하는 AI 기반 금융사기 탐지 모델 ‘시퀀스 탐지 모델(이하 시퀀스 모델)’을 개발하고, 자사 이상거래탐지시스템(FDS)에 적용했다고 9일 밝혔다.

‘시퀀스 모델’은 이체·출금 등 단일 거래 결과만 보던 기존 방식에서 벗어나, 거래 전후의 행동 맥락까지 함께 분석하는 고도화된 AI 모델이다. 특히 AI가 데이터 간의 연관성과 흐름을 이해하는 ‘어텐션(Attention) 메커니즘’을 적용했다. 이를 통해 ▷거래 발생 순서 ▷행동 간 시간 간격 ▷기기 변경 행태 등 다양한 행동 단서를 유기적으로 연결해 판별함으로써, 정상 거래로 위장한 금융사기 시도를 보다 정밀하게 탐지할 수 있다.

이 모델은 고객의 행동을 개별 이벤트가 아닌 하나의 연속된 흐름으로 파악한다. 예를 들어 앱 접속 후 거래가 이어지다가 특정 시점에 활동이 잠시 멈춘 뒤 재개되는 미세한 패턴까지 포착한다. 다수의 사례에서 이러한 ‘활동 중단 시간’은 보이스피싱 범죄자가 피해자를 설득하거나 추가 이체를 유도하는 과정과 맞물리는 경우가 많다. ‘시퀀스 모델’은 이 같은 행동 맥락을 종합 분석해 위험도를 예측한다.

카카오뱅크가 지난해 11월 ‘시퀀스 모델’을 시범 도입한 결과, FDS 모니터링을 통한 금융사기 예방 건수가 도입 이전 대비 월평균 4.4배나 증가하며 성능을 입증했다. 본격적인 운영에 들어간 올해 1분기에는 카카오뱅크가 차단한 전체 금융사기 의심 사례 중 ‘시퀀스 모델’이 독자적으로 탐지한 비중이 49.8%에 달하는 성과를 거뒀다.

실제 탐지 사례에서도 기존 FDS를 우회하려는 신종 금융사기 수법에 대한 대응 성과가 두드러졌다.

대표적인 사례가 최근 급증한 ‘보이스피싱 모집계좌(대포통장)’ 탐지다. 불특정 다수로부터 반복적으로 입금은 되지만 출금은 이뤄지지 않는 경우, 기존 시스템으로는 입금 후 빠른 인출이 발생하지 않으면 식별하기 어려웠다. 반면 ‘시퀀스 모델’은 입금 패턴과 시간대별 사용 데이터를 종합 분석해 해당 계좌를 대포통장으로 정확히 분류했다. 덕분에 피해 자금이 범죄 조직으로 최종 편취되기 전 선제적인 예방 조치가 가능했다.

휴대전화를 변경한 뒤 기기를 범죄 조직에 넘기는 ‘기기 양도’ 의심 사례도 잡아냈다. ‘시퀀스 모델’은 이체 직전에 발생한 기기 변경과 이후 이어진 앱 이용, 거래 흐름을 종합 분석해 이상 징후를 포착했다. 기존 룰(Rule) 기반 체계에서는 과거의 정상 거래 패턴과 유사해 통과될 가능성이 높았으나, 이번 모델을 통해 피해금을 사전에 지켜낼 수 있었다.

카카오뱅크는 ‘시퀀스 모델’을 지속적으로 고도화해 FDS 체계를 더욱 지능화하고, 날로 복잡해지는 금융사기 수법에 선제적으로 대응해 나갈 계획이다.

카카오뱅크 관계자는“단일 이체 내역만으로는 걸러내기 힘들었던 정교한 사기 수법을 거래 전후의 연속적인 행동 흐름 분석을 통해 사전에 포착할 수 있게 됐다”라며 “날로 교묘해지는 금융 사기로부터 고객의 소중한 자산을 선제적으로 보호할 수 있도록, 앞으로도 탐지 역량을 한층 더 지능화해 나갈 것”이라고 밝혔다.