신한카드가 알파고 바둑대결로 유명해진 AI(인공지능) 딥러닝(Deep Learning) 방식을 도입한 FDS(카드 부정사용거래 적발 시스템)을 개발키로 하고, 서울대 연구진 등과 공동으로 10월부터 시스템 구축에 나서, 빠르면 연내 도입한다.

최근 구글 알파고 등에서 인공지능 활용 기술로 이용된 딥러닝은 FDS에서 데이터를 바탕으로 시스템이 자동으로 이상징후를 포착해서 부정거래를 스스로 잡아내는 것이 특징이다.

예를 들어 해외 편의점에서 갑자기 국내 거주자 카드로 잇따라 작은 금액이 결제됐고 이것이 부정 거래로 밝혀졌다면 과거에는 사람이 시스템에 관련 부정거래 패턴을 사전에 입력해서 찾아냈지만, 딥러닝을 도입하면 컴퓨터 스스로 이 패턴을 구조화(feature) 한 후 자동으로 같은 방식으로 진행되는 부정거래를 중단시킨다.

특히 과거에 부정사용이 없었던 해외 이상 거래 가맹점에서 이상징후를 찾아내는데 딥러닝 방식이 유용한 것으로 알려졌다.

이미 미국의 주요 대형 온라인 결제 서비스 업체들은 결제 사기 대응책으로 ‘이상 금융거래 탐지 시스템(FDS)’에 딥러닝 기술을 활용하고 있으며, 전 세계에서 이뤄지는 온라인 결제에서 발견된 수만 개의 잠재적인 특징을 분석해 특정 사기 유형과 비교하거나 사기 방식을 탐지하고, 다양한 유사 수법을 파악하고 있다. 실제 딥러닝 도입 이후 금융 부정거래 사기 피해비율이 절반 이상 줄어들었다는 연구결과들이 발표된 바 있다.

신한카드가 FDS에 딥러닝을 전격 도입하기로 한 배경은 최근 고도화, 지능화되고 있는 해외카드 부정거래를 적극적 대응하기 위해서이다. 과거의 부정 거래 데이터만을 가지고, 유사패턴을 조기차단하는 것보다는 신종 사기거래 징후를 미리 포착해서 피해를 막는게 고객입장에서 더 시급하다는 결론에서 서울대 전문 연구진과 힘을 합쳤다.

한편, 신한카드는 딥러닝 방식으로 포착된 해외 이상거래 징후 발생시 주요 관계당국 및 카드업계와 공유하는 등 공익적인 차원에서도 딥러닝 FDS 시스템을 활용할 계획이다.

또한, 신한측은 금번 딥러닝 FDS를 공동개발하는 서울대 연구진과 연구성과를 공유하여, 추후 차별화된 비즈니스 모델로 지속 확장할 수 있는 기회로 활용할 예정이다. 이는 빠르게 변화하는 기술환경에서 외부전문 역량을 활용, 오픈 이노베이션(Open Innovation)을 통해 AI 등 다양한 디지털 혁신을 추구해야 한다는 위성호 사장의 의지가 반영된 것으로 알려졌다.

신한카드는 소비자를 위한 디지털 혁신이라는 관점에서 딥러닝이라는 AI신기술을 도입하여, FDS시스템 역량을 크게 높이기로 했다면서 빅데이터를 기반으로 업무 전반에 다양한 AI솔루션을 도입하여, Al를 활용한 고객가치를 계속 늘려나갈 계획이라고 밝혔다.