KB국민은행·아주대, 위상수학 활용 이상거래 탐지시스템 고도화 진행

KB국민은행은 아주대학교와 위상수학을 활용한 이상거래 탐지시스템(이하 FDS: Fraud Detection System) 고도화를 진행한다고 22일 밝혔다.

KB국민은행과 아주대학교는 지난해 12월, '빅데이터 분석 및 인공지능 활용을 위한 산학협력 체계구축 업무협약'을 체결한 바 있다. 양측은 비즈니스 영역 선정 및 협력 방안의 구체화를 위해 이상거래 탐지시스템(FDS), 고객거래 분석, 개인화 마케팅, 리스크관리 등 8개 과제를 함께 검토한 후 위상수학을 활용한 FDS 분야 고도화 작업을 우선적으로 진행하기로 했다.

FDS는 고객의 개인 프로파일링(개인의 특성을 분석하는 기법)을 빅데이터 기반으로 분석하여, 평소 거래패턴과 다른 의심스러운 거래패턴 발생을 실시간으로 탐지하는 시스템이다. KB국민은행은 지난 2015년, 시나리오 기반 시스템을 구축했으며, 2017년에는 딥러닝 모델을 적용하여 고도화했다.

한편 위상수학은 작은 변환에 의존하지 않는 기하학적 성질을 다루는 수학의 한 분야이다. 이를 응용한 사례가 지하철 노선도이다. 예전 지하철 노선도는 실제 역사 위치에 맞게 그려서 노선도가 알아보기 힘들 정도로 무척 복잡했다. 이를 위상수학을 통해 단순화시킨 것이 현재의 지하철노선도이다. 수평수직선으로 노선을 단순화해 승객들이 보다 더 효율적으로 열차를 갈아탈 수 있게 했다.

KB국민은행 관계자는 "아주대학교와의 산학협력 과정에서 기존과는 다른 새로운 방법론을 적용한 데이터분석기법의 고도화를 통해 사기 적발, 의심거래탐지 등의 다양한 분야에서 향상된 결과가 도출될 것으로 기대된다"고 말했다.
김소형기자 [e-mail]