[이코노미스트 김윤주 기자] 카카오뱅크가 금융 거래 전후의 행동 흐름까지 분석해 보이스피싱과 대포통장 등 금융사기를 탐지하는 인공지능(AI) 기반 모델을 도입했다. 단순히 이체·출금 결과를 확인하는 기존 방식에서 나아가 고객의 앱 이용 패턴과 거래 맥락을 종합적으로 분석하는 기술로, 시범 운영 결과 금융사기 예방 건수가 이전보다 4배 이상 증가한 것으로 나타났다.

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

‘시퀀스 모델’은 이체·출금 등 단일 거래 결과에 더해 거래 전후의 행동 맥락까지 함께 분석하는 AI 기반 금융사기 탐지 모델이다. 특히 AI가 데이터 간 연관성과 흐름을 이해하는 '어텐션(Attention) 메커니즘'을 적용해 ▲거래 발생 순서 ▲행동 간 시간 간격 ▲기기 변경 행태 등 다양한 행동 단서를 유기적으로 연결해 판별한다. 이를 통해 정상 거래처럼 위장한 금융사기 시도를 보다 정밀하게 탐지할 수 있다.

고객의 행동을 개별 이벤트가 아닌 하나의 흐름으로 분석하는 방식이다. 예를 들어 앱 접속과 거래가 이어지다가 특정 시점에 활동이 멈춘 뒤 다시 재개되는 미세한 패턴까지 포착한다. 다수의 사례에서 이러한 중단 시간은 보이스피싱 범죄자가 피해자를 설득하거나 추가 이체를 유도하는 과정과 맞물리는 경우가 많다. ‘시퀀스 모델’은 이 같은 행동 맥락을 종합 분석해 금융사기 위험도를 예측한다.

카카오뱅크는 지난해 11월 ‘시퀀스 모델’을 시범 도입해 FDS 모니터링을 통한 금융사기 예방 건수가 도입 이전 대비 월평균 4.4배 상승하는 결과를 거두며 성능을 확인했다. 이후 본격 운영에 들어간 올해 1분기에는 카카오뱅크가 예방한 전체 금융사기 의심 사례 가운데, '시퀀스 모델'이 독자적으로 탐지한 비중이 49.8%에 달하는 성과를 거뒀다.

실제 탐지 사례에서도 기존 FDS를 우회하려는 신종 금융사기 수법에 대한 대응 성과가 확인됐다. 대표적으로 최근 불특정 다수로부터 반복적으로 입금이 발생하지만 출금은 이뤄지지 않는 ‘보이스피싱 모집계좌(대포통장)’ 사례를 탐지했다. 기존에는 입금 후 빠른 인출이 발생하지 않을 경우 식별이 어려웠지만, ‘시퀀스 모델’은 입금 패턴과 시간대별 사용 데이터를 종합 분석해 해당 계좌를 보이스피싱 모집계좌로 분류했다. 이를 통해 피해 자금이 범죄 조직으로 최종 편취되기 전에 예방 조치를 수행할 수 있었다.

또한 휴대전화를 변경한 뒤 기기를 범죄 조직에 양도하는 ‘기기 양도’ 의심 사례를 탐지해 해당 거래를 선제적으로 차단했다. ‘시퀀스 모델’은 이체 직전 발생한 기기 변경과 이후 이어진 앱 이용 및 거래 흐름을 종합 분석해 이상 징후를 포착했다. 기존 룰 기반 체계만으로는 거래 패턴이 과거 정상 거래와 유사해 정상 거래로 인식될 가능성이 있었지만, 신속한 대응을 통해 피해금 편취를 사전에 막을 수 있었다.

카카오뱅크는 ‘시퀀스 모델’을 지속 발전시키며 FDS 체계를 더욱 지능화하여, 점차 복잡하고 정교해지는 금융사기 수법에 선제적으로 대응해 나갈 계획이다.

카카오뱅크는 “이번 시퀀스 모델 개발과 도입으로 이체·출금 등 특정 시점의 이상 거래 판단을 넘어, 전후 행동 흐름을 기반으로 한 이상 거래 예측이 가능해졌다”며 “앞으로도 끊임없는 기술 연구개발을 통해 더욱 교묘해지는 금융 범죄에 선제적으로 대응하고 안전한 금융 환경을 만들어가겠다”고 말했다.

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