금융기관에 대한 사기 공격 차단하는 AI와 NVIDIA GPU

회원 피처스페이스는 AI를 활용해 신용 카드 사기와 자금세탁 등의 금융 범죄를 예방합니다
by NVIDIA Korea

팬데믹으로 인해 온라인 쇼핑이 늘어나면서 전자 상거래 판매가 급증했습니다. 그러나 핀테크 기업 피처스페이스(Featurespace)의 분석 기술 디렉터인 데이비드 서튼(David Sutton)에 따르면 이러한 급증으로 인해 소매업체와 고객을 속일 기회를 노리는 사기꾼들도 늘어났습니다.

영국에 본사를 두고 있는 이 회사는 사기 탐지와 예방의 속도와 정확성을 높이기 위해 AI 기반 기술을 개발했습니다. ARIC Risk Hub라고 하는 이 플랫폼은 NVIDIA GPU를 사용하여 훈련된 딥 러닝 모델을 사용하여 유효한 거래 행동과 사기성 거래 행동을 구별합니다.

서튼은 “온라인 거래는 실제 카드가 없어도 거래할 수 있기 때문에 범죄자의 주요 표적이 됩니다. 다크 웹을 통해 유출된 카드 정보를 쉽게 확인할 수 있으므로 사기꾼은 적은 노력으로 많은 양의 카드를 대상으로 사기를 저지를 수 있습니다”라고 말했습니다.

ARIC Risk Hub는 금융기관 내 라이프사이클 전반에 걸쳐 거래와 서드파티 데이터를 통합하여 “진정한” 고객이라고 부르는 복잡한 행동 프로필을 구축합니다.

그동안 사기 방지는 탐지 지연으로 인한 제한을 받았는데요. 고객이 이미 은행 계좌에서 돈이 빠져나간 후에야 통지를 받았기 때문입니다. 그러나 ARIC Risk Hub는 30밀리초 이내에 고객 행동의 아주 작은 변화라도 이상 징후를 판별합니다. AI 기반 적응형 행동 분석을 사용하여 고객의 각 금융 거래를 프로필과 비교하죠.

서튼에 따르면, 이 기술은 전 세계 70개 주요 금융기관에 배포되고 있으며, 일부에서는 사기 공격의 75%를 차단했다고 보고했습니다.

ARIC Risk Hub는 이러한 기관이 거의 ​​실시간으로 범죄 행위를 식별할 수 있도록 지원함으로써 재정적 손실과 운영 비용을 줄이고 5억 명 이상의 소비자를 사기와 금융 범죄로부터 보호합니다.

피처스페이스는 최첨단 스타트업을 육성하는 무료 글로벌 프로그램인 NVIDIA Inception의 회원입니다.

NVIDIA GPU를 통한 모델 훈련 100배 가속화

피처스페이스는 10년 전에 머신 러닝 컨설팅으로 시작했는데요. 적응형 행동 분석이라는 기술을 개발하고 상업적 활용을 추구한 캠브리지 대학의 빌 피츠제랄드(Bill Fitzgerald) 교수의 연구에 뿌리를 두고 있습니다.

이 기술은 금융 서비스 산업에 적용된 이후 빠르게 확산됐습니다.

서튼은 “이 기술을 통해 일반적인 사람들의 행동의 종류를 배우고 이해하여 그러한 행동의 변화를 찾을 수 있는 딥 러닝 모델을 구축할 수 있습니다”라고 말했습니다.

과거에는 피처스페이스가 다양한 딥 러닝 모델을 설정하고 훈련하는 데 몇 주가 걸렸습니다. 하지만 NVIDIA A100 Tensor Core GPU를 사용한 이후 모델 훈련 속도가 최대 100배 향상됐다고 서튼은 말합니다.

그는 “CPU를 사용할 때와 비교하면 NVIDIA GPU는 매우 빠른 연구-영향 루프를 제공합니다. 이렇게 빠르게 영향을 미칠 수 있는 일을 한다는 것은 짜릿한 경험입니다”라고 덧붙였습니다.

피처스페이스의 연구원과 데이터 사이언티스트는 단 10번의 실험에 소요되는 시간안에 이제 수천 개의 테스트를 실행할 수 있게 됐고, 이는 결과에 대한 통계적 신뢰도 강화로 이어져 가장 우수하고 검증된 모델만 배포할 수 있습니다.

서튼은 딥 러닝 모델을 사용하여 발견된 사기 탐지율이 1%만 증가해도 대기업이 연간 2천만 달러를 절약할 수 있다고 말했습니다.

피처스페이스는 일반적으로 거래 스트림 데이터에 대해 순환 신경망 아키텍처를 사용합니다. 이 모델 파이프라인은 개인의 과거 행동에서 학습된 행동 컨텍스트를 통해 개인의 새로운 행동을 평가할 수 있도록 합니다.

모두를 위한 금융 보안 강화

피처스페이스의 딥 러닝 모델은 신용 카드, 결제, 애플리케이션, 자금 세탁 등에 관련된 모든 종류의 사기를 방지하고 있습니다.

ARIC Risk Hub 인터페이스는 사용자 정의가 가능하므로 고객은 특정 요구 사항에 가장 적합한 구성 요소 서브셋을 선택할 수 있습니다. 그런 다음 사용자는 분석 설정을 변경하거나 의심스러운 사례를 검토할 수 있는데요. 검토 시 사례가 거짓 양성으로 간주되는 경우 딥 러닝 모델은 오류에서 학습하여 미래 정확도를 높입니다.

피처스페이스 기술은 TSYS와 월드페이(Worldpay)와 같은 결제 처리 회사와 단스케 뱅크(Danske Bank), HSBC, 내셔널웨스트민스터은행(NatWest)와 같은 대형 은행에서 널리 사용되고 있습니다.

서튼의 말처럼 “피처스페이스는 AI를 활용해 더 안전하게 거래할 수 있는 세상을 만들고 있습니다.”

그는 “피처스페이스의 직원들은 사명감을 가지고 매일 아침 사무실로 출근합니다. 예를 들어, 세계에서 이루어지는 돈세탁의 양을 줄일 수 있다면 범죄 산업의 수익성을 떨어트릴 수 있습니다”라고 말했습니다.

피처스페이스는 10월 23일부터 26일까지 미국 라스베이거스에서 열리는 핀테크 컨퍼런스인 Money 20/20에서 사기, 자금 세탁, 암호화 범죄 예방에 관한 세션을 개최합니다.

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