신용 카드 사기 거래를 감지하는 새로운 NVIDIA AI 워크플로우

AWS의 NVIDIA AI 플랫폼으로 구동되는 이 워크플로우로 금융 서비스 조직은 비용을 절감하고 위험 부담을 완화할 수 있습니다.
by NVIDIA Korea

전 세계 신용 카드 거래 사기로 인한 재정적 손실은 2026년까지 430억 달러에 달할 것으로 전망됩니다.

이 문제를 해결하기 위해 아마존 웹 서비스(AWS) 상에서 실행되는 NVIDIA의 새로운 AI 워크플로우는 가속화된 데이터 처리와 고급 알고리즘을 통해 신용카드 거래 사기를 탐지하고 방지하는 AI 성능을 크게 향상시킵니다.

최근 Money20/20 핀테크 컨퍼런스에서 출시된 이 워크플로우는 금융 기관이 사용자 행동을 분석하여 거래 데이터의 미묘한 패턴과 이상 징후를 파악함으로써 기존 방식보다 정확도를 높이고 잘못된 탐지를 줄일 수 있도록 돕습니다.

사용자들은 NVIDIA AI 엔터프라이즈 소프트웨어 플랫폼과 NVIDIA GPU 인스턴스를 활용해 사기 탐지 워크플로우를 가속화하고 간소화할 수 있습니다.

전반적으로 머신러닝 도구와 전략을 도입한 기업들은 사기 탐지 정확도가 최대 40% 향상하여 사기범을 더 신속하게 식별하고 피해를 최소화할 수 있습니다.

American Express와 Capital One 같은 주요 금융 기관은 고객 보호를 강화하기 위한 독자적인 AI 기반 솔루션을 개발하고 있습니다.

NVIDIA의 새로운 워크플로우는 데이터 처리, 모델 학습, 추론 과정을 가속화하며, 이 모든 과정을 하나의 간편한 소프트웨어에 통합하여 제공합니다.

특히 이 워크플로우는 신용카드 거래 사기뿐만 아니라 신규 계정 사기, 계정 탈취, 자금 세탁 같은 다양한 사용 사례에도 적용할 수 있도록 조정이 가능합니다.

가속화된 사기 탐지 컴퓨팅

AI 모델이 점점 더 복잡해지고 다양해지면서 금융 서비스를 포함한 여러 산업에서 에너지 효율적이고 비용 효율적인 컴퓨팅 기술의 중요성이 커지고 있습니다.

기존 데이터 사이언스 파이프라인은 빠르게 증가하는 사기 피해를 방지하기 위해 필요한 방대한 데이터를 처리하기에 부족한 상황입니다. 이제 결제 회사는 Apache Spark용 NVIDIA RAPIDS 가속기를 활용하여 데이터 처리 시간을 단축하고 비용을 절감할 수 있습니다.

대규모 데이터세트를 효율적으로 관리하고 복잡한 AI 모델을 실시간으로 운영하기 위해 금융 기관들은 NVIDIA의 AI 및 가속 컴퓨팅 플랫폼을 적극적으로 도입하고 있습니다.

오랫동안 사기 탐지에 널리 사용된 XGBoost 같은 라이브러리는 머신러닝 알고리즘의 일종인 그라데이션 부스트 의사 결정 트리를 기반으로 하고 있습니다.

NVIDIA의 새로운 AI 워크플로우는 그래프 신경망(GNN) 임베딩을 추가기능으로 사용하는 NVIDIA RAPIDS AI 라이브러리 제품군을 사용하여 XGBoost를 더욱 향상시키며, 이를 통해 오탐지를 줄입니다.

GNN 임베딩은 XGBoost에 입력되어 모델을 생성하고 훈련하며, 이후 NVIDIA Morpheus Runtime Core 라이브러리와 NVIDIA Triton 추론 서버를 통해 실시간 추론 작업을 수행할 수 있도록 오케스트레이션됩니다.

NVIDIA Morpheus 프레임워크는 들어오는 모든 데이터를 안전하게 검사하고 분류하여 패턴으로 태그를 지정하고 잠재적으로 의심스러운 활동에 플래그를 지정합니다. NVIDIA Triton 추론 서버는 프로덕션 환경에서 모든 유형의 AI 모델 배포에 대한 추론을 간소화하는 동시에 처리량, 지연 시간과 활용도를 최적화합니다.

NVIDIA Morpheus, RAPIDS 및 Triton 추론 서버는 NVIDIA AI Enterprise에서 사용할 수 있습니다.

AI 도입하는 선도적인 금융 서비스 기업

북미의 주요 금융 기관들은 온라인과 모바일 사기 피해가 늘어나는 상황에 맞서 AI 기술을 적극 활용하고 있습니다.

American Express는 2010년부터 AI 기반 사기 탐지 기술을 도입해 모든 고객 거래를 실시간으로 모니터링하며, 수 밀리초 안에 사기 여부를 판별합니다. 이 회사는 NVIDIA AI 플랫폼을 활용해 탐지 정확도를 높이고 있습니다.

유럽의 디지털 은행 bunq는 생성형 AI와 거대 언어 모델을 결합해 사기 및 자금 세탁을 탐지를 강화하고 있으며, NVIDIA의 가속 컴퓨팅 덕분에 모델 훈련 속도가 100배 이상 향상되었습니다.

BNY는 3월, 은행 최초로 DGX H100 시스템NVIDIA DGX SuperPOD를 도입하여 사기 탐지 및 기타 활용 사례에 최적화된 솔루션을 선보였습니다.

시스템 통합업체와 클라우드 서비스 제공업체 역시 NVIDIA AI 워크플로우를 통합해 금융 서비스 앱의 보안성을 강화하고 고객의 재산과 신원을 보호하고 있습니다.

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라스베가스에서 열리는 Money 20/20에서AWS가 참여하는 NVIDIA AI 파빌리온 방문하여 사기 탐지를 위한 AI대해 자세히 알아보세요 .