;)
;)
이미지 확대보기이번 과제는 ▲‘금융분야 고객상담 데이터 구축’과 ▲‘이상 판별을 위한 금융거래 정보 및 사용자 패턴 합성데이터 구축’의 두가지 하위 과제로 구성되며, 타임게이트 주관으로 오브젠을 비롯해 금융결제원 등이 참여하여 올해 12월 말까지 과업을 완료할 예정이다.
오브젠은 금융 거래 시 발생할 수 있는 이상 거래를 식별하기 위한 금융 거래 정보 및 사용자 패턴 기반의 합성데이터 구축에 참여한다. 본 과제는 계좌이체, 카드, 대출 등 거래 유형별로 이상 거래 시나리오를 설계하고, 설명 가능한 AI 학습용 합성 데이터 50만 건 이상을 구축하는 것이 목표로, 실제 금융기관의 이상 거래 대응 시나리오를 반영함으로써 탐지 성능과 실효성을 동시에 확보하는 것이 관건이다.
이 과제에서 오브젠은 금융 분야 이상 거래 데이터 합성을 위한 ‘AI 모델 개발’이라는 핵심 영역을 담당한다. 특히 오브젠이 개발하여 현재 다수의 사이트에서 활용 중인 AI 통합 솔루션 'obzen SmartAI'의 데이터 저작 기능을 활용해 본 과제를 수행한다.
오브젠은 실제 거래 패턴과 구조를 반영한 이상 탐지용 합성데이터를 구축함으로써 AI 기반 금융 보안 기술의 실효성을 높이는 동시에 개인정보를 침해하지 않는 안전한 데이터 활용 기반을 마련해간다는 방침이다. 이번 과제가 성공적으로 완료될 경우, 공공과 민간이 연계된 AI 확산의 선도 모델로 자리매김함은 물론, 금융 AI 모델의 신뢰성과 검증 가능성을 확보하고 향후 이상 거래 대응 체계의 고도화에 기여하는 파급력을 가질 것으로 기대된다.
비대면 채널을 통한 금융 거래 급증과 더불어 이상 거래 및 금융 사기 위험 역시 함께 증가하고 있다. 이를 해결하기 위해 금융기관과 감독기관 모두 AI 기반의 이상 거래 조기 탐지 대응 체계 구축의 필요성에 공감하고 있지만, 개인정보 보호와 금융 보안 규제로 인해 실거래 데이터를 직접 활용하는 데에는 한계가 존재해왔다.
이에 대한 해결책으로 합성데이터에 대한 수요가 꾸준히 발생했음에도 구축사례가 극히 드문 이유는 금융 합성데이터 구축은 데이터의 구성 양이 방대하고 복잡하며, 개인정보를 보호하기 위해 기술적으로 매우 높은 난이도를 요구하기 때문이다.
오브젠은 2023년말 '금융 합성데이터 구축' 과제를 성공적으로 수행한 경험을 보유하고 있다. 실제로 현재 ‘AI허브’에 공개된 총 915종의 데이터 중 금융 분야 데이터는 3종이며, 그중 합성데이터로는 오브젠이 구축한 ‘금융 합성데이터’가 유일하다. 또한, 전문기관으로부터 ‘국내는 물론 세계적으로도 유례를 찾기 힘든 규모와 품질의 금융 합성데이터 구축 사례’로 평가를 받고 있다.
업계에 따르면, 금융 이상 탐지 분야에서는 개인정보 보호 규제가 지속되는 가운데, 현실성 있고 다양한 패턴을 반영한 합성데이터의 중요성이 더욱 커질 것으로 전망된다. 국내 금융권에서도 합성데이터에 대한 수요는 꾸준히 증가하고 있으며, 특히 생성형 AI, 리스크 평가 고도화 등 신기술 적용을 위해서는 고품질 합성 데이터의 구축과 활용이 필수적인 요소로 인식되고 있다.
오브젠 AI연구소 윤은영 소장은 "이번 과제 수행을 통해 실제 금융사에서 발생하는 다양한 이상 거래 유형을 반영한 시계열 기반의 합성데이터를 구축함으로써 AI 모델의 현장 적용 가능성과 탐지 정확도를 높이겠다"며, "합성데이터 활용 가이드라인을 기반으로 한 구축 사례를 창출해 금융 데이터 활용의 모범 사례를 제시하고, 공공 AI 데이터 생태계의 확산에 기여하겠다"고 밝혔다.
정준범 글로벌이코노믹 기자 jjb@g-enews.com
