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에이젠글로벌(AIZEN)은 서울대학교 AI연구원의 4차산업혁명 빅데이터 핀테크 과정과 산학 협력을 진행했다. 지난 5월부터 ‘자금세탁방지를 위한 이상거래탐지 모델 개발’을 주제로 ‘캡스톤 프로젝트’를 진행해, 성공적인 인공지능(AI) 모델 연구를 마쳤다. 국내와 국제적으로 이루어지는 자금의 세탁을 적발, 예방하기 위한 ‘자금세탁방지’에 필요한 이상거래 탐지 모델을 비지도 학습을 통해 진행했다.

캡스톤 프로젝트는 ‘자금세탁방지를 위한 이상거래탐지 모델 개발’에 특화된 알고리즘을 선정해, 총 5개의 모델을 생성하여 이상거래임을 판단하는 비지도 학습 모델 개발 과정을 거쳤다. 또한 앙상블 클러스터링과 앙상블 모델의 정교화 과정을 통해 이상거래를 탐지할 수 있는 모델을 시도했다. 실제 자금세탁 방지 모델을 구현하는 현장에서 정상거래와 이상거래의 결과를 판단하기 힘든 환경, 거래의 유형을 판단하더라도 효율적으로 탐지하면서 유연한 대응, 이 두가지 한계를 극복하기 위해 ‘비지도 학습’ 방법을 선택했다.

약 40만건의 거래 데이터 분석과 모델링을 통해 비지도학습 모델을 구현해 이상거래 탐지 성능이 우수한 모델을 완성했다. 또한 기존의 자금세탁 방지 모델에서 주로 ‘송신’ 변수를 기반으로 모델링이 진행된 반면, 이번 프로젝트에서는 송신과 수신, 양방향의 이상거래 파생 변수를 생성해 진행함으로써 새로운 방향을 제시했다. 또한 결과에 대한 해석이 가능한 모델을 위해 의사결정 모델을 함께 활용함으로써 ‘설명가능한’ 근거를 확보했다. 모델의 정확도가 높아도 실제 판단 기준을 산출해야 현장에서 활용할 수 있기 때문이다.

캡스톤 프로젝트 팀은 “이상거래의 비중이 극소수이기 때문에 모델의 타깃 데이터가 미비한 사례의 경우, 이를 극복하기 위해 다양한 방법의 탐지 모델이 개발될 필요성이 있다”며 “이번 프로젝트는 순수한 ‘비지도 학습’으로 데이터 특성을 탐지함과 동시에 또한 의사결정 모델과의 결합을 통해 ‘설명가능성’을 확보했다는 데에 의의가 있다”고 밝혔다.

에이젠글로벌은 인공지능 솔루션 ‘아바커스’를 도입해 금융에 인공지능 모델을 도입하고 있으며 ‘크레딧커넥트’를 통한 AI뱅킹서비스를 통해 금융혁신을 이어가고 있다. 에이젠글로벌 강정석 대표는 “앞으로 자금세탁방지 모델의 성능 향상을 위해 다양한 데이터가 활용될 가능성을 고려한다면, 데이터 통합 및 현재 룰(Rule)기반의 시스템과 유기적으로 결합이 되어야할 것”이라며 “신속한 모델링과 모델 근거를 제시할 수 있는 AI탐지 모델은 새로운 데이터를 학습하며 고도화될 것”이라고 말했다.

출처 : 시사매거진(http://www.sisamagazine.co.kr)