핀테크 산업에서 기계 학습이 금융 사기 탐지에 도움이 되는 방법

금융 서비스 부문은 디지털 변혁을 겪고 있으며 그 추진력은 머신 러닝(ML)입니다. ML은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 경험을 통해 자동으로 학습하고 개선할 수 있는 기능을 시스템에 제공합니다.

금융 부문은 초당 수많은 개인 데이터와 수십억 건의 중요한 거래를 처리하기 때문에 사기 행위에 특히 취약합니다. 사기꾼은 협박용으로 귀중한 데이터를 얻기 위해 항상 서버를 해킹하려고 합니다.

PwC의 2020년 글로벌 경제 범죄 및 사기 조사 에 따르면 응답자들은 사기 행위로 인해 지난 24개월 동안 무려 420억 달러의 손실을 입었다고 보고했습니다. 은행과 금융 기관은 기계 학습 과 같은 혁신적인 기술을 도입하여 방어를 강화할 수밖에 없습니다 .

기계 학습은 금융 서비스 부문에 비즈니스를 보호하고 사이버 범죄자를 물리칠 수 있는 수단을 제공하고 있습니다. Markets and Markets 의 보고서에 따르면 전 세계 FDP(사기 탐지 및 예방) 시장은 CAGR 12.8%로 2025년까지 209억 달러에서 382억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.

사기 탐지 및 예방 영역에는 자금 세탁, 보험 청구, 전자 지불 및 은행 거래가 포함됩니다.

이 기사에서는 금융 분야의 기계 학습을 사기 탐지에 사용할 수 있는 주요 방법을 알아보겠습니다. 읽어!

금융권 금융사기 주요분야

금융 산업의 기계 학습에 대해 자세히 알아보기 전에 금융 사기 탐지 소프트웨어가 기업을 지원할 수 있는 다양한 영역에 대해 알아보겠습니다.

1. 이메일 피싱: 공격자가 이메일을 통해 가짜 메시지와 웹사이트 링크를 사용자에게 보내는 사이버 범죄 유형입니다. 이 이메일은 겉보기에 적법하고 진정성 있어 누구나 오판할 수 있고 취약한 데이터를 입력하여 위험에 빠뜨릴 수 있습니다.

이러한 상황을 피하기 위해 기계 학습을 사용하여 피싱을 탐지하는 자동화된 방법을 사용할 수 있습니다. 이러한 방법은 분류 및 회귀를 위한 고전적인 기계 학습 알고리즘을 기반으로 합니다.

2. 신용 카드 사기: 점점 더 디지털화되는 세상에서 신용 카드 사기는 매우 흔한 일이 되었습니다. 이러한 유형의 금융 사기에는 안전하지 않은 인터넷 연결을 통해 직불 카드 또는 신용 카드 번호를 훔치는 것이 포함됩니다.

머신 러닝 알고리즘은 어떤 작업이 진짜이고 어떤 작업이 불법인지 식별하는 데 도움이 됩니다. 누군가 시스템을 속이려고 하면 ML 모델이 은행에 경고하고 해당 활동을 무효화하기 위한 조치를 취할 수 있습니다.

3. 모바일 사기: 사기 방지 시스템의 기계 학습 통합은 지불 방법이 실제 카드를 넘어 휴대 전화 영역으로 확장될 때 특히 중요합니다.

이제 스마트폰에는 NFC 칩이 탑재되어 사용자가 휴대폰만으로 제품 비용을 지불할 수 있습니다. 이는 스마트폰이 해킹 및 사이버 위협에 취약하다는 것을 의미합니다. 금융의 머신 러닝은 각 사용자의 비정상적인 활동을 감지하여 모바일 사기 위험을 최소화하는 효과적인 도구입니다.

4. 신원 도용: 사용자 이름, 은행 세부 정보, 비밀번호, 로그인 자격 증명 및 기타 매우 민감한 정보와 같은 정보는 사이버 범죄자가 개입할 경우 큰 위협을 받습니다. 신원 도용은 개인과 기업 모두를 위험에 빠뜨립니다.

금융의 머신 러닝은 여권 이나 운전 면허증 과 같은 신원 문서 를 보안 데이터베이스에 대해 실시간으로 검사하고 확인하여 모든 사기 사례가 감지되도록 합니다. 또한 ML은 생체 인식 스캔 및 얼굴 인식을 활성화하여 위조 신분증과 싸우는 데에도 사용할 수 있습니다.

5. 보험 청구: 보험 사기에는 일반적으로 자동차 손상, 재산 및 실업에 대한 허위 청구가 포함됩니다. 이러한 사기를 줄이기 위해 보험 회사는 각 청구를 검증하는 데 많은 시간과 리소스를 소비합니다. 그러나 이 프로세스는 비용이 많이 들고 해킹에 취약합니다 .

우수한 패턴 인식 기능으로 인한 머신 러닝은 최대한 정확하게 보험 청구를 해결하고 가짜 청구를 찾는 데 도움이 됩니다.

[또한 읽기: 핀테크 산업이 AI를 사용하여 밀레니얼 세대를 사로잡는 5가지 방법 ]

사기 방지를 위해 머신 러닝을 사용해야 하는 이유는 무엇 입니까?

위에서 언급한 다양한 금융 사기 영역에서 머신러닝이 사용되는 것을 보면 알 수 있듯이 금융 및 은행 업계에서는 머신 러닝이 금융 사기 탐지에 매우 유용하다고 생각합니다. 대량의 트랜잭션 및 소비자 데이터는 복잡한 기계 학습 알고리즘의 적용에 이상적입니다. ML은 은행과 금융 기관이 실시간으로 사기 행위를 식별하고 신고할 수 있도록 지원합니다.

머신 러닝 알고리즘의 정확도가 높아짐에 따라 금융 회사는 거짓 긍정(거래가 거부 및 사기로 잘못 플래그 지정됨) 및 거짓 부정(진짜 사기 사례를 놓친 경우)의 수가 크게 감소했습니다. 이것이 ML이 금융 부문에서 최고의 자리를 차지한 이유입니다.

기계 학습이 금융 서비스 비즈니스의 사기를 감지하는 데 어떻게 도움이 되는지 여전히 의심스러운 경우 아래에 언급된 혜택 풀을 살펴보십시오.

1. 더 빠른 데이터 수집: 상거래 속도가 증가함에 따라 사기를 감지하기 위해 머신 러닝과 같은 더 빠른 솔루션을 갖는 것이 중요합니다. 기계 학습 알고리즘은 매우 짧은 시간에 엄청난 양의 데이터를 평가할 수 있습니다. 그들은 실시간으로 지속적으로 데이터를 수집 및 분석하고 순식간에 사기를 탐지할 수 있는 능력을 가지고 있습니다.

2. 손쉬운 확장: 머신 러닝 모델과 알고리즘은 데이터 세트가 증가함에 따라 더욱 효과적입니다. ML 모델이 여러 동작 간의 유사점과 차이점을 찾아낼 수 있기 때문에 머신 러닝은 더 많은 데이터로 향상됩니다.

진짜 및 사기 거래가 발견되면 시스템은 이를 통해 작업하고 버킷에 맞는 거래를 선택하기 시작할 수 있습니다.

3. 효율성 향상: 인간과 달리 기계는 반복적인 작업을 수행하고 대용량 데이터에서 변경 사항을 감지할 수 있습니다. 이는 훨씬 짧은 시간 내에 사기를 감지하는 데 중요합니다.

알고리즘은 초당 수십만 건의 지불을 정확하게 분석할 수 있습니다. 이를 통해 거래를 분석하는 데 소요되는 시간과 비용을 줄여 프로세스를 보다 효율적으로 만듭니다.

4. 보안 침해 사례 감소: 기계 학습 시스템의 구현으로 금융 기관은 사기를 방지하고 고객에게 최고 수준의 보안을 제공할 수 있습니다. 모든 새로운 거래를 이전 거래(개인 정보, 데이터, IP 주소, 위치 등)와 비교하고 의심스러운 사례를 감지하여 작동합니다. 결과적으로 금융 단위 는 지불 또는 신용 카드와 관련된 사기를 방지할 수 있습니다 .

기계 학습 사용의 이점을 살펴보았 으므로 이제 사기 탐지에 사용되는 기계 학습 모델에 대해 알아보겠습니다.

사기 탐지를 위한 기계 학습 모델 및 알고리즘

다음은 금융 산업에서 금융 사기를 감지하는 데 사용되는 기계 학습 모델 및 알고리즘의 유형입니다. 그럼 하나씩 이해해 보도록 하겠습니다.

1. 지도 학습: 지도 학습은 핀테크 의 딥 러닝 환경에서 사기 탐지와 같은 경우에 작동합니다 . 이 모델에서 모든 정보는 좋음 또는 나쁨으로 레이블이 지정되어야 합니다. 그리고 그것은 예측 데이터 분석 을 기반으로 합니다 .

2. 비지도 학습: 비지도 학습 모델은 그러한 데이터가 없거나 사용 가능한 거래 데이터가 거의 없는 경우 비정상적인 행동을 감지합니다. 새로운 데이터를 지속적으로 분석 및 처리하고 결과를 기반으로 모델을 업데이트합니다. 시간이 지남에 따라 패턴을 학습하고 합법적인지 사기성 작업인지 결정합니다.

3. Semi-supervised learning: 라벨링 정보가 불가능하거나 너무 비싸고 사람의 개입이 필요한 경우에 작동합니다.

4. 강화 학습: 이 모델을 사용하면 기계가 지정된 컨텍스트 내에서 이상적인 행동을 자동으로 감지할 수 있습니다. 기계가 환경에서 학습하고 위험을 최소화하는 조치를 찾는 데 도움이 됩니다.

사기 탐지를 위해 ML 시스템은 어떻게 작동합니까?

사기 탐지 프로세스는 기계 학습 시스템을 사용하여 데이터를 수집하고 분류하는 것으로 시작됩니다. 그런 다음 기계 학습 모델에 사기 가능성을 예측하는 훈련 알고리즘이 제공됩니다.

다음은 사기 탐지를 위해 ML 시스템이 작동하는 방식을 보여주는 단계입니다.

1. 데이터 입력: 사기를 감지하려면 먼저 머신 러닝 시스템이 데이터를 수집해야 합니다. ML 모델은 더 많은 데이터를 얻을수록 사기 탐지 기술을 더 잘 배우고 연마할 수 있습니다.

2. 특징 추출: 다음 단계는 특징 추출입니다. 이 단계에서 좋은 고객 행동과 사기 고객 행동을 모두 설명하는 기능이 추가됩니다. 이러한 기능에는 일반적으로 다음이 포함됩니다.

• 신원: 고객 IP 주소의 사기율, 계정 연령, 본 기기 수 등으로 구성됩니다.
• 주문: 이 기능은 고객이 만든 주문 수, 평균 주문 금액, 실패한 거래 수 등을 보여줍니다.
• 위치: 이 기능은 배송 주소가 청구서 수신 주소와 일치하는지, 배송 국가가 고객 IP 주소의 국가와 일치하는지, 고객 위치의 사기율을 찾는 데 도움이 됩니다.
• 결제수단 : 신용/체크카드 발급 은행의 사기율, 고객명과 청구명 유사도 등을 파악하는데 도움이 됩니다.
• 네트워크: 네트워크 내에서 공유되는 이메일, 전화번호 또는 결제 수단의 수를 포함합니다.

3. 알고리즘 학습: 알고리즘은 작업이 사기인지 적법한지를 결정하기 위해 ML 모델이 따라야 하는 일련의 규칙입니다. 비즈니스에서 교육 세트에 제공할 수 있는 데이터가 많을수록 ML 모델이 더 좋아집니다.

4. 모델 생성: 교육이 끝나면 사기 탐지를 위한 기계 학습 모델이 회사에 제공됩니다. 이 모델은 높은 정확도로 사기를 즉시 탐지할 수 있습니다. 그러나 사기 탐지에 효과적이기 위해서는 기계 학습 모델을 지속적으로 개선하고 업데이트해야 합니다.

기계 학습을 사용한 금융 사기 탐지 – 사용 사례

금융 기관은 ML 기반 최신 사기 방지 시스템을 사용하여 의심스러운 거래 누락, 인적 오류 및 보안 위반 사례의 위험을 크게 줄입니다. 기계 학습 알고리즘은 엄청난 양의 데이터를 처리하고 사기로부터 데이터를 보호할 수 있습니다.

Compliance.ai는 FinTech의 적응형 머신 러닝 모델을 사용하여 단일 플랫폼에서 연구를 자동화하고 금융 규제 콘텐츠 및 규제 업데이트를 추적하는 스타트업입니다.

PayPal과 같은 회사도 기계 학습을 사용하여 사기 탐지 및 위험 관리 기능을 향상하고 있습니다. 선형, 신경망 및 딥 러닝 기술의 조합을 통해 PayPal의 위험 관리 엔진은 밀리초 이내에 고객과 관련된 위험 수준을 결정할 수 있습니다.

머신 러닝은 이러한 대기업이 가짜 계정, 결제 사기 및 의심스러운 거래와 같은 문제를 방지하는 데 도움이 되었습니다. ML은 예측 분석 및 데이터 분석의 모든 더러운 작업을 처리하고 기업이 사기로부터 안전하게 성장할 수 있도록 합니다.

마지막 생각들

전 세계의 기업은 금융 사기를 방지하기 위해 기계 학습을 사용하기 시작했습니다 . 매년 더 큰 손실로 이어지는 사기 행위를 방지할 수 있는 가장 혁신적인 도구입니다.

머신 러닝을 사용하면 다양한 거래 및 의심스러운 금융 행위를 분석하기 위한 보다 복잡한 알고리즘을 생성할 수 있으므로 금융 손실 위험을 최소화할 수 있습니다.

그렇기 때문에 기계 학습 개발 서비스 를 고용 하는 것이 금융 서비스 산업의 최우선 과제가 되었습니다. Appinventiv 의 전문가들은 생산성을 향상하고 재정적 위험을 줄이기 위해 다양한 혁신적인 솔루션과 접근 방식을 통해 다양한 기업에 힘을 실어줍니다 .

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