KB국민카드가 다양화되고 지능화된 각종 카드 관련 범죄에 대응하고자 인공지능(AI) 기술 중 하나인 '딥러닝(Deep Learning)'을 적용한 '부정사용방지시스템(FDS : Fraud Detection System)' 개발에 들어갔다.
* 딥러닝(Deep Learning) : 1980년 후쿠시마 쿠니히토가 소개한 인공 신경망인 네오코그니션에서 처음 등장한 개념으로 컴퓨터(기계)가 사람처럼 스스로 생각하고 학습할 수 있도록 하는 기술을 의미.
오는 3분기 중 본격적인 가동에 들어갈 예정인 새로운 '부정사용방지시스템'은 딥러닝 기술을 통해 기계 스스로 정상과 이상거래 패턴을 학습하고 분석해 각종 부정거래를 탐지하는 것이 특징이다.
KB국민카드는 딥러닝과 빅데이터 분석 기술을 활용해 진일보한 카드 관련 각종 부정거래 탐지 모형을 적용하고, 고객들의 사용 패턴 분석을 기반으로 개인별 특성을 반영한 이상 거래 징후를 자동으로 탐지 가능하도록 할 계획이다.
기존에 카드발급과 카드이용 등 개별 시스템으로 운영되던 부정거래 탐지 관련 데이터를 통합해 종합적이고 상시적인 이상거래 모니터링 체계도 구축할 방침이다.
또 기존 신용카드 관련 이상 거래 탐지와 적발 뿐 아니라 카드발급과 장기카드대출(카드론), 할부금융, 선불카드, 가맹점 등 모니터링 대상 업무를 늘리고 홈페이지와 모바일 애플리케이션 등 이상 거래 탐지 대상 채널도 대폭 확대할 예정이다.
온라인과 모바일 거래 증가 추세에 맞춰 'e-FDS' 기능도 대폭 강화하고 오프라인 부정사용방지시스템과의 연계성도 높이는 등 온라인과 모바일 채널을 통한 신종 금융 사기에 대한 대응력과 상시 모니터링 역량도 한층 강화할 계획이다.
이와함께 '초'·'분' 단위 연속 거래, 새벽시간대 고액 사용 등 부정 거래가 의심되는 경우 일정 시간 카드 결제를 자동 차단하고 정상 거래 여부를 확인하는 '제한적 승인제한 시스템(FAD)'과 위조된 해외발행카드가 국내에서 사용되는 것을 막기 위한 '해외발행카드 FDS시스템'도 함께 도입할 예정이다.