전기통신사기 부문서 실질적 대응 강화 평가
DGB대구은행에 따르면 기존 시나리오 기반 탐지방식은 지능화·고도화된 전자금융사기 수법에 대한 신속한 탐지·대응에 한계점을 보였다. 고도화 사업은 이를 극복하기 위해 인공지능 학습(딥러닝)을 결합해 진행됐다.
그 결과 전자금융 부정거래(이체) 여부를 실시간으로 모니터링하고 인공지능(딥러닝)을 이상금융거래탐지시스템에 탑재해 사전에 인지하지 못한 유형의 이상금융거래, 보이스피싱, 최신 금융사기 패턴을 탐지하도록 예측 모델을 구축한 것이 높은 탐지 결과를 냈다.
실제 올해 1~9월까지 사고 예방건수는 203건으로 파악됐으며 사고 예방금액은 약 20억원의 규모로 대응됐다. 이는 지난 한해 기준 사고 예방건수 대비 50% 이상 증가한 비율이다. 특히 전기통신사기 부문에서 블랙리스트 차단, 이상행위 해외 IP 차단 등 실질적인 대응을 강화했다는 평가다.
이상근 정보보호최고책임자는 "2021년 상반기 운영 데이터를 전처리해 학습 데이터로 사용했는데 이를 인터넷 뱅킹과 스마트뱅킹, 폰뱅킹 등 채널별 별도 학습을 진행해 분류성능평가지표를 분석한 딥러닝 기술로 정확성을 높였다"면서 "날로 증가하는 비대면 거래에서 이상금융거래탐지시스템 모니터링을 통한 효과가 입증되고 있다"고 밝혔다.
임성훈 DGB대구은행 은행장은 "이상금융거래탐지시스템 고도화 도입 이후 전자금융사고, 전기통신사기 예방에 대한 대응이 큰폭으로 강화되고 있어 고객 편의 제고에 실질적인 도움을 주고 있으며 앞으로도 지속적으로 기술 고도화에 힘쓰겠다"고 말했다.