USE CASES/사례 연구

이상거래탐지시스템(FDS) 고도화의 필수요소, 그래프DB

(주)비트나인 2020. 4. 14. 11:12

이상거래탐지시스템(FDS)이란?

개요 및 정의

인공지능 기술을 논의하면서 떠오르는 키워드 중 하나는 이상거래탐지시스템, FDS(Fraud Detection System)입니다. FDS의 첫 단어 Fraud의 사전적 의미는 다음과 같습니다.

 

1) 돈이나 금융 혜택을 얻기 위해 속임수나 거짓말을 하는 행위

2) 불법적이거나 정직하지 못한 수단 또는 방법으로 사람들을 속이는 행위

 

FDS는 국내에서 이상거래탐지, 이상금융거래탐지, 부정거래탐지와 같이 불리지만 모두 금융 분야에서 적용되는 용어이며, 다양한 종류의 행위가 포함됩니다. (예: 시장 조작, 세금 사기, 자금 세탁, 신분 도용, 일반 거래 사기). 세계적으로 핀테크는 급속도로 발전하고 있으며 전자 금융 거래에서 수집된 다양한 정보를 분석하여 의심되는 거래를 탐지 및 차단하는 시스템으로 주목받고 있습니다.

 

이번 게시물에서는 두 번째 사전적 의미를 둔 사례에 관한 것이기 때문에 유사한 용어 사용 방지를 위해 FDS를 ‘이상행위’로 통칭하겠습니다. FDS의 4가지 핵심 기능인 ‘수집, 분석, 대응, 모니터링’은 금융이 아닌 다른 불법적인 범죄 행위도 예방할 수 있습니다.

 

이상거래탐지시스템(FDS)의 효율 극대화를 위한 그래프DB 도입

밀수범의 여행 패턴 파악에 사용된 FDS

각 나라에는 밀수, 상품가격 허위 신고, 기업들의 수출입 품목에 대한 허위 신고, 원산지 세탁, 그리고 불법 이민 등을 대응하는 정부 기관이 있습니다. 해당 기관은 귀금속, 마약, 모조품, 불법 의약품 등으로 적발된 적 있는 여행자우범자지정하여, 그들을 현장에서 검거할 수 있도록 그들의 활동을 감시하는 역할을 수행합니다. C기관에서는 금괴, 마약 등 밀수 범죄자를 효율적으로 색출하기 위해 비트나인의 그래프데이터베이스 솔루션인 아젠스그래프(AgensGraph) 도입했고, 큰 성과를 거둘 수 있었습니다. 

 

다양한 범죄의 패턴 분석에 적용가능한 그래프 데이터베이스 

C기관은 그래프 기반 FDS를 도입하기 전 밀수범 색출에 난항을 겪어왔습니다. 위험 지역으로 지정된 특정 국가들을 피해 제3의 국가를 경유하거나, 전혀 상관없는 일반인을 동행자로 고용하는 등 밀수 수법이 다양해지고 고도화되었기 때문입니다. 

 

그리고 FDS를 도입하기 전까지는 엑셀 파일에 입력된 승객 정보를 직접 검토하여 범죄자를 색출해야하기 때문에 많은 시간을 투자해야 했습니다. 또한 승객 예약 정보, 승객 확인 명부 및 법무부 출입국 정보 등 일평균 총 100만건 이상의 다양한 트랜잭션 데이터를 일일이 확인하는 게 효율적이지 않았고, 결국  대량의 데이터 수집 및 분석이 가능한 빅데이터 시스템의 도입이 시급해졌습니다.  

 

비트나인은 보유 기술활용하여 C기관이 축적해온 이터간의 관계 분석이 가능한 래프 기반 시스템 구축했습니다. 

FDS를 구성하는 4가지의 핵심 기능과 그래프 데이터베이스의 역할

이상행위를 탐지하는 솔루션의 활용도는 다양하지만, 근본적인 기능은 거의 동일합니다. FDS를 구성하는 핵심 4가지 기능은 다음과 같습니다.

 

1. 수집: 솔루션을 제공하기 위해서는 다양한 데이터를 수집하고 관리할 수 있는 탁월한 수용성이 필요합니다. 언급된 사례에 도입한 빅데이터 플랫폼에서 아젠스그래프의 역할은 정형 및 비정형 데이터실시간으로 정제하고 데이터의 연산 분석이 가능케 하는 엔진 역할 입니다. 그래프 데이터베이스장점은 데이터를 삽입할 때 테이블을 추가로 생성하지 않고 바로 노드로 관리할 수 있기 때문에, 다양하고 많은 양의 데이터를 동일한 형태로 적재할 수 있는 것 입니다. 일 평균 총 100만 건 이상의 트랜잭션 데이터가 오가는 C기관의 빅데이터 플랫폼에는 데이터 수집에 최적화그래프 기술이 적용 되었습니다.  

 

이상거래탐지(FDS) 기술을 활용한 밀수범죄 그래프 모델링

 

2. 분석: 분석 도구를 이용하여 유형별로 나뉜 정보의 상관관계를 분석하여 이상 행위를 탐지합니다. 네트워크 분석, 예측분석 모형, 기술통계분석, 머신러닝, 시뮬레이션 등의 알고리즘으로 패턴 발견 등을 자동화 합니다. 우범자와 동행자는 그래프 모델에서 ‘’으로 표현하고 그들 간의 관계는 ‘’으로 이어지며 우범 대상들의 네트워크그래프로 형성 됩니다. 그리고 해당 그래프 모델을 기반으로 우범자와 동행자의 관계에 대한 상관관계를 분석 합니다. 

 

이상거래탐지(FDS) 패턴 분석

3.대응: 업무자가 분석된 이상행위에 대해 대응할 수 있도록 지원하는 것이며 해당 사례의 경우에는 연관분석을 통해 색출한 밀수범과 우범자를 ‘블랙 리스트’에 기록하고, 그들의 행방추적합니다. 

이상거래탐지(FDS) 그래프 모델링

 

4.모니터링: 대시보드를 통해 입국 예정인 비행기여행자의 현황실시간으로 조회할 수 있는 시각적인 인터페이스제공니다. 분석모델을 기반으로 관련된 밀수범의 지인, 공모자 또는 밀매업자들을 실시간으로 추적합니다. 모니터링을 통해 관련 기관 인원이 입국하는 범인들을 현장에서 즉시 검거할 수 있도록 지원합니다.

 

이상거래탐지(FDS) 기술을 활용한 범죄 모니터링

결론: 그래프 기반 FDS의 핵심은 패턴 분석!

FDS핀테크 기술로 많이 알려져 있지만, 위의 사례와 같이 범죄 패턴을 분석하는데에도 적용할 수 있습니다. 밀수범에 대한 정보를 대용량 데이터 중에서 찾으려면, 네트워크를 실시간으로 모니터링하고 빠르게 연관분석할 수 있는 그래프 데이터베이스 기반의 시스템이 가장 효율적입니다. C기관의 인력은 한눈에 꿰뚫어 볼 수 있는 탐지 시스템을 보유함으로써 더 많은 우범자의 동선을 감시할 수 있게 되었습니다. 

 

이번 블로그에서 핀테크가 아닌 밀수 행위 관련으로 FDS의 4가지 핵심 기능을 알아봤습니다. 이를 통해서 그래프 데이터베이스의 실용 범위는 무궁무진하다는 것을 알 수 있었는데요. 데이터 수집과 분석이 필요한 솔루션을 찾을 때 비트나인의 그래프 데이터베이스를 잊지 마세요! 

 


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