오늘의 그래프 기술 소식은 해외 유명 IT 온라인 전자 결제 시스템인 페이팔(PayPal)의 그래프 DB 사례를 전달하고자 합니다. 본 글은 PayPal의 직원인 Quinn Zuo라는 AI/ML 전문가가 작성한 영문 블로그 글의 번역본을 요약하고 있습니다. 번역은 IT 블로그 사이트인 ‘요즘IT’에서 진행했으며, 그래프 기술과 사례 연구에 대한 자세한 내용이 궁금하시다면 아래 요즘IT의 글을 확인하시기 바랍니다.
PayPal 그래프 DB 사례 요약
- 이커머스 산업이 코로나19 팬데믹의 수혜로 급격한 성장 기록
- 디지털 결제 사용이 늘어난 만큼 관련 결제 사기 행위도 증가
- 전 세계 4억 명이 넘는 소비자와 판매자가 있고, 매분 수천 개의 지불 거래가 발생
- 기존 관계형 DB에 저장된 관계 데이터가 방대하여 데이터 탐색과 분석이 어려움
- 그래프 데이터베이스로 실시간 FDS(이상거래탐지 및 예방) 기술 개발
- 사용자와 시스템이 관계를 맺고, 주고받는 데이터는 예측 가능한 행동 패턴 보임
- 또한, 행동 패턴에서 벗어나는 이상 거래를 찾아냄
- 페이팔의 거의 모든 리스크 모델이 그래프 기능 활용
그래프 DB를 '어떻게' 적용했는지 궁금하다면?
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