KB국민은행이 아주대학교와 손잡고 위상수학을 활용해 이상거래 탐지시스템의 고도화를 진행한다.

KB국민은행은 지난해 12월 아주대학교와 ‘빅데이터 분석 및 인공지능 활용을 위한 산학협력체계 구축 업무협약’을 맺고 여러 과제를 검토한 뒤 위상수학을 활용한 이상거래 탐지시스템 고도화(FDS: Fraud Detection System)를 우선적으로 진행하기로 했다고 22일 밝혔다.
 

이상거래 탐지시스템은 고객의 개인 프로파일링(개인의 특성을 분석하는 기법)을 빅데이터 기반으로 분석해 평소 거래패턴과 다른 의심스러운 거래패턴 발생을 실시간으로 탐지하는 시스템이다.

KB국민은행은 2015년 시나리오 기반의 시스템을 구축했으며 2017년에는 딥러닝모델을 적용해 고도화했다.

위상수학은 작은 변환에 의존하지 않는 기하학적 성질을 다루는 수학의 한 분야이다. 이를 응용한 사례가 지하철 노선도다.

예전 지하철 노선도는 실제 역사 위치에 맞게 그려서 알아보기 힘들 정도로 복잡했다. 이를 위상수학을 통해 단순화한 것이 현재의 지하철 노선도다. 수평선과 수직선으로 노선을 단순화해 승객들이 더 효율적으로 열차를 갈아탈 수 있게 했다.

KB국민은행 관계자는 “아주대학교와 산학협력 과정에서 기존과 다른 새로운 방법론을 적용한 데이터 분석기법의 고도화를 통해 사기 적발, 의심거래 탐지 등의 다양한 분야에서 향상된 결과가 도출될 것으로 기대된다”고 말했다. [비즈니스포스트 조은아 기자]