이상거래(Fraud) 탐지, 위험성 평가 등을 지원하는 핀테크 AI
AI in Fintech Helping Detect Fraud & Assess Risk
이상거래(Fraud) 탐지, 위험성 평가 등을 지원하는 핀테크 AI
*이 기사는 AI Trends 에 작성된 John P. Desmond, AI Trends Editor의 글을 번역하였습니다.
금융서비스업계가 AI의 이상거래 탐지를 위한 이용실적을 집계한 결과, Visa와 Experian의 AI 적용 두 가지 눈에 띄는 사례가 있다.
Visa의 수석 부사장이자 글로벌 데이터 책임자인 Melissa McSherry에 따르면(VentureBeat에 따르면) 다국적 기업인 Visa는 이상거래 탐지를 위해 AI 애플리케이션의 사용함으로 연간 250억 달러를 절약한다고 보고한다. Visa가 선택한 ‘AI로 가는 길’은 자동화 프로젝트를 시작하는 방법에 대해 생각하는 다른 회사들에 교훈을 줄 수 있을 것이다.
McSherry는 "우리는 확실히 AI에 관한 활용 사례 접근법을 취했다"고 말했다. 또한, "우리는 AI를 위해서 AI를 배치하지 않는다. AI를 배치하는 것이 문제를 해결하는 가장 효과적인 방법이기 때문에 배치한다”고 말했다.
Melissa McSherry, Senior VP and Global Head of Data, Visa
Visa Advanced Authorization (VAA) 플랫폼은 네트워크를 통과하는 모든 거래에 점수를 매기고 이상거래 가능성을 기준으로 각 거래를 평가한다. 이를 통해 더 많은 거래를 신속하게 승인할 수 있다. McSherry는 "연간 35억 개의 카드와 2,100억 건의 거래를 통해 이러한 카드가 더 잘 작동하도록 만들고 더 많은 거래를 진행하는 것은 모든 사람에게 정말 가치가 있다."고 말했다. Visa는 Gradient Boosted Tree와 같은 전통적인 Machine Learning에 비해 고급 AI 기술을 적용했을 때 모델 성능이 20-30% 향상되었다고 언급했다. 어떤 경우에는 100% 이상 개선되어 새로운 제품 서비스 개발 속도가 빨라졌다. "우리는 소비자에게 더 나은 제품을 더 빨리 선보일 수 있다."고 그녀는 말했다.
글로벌 정보 및 신용 서비스 제공 업체인 Experian의 Steve Platt 또한 1세대 이상의 시스템에서 AI 및 이상 거래 탐지 경험이 있다. 현재 Global Software at Experience 책임자인 Platt는 2001년 1월에 AI 및 이상 거래 탐지를 처음으로 접하였으며, 샌디에이고의 Hecht-Nielsen Neurocomputer Corp. (HNC)에 합류하여 설립자인 Robert Hecht-Nielsen이 보유한 소프트웨어 상용화를 지원하였다.
포브스 (Forbes)의 한 기사에 따르면 Hecht-Nielsen은 캘리포니아 대학교에서 가르치는 신경 과학자이자 기업가였다. 그는 통계와 인공 지능이 혼합된 신경망에 대해 소수의 학자 및 연구원과 함께 일했다. 그들은 Falcon이라는 이상 거래 탐지 제품을 개발했고, 그 제품을 좋아하고 개선점을 찾고 있던 고객들을 확보했다.
Platt은 이 제품의 관리자로서 신용 승인 거래에 대한 승인 과정에 부정행위의 감지를 포함할 것을 강조했다. 그래서 더 발전된 카드 발급자들은 실시간으로 인증을 제공할 수 있었다. 이것은 클라우드 컴퓨터로의 이전이었다. Platt은 또 Falcon 머신러닝 애플리케이션(앱)이 학습할 수 있도록 신용카드 거래에서 양질의 잘 짜인 데이터를 대량으로 얻는 데 주력했다. 그는 또한 얼리 어답터 고객들과 친하게 지내며 그들의 문제를 이해하고, 거래 환경과 통합하고, 그리고 데이터를 분석하였다. MBNA, Banc One 및 First Data를 비롯한 주요 이슈에 접근하여 자신들에게 적합한 설계 솔루션을 파트너에게 제공했다.
HNC는 2002년 신용평가 서비스를 전문으로 하는 데이터 분석 회사인 FICO라고 불리는 Fair Isaac Corp에 매각되었다. 현재 FICO Falcon Platform이라고 불리는 이 제품은 여전히 광범위하게 사용되고 있다. Platt은 인수한 회사에서 몇 년 동안 근무한 후, BasePoint Analytics라는 이상 거래 방지 회사를 설립한 후 Experian으로 옮겼다. 그는 10년 동안 그곳에 있었고 지금은 회사의 그룹 회장인 글로벌 비즈니스 정보 서비스(Global Business Information Services)를 맡고 있다.
Experian은 핵심 신용 점수 제공, 이상 거래 방지 및 수집을 포함하여 시장에 다양한 AI / 머신 러닝 기반 제품을 보유하고 있다. "우리는 데이터 및 데이터 기반 통찰력 사업을 하고 있다."라고 그(Platt)는 말했다. Experian은 과거의 소프트웨어 개발 관행과 오늘날의 AI 소프트웨어 개발을 결합하는 방법을 개발했다. 내부 Data Labs 조직은 혁신적이라고 판단되는 사업 단위와 함께 프로젝트를 추구하고 새로운 데이터 소스, 새로운 알고리즘 및 새로운 사용 사례를 탐색한다. 연구소는 애자일 방법과 신속한 개발을 채택한 AI 기반 제품 개발을 위한 공통 방법을 설정한다. 개발자는 선택된 고객과 긴밀히 협력하여 개념 증명 또는 프로토타입을 구축한다. 그들은 이 과정을 한 제품에 반복한 다음 고객이 이를 하나 이상의 지역에서 작동하도록 돕는다.
구조화된 방법론은 경험을 통해 자신이 어디에 있는지 모니터링할 수 있게 하고, 비즈니스 사례가 변화하고 있는지 신속하게 조정할 수 있게 해준다. 이 프레임 워크에서 개발된 제품 중 하나는 Experian Boost로, 소비자는 기존 신용 평가 프로세스에서 캡처되지 않은 휴대 전화 및 유틸리티 결제 데이터를 제공하여 신용 점수를 "증대"할 수 있다. 이는 아직 테스트 중이지만 9개월 만에 시장에 출시되었다.
Steve Platt, Group President, Global Business Information Services, Experian
이상거래 탐지 기능을 사용하는 대형 은행, Kount에 투자 유치
PYMNTS가 발행하고 Forbes에 보고된 최근 설문 조사인 AI Innovation Playbook에 따르면 자산이 1,000 억 달러 이상인 금융 기관은 AI를 채택했을 가능성이 가장 크며, 그중 73%가 현재 결제 이상거래 탐지에 AI를 사용하고 있다. 이 연구는 미국 전역의 상업 은행, 커뮤니티 은행 및 신용 조합 200명의 재무 임원과의 인터뷰를 기반으로 했다.
이상거래 탐지는 2007년 아이다호 보이즈에서 출범한 Kount 등 스타트업들의 매력적인 타깃 시장임이 입증됐다. 현재 이 회사는 29개의 특허를 보유하고 있으며, 2016년에 CVC Capital Partners에서 8천만 달러의 투자를 받았다.
Kount's Identity Trust Global Network는 6,500개 이상의 주요 브랜드와 결제 제공업체에 실시간 이상거래 예방과 계정 보호, 개인화된 고객 경험을 제공한다.
코로나바이러스 폐쇄 기간 중 많은 사업장이 문을 닫으면서 전자상거래 물량이 급증하면서 이상거래 적발 업체들의 기회도 마련됐다. Kount 창업자이자 CEO Brad Wiskerchen은 최근 *PYMNTS에 글을 썼다.
*PYMNTS= 결제 및 상거래 뉴스 & B2B 플랫폼(https://www.pymnts.com/)
Brad Wiskerchen, Founder and CEO, Kount
그는 "3월과 4월에 팬더믹이 가속화됨에 따라 비타민, 웰빙, 전자 제품, 애완동물 용품 등과 같은 많은 산업에서 디지털 거래량이 급증했다."고 말했다. 이어 "4월 공예품 및 온라인 와인의 구매량이 2월 평균 주보다 600% 이상 증가했다. 탁월한 고객 경험을 유지하고 이상거래를 방지하면서 그 양을 처리하려면 실시간으로 정확한 결정을 내릴 수 있는 적응력이 뛰어난 솔루션이 필요하다."고 말했다. 전자상거래가 증가함에 따라 회원가입, 계정, 로열티 포인트 등 새로운 디지털 경험을 제공하는 기업이 많아지고 있다. Brad Wiskerchen은 "이는 각각 보호되어야 하는 고객 경험의 고유한 영역을 나타낸다"고 말했다.
번역-핀인사이트 인턴 연구원 김현우
원문 보러가기 ->
번호 | 제목 | 작성자 | 작성일 | 추천 | 조회 |
공지사항 |
파이썬으로 배우는 블록체인 구조와 이론 (위키북스)
finweb
|
2019.07.05
|
추천 0
|
조회 23
|
finweb | 2019.07.05 | 0 | 23 |
580 |
이상거래(Fraud) 탐지, 위험성 평가 등을 지원하는 핀테크 AI
인사이트캠퍼스
|
2020.09.07
|
추천 0
|
조회 510
|
인사이트캠퍼스 | 2020.09.07 | 0 | 510 |
579 |
인공지능은 당신의 돈을 더 스마트하게 해준다
인사이트캠퍼스
|
2020.09.07
|
추천 0
|
조회 351
|
인사이트캠퍼스 | 2020.09.07 | 0 | 351 |
578 |
게임 산업에서의 AI의 미래에 대한 예측 5가지
인사이트캠퍼스
|
2020.08.27
|
추천 0
|
조회 1423
|
인사이트캠퍼스 | 2020.08.27 | 0 | 1423 |
577 |
"강의에서 배운 attention network를 감성 분석이나 주제 분석에 활용해 보고 싶어요" (현준욱님 인터뷰)
인사이트캠퍼스
|
2020.08.14
|
추천 0
|
조회 630
|
인사이트캠퍼스 | 2020.08.14 | 0 | 630 |
576 |
15개의 데이터셋을 사용한 머신러닝 및 데이터 사이언스 프로젝트 아이디어
인사이트캠퍼스
|
2020.08.13
|
추천 0
|
조회 12882
|
인사이트캠퍼스 | 2020.08.13 | 0 | 12882 |
575 |
핀테크 혁신을 위한 5가지 AI 기반 기술
인사이트캠퍼스
|
2020.08.06
|
추천 0
|
조회 983
|
인사이트캠퍼스 | 2020.08.06 | 0 | 983 |
574 |
파이썬으로 단계별 첫 머신러닝 프로젝트 시작하기
인사이트캠퍼스
|
2020.07.28
|
추천 0
|
조회 2190
|
인사이트캠퍼스 | 2020.07.28 | 0 | 2190 |
573 |
25분 내에 알고리즘 트레이딩 코딩하기
인사이트캠퍼스
|
2020.07.22
|
추천 0
|
조회 1480
|
인사이트캠퍼스 | 2020.07.22 | 0 | 1480 |
572 |
시장의 미시구조와 마이크로 트레이딩 - 2
인사이트캠퍼스
|
2020.06.18
|
추천 0
|
조회 1111
|
인사이트캠퍼스 | 2020.06.18 | 0 | 1111 |
571 |
시장의 미시구조와 마이크로 트레이딩 - 1
인사이트캠퍼스
|
2020.06.15
|
추천 0
|
조회 1174
|
인사이트캠퍼스 | 2020.06.15 | 0 | 1174 |
570 |
딥러닝을 활용한 금융 시계열 분석 - 2
인사이트캠퍼스
|
2020.05.25
|
추천 0
|
조회 2710
|
인사이트캠퍼스 | 2020.05.25 | 0 | 2710 |
569 |
퀀텀 컴퓨팅의 실용화 방안
인사이트캠퍼스
|
2020.05.18
|
추천 0
|
조회 839
|
인사이트캠퍼스 | 2020.05.18 | 0 | 839 |
568 |
딥러닝을 활용한 금융 시계열 분석 - 1
인사이트캠퍼스
|
2020.05.18
|
추천 0
|
조회 2120
|
인사이트캠퍼스 | 2020.05.18 | 0 | 2120 |
567 |
동적 자산 배분과 유니버셜 포트폴리오
인사이트캠퍼스
|
2020.05.14
|
추천 0
|
조회 1269
|
인사이트캠퍼스 | 2020.05.14 | 0 | 1269 |
566 |
2020년 최고의 인공지능 및 머신러닝 소프트웨어 및 프레임워크 Top 20
인사이트캠퍼스
|
2020.05.13
|
추천 0
|
조회 5608
|
인사이트캠퍼스 | 2020.05.13 | 0 | 5608 |
565 |
자주 묻는 머신러닝 인터뷰 질문 및 답변 50선
인사이트캠퍼스
|
2020.05.11
|
추천 0
|
조회 11801
|
인사이트캠퍼스 | 2020.05.11 | 0 | 11801 |
564 |
좋은 vs 나쁜 액티브 펀드 관리 : 3 가지 지표
인사이트캠퍼스
|
2020.05.06
|
추천 0
|
조회 632
|
인사이트캠퍼스 | 2020.05.06 | 0 | 632 |
563 |
그녀는 돈의 보스: 여성 온라인 투자의 4대 트렌드
인사이트캠퍼스
|
2020.05.06
|
추천 0
|
조회 667
|
인사이트캠퍼스 | 2020.05.06 | 0 | 667 |
562 |
변동성 측정의 이해
인사이트캠퍼스
|
2020.05.06
|
추천 0
|
조회 1085
|
인사이트캠퍼스 | 2020.05.06 | 0 | 1085 |
561 |
새로운 재료를 찾는 데 있어 최적화를 촉진하는 신경망
인사이트캠퍼스
|
2020.04.29
|
추천 0
|
조회 712
|
인사이트캠퍼스 | 2020.04.29 | 0 | 712 |