신한카드는 서울대 연구진 등과 공동으로 10월부터 이 시스템 구축에 나서, 이르면 연내에 도입할 예정이다.
최근 구글 알파고 등에서 인공지능 활용 기술로 이용된 딥러닝은 FDS에서 데이터를 바탕으로 시스템이 자동으로 이상징후를 포착해서 부정거래를 스스로 잡아내는 것이 특징이다.
해외 편의점에서 갑자기 국내 거주자 카드로 잇따라 작은 금액이 결제됐고 이것이 부정 거래로 밝혀졌다면 컴퓨터 스스로 이 패턴을 구조화(feature) 한 후 자동으로 같은 방식으로 진행되는 부정거래를 중단시킨다.
특히, 과거에 부정사용이 없었던 해외 거래 가맹점에서 이상징후를 찾아내는데 딥러닝 방식이 유용한 것으로 알려졌다.
이미 미국의 주요 대형 온라인 결제 서비스 업체들은 결제 사기 대응책으로 ‘FDS’에 딥러닝 기술을 활용하고 있으며, 전 세계에서 이뤄지는 온라인 결제에서 발견된 수만 개의 잠재적인 특징을 분석해 특정 사기 유형과 비교하거나 사기 방식을 탐지하고, 다양한 유사 수법을 파악하고 있다.
실제 딥러닝 도입 이후 금융 부정거래 사기 피해비율이 절반 이상 줄어들었다는 연구결과가 발표된 바 있다고 신한카드측은 밝혔다.
신한카드는 딥러닝 방식으로 포착된 해외 이상거래 징후 발생시 주요 관계당국, 카드업계와 공유하는 등 공익적인 차원에서도 딥러닝 FDS 시스템을 활용할 계획이다.