사기 수법 지능화, 은행 자산규모 대형화로 기존 시스템으론 적발 한계
상시 모니터링·위험 예측·이상거래 신유형 감지 등 AI로 신속·정확 수행

[비즈월드] 오픈AI 인공지능 챗봇 챗지피티(ChatGPT), 구글 챗봇 인공지능 바드 등 고성능 인공지능(AI)이 연달아 등장하며 '생성형 AI'가 화두로 떠오르고 있다. 주요 금융 기업은 머신러닝·빅데이터에 기반한 인공지능 기술 개발과 지적재산권 확보에 본격 나서고 있다. 이에 비즈월드는 인공지능 특허를 확보한 금융 기업들의 다양한 아이템을 소개한다. [편집자주]

KB국민은행은 인공지능감사분석 시스템과 감사정보 시스템, 감사 단말을 활용해 빠르고 신속하며 정확한 감사를 진행할 수 있는 '인공지능을 이용한 대출 상시감사지원시스템' 특허를 등록받았다. 사진은 본 발명의 인공지능을 이용한 상시감사지원시스템의 전체 구성도. 사진=키프리스
KB국민은행은 인공지능감사분석 시스템과 감사정보 시스템, 감사 단말을 활용해 빠르고 신속하며 정확한 감사를 진행할 수 있는 '인공지능을 이용한 대출 상시감사지원시스템' 특허를 등록받았다. 사진은 본 발명의 인공지능을 이용한 상시감사지원시스템의 전체 구성도. 사진=키프리스

은행들은 횡령·과실·사기대출 등 각종 금융 사고를 적발하기 위해 감사조직과 감사 대상을 '일대일'로 매칭하는 방식의 감사를 수행한다. 최근 감사 대상과 은행 자산 규모가 증가함에 따라 시간·물리적인 측면에서 해당 방식에 한계가 생겼다.

이에 업무 생산성과 신속성을 높일 수 있는 '새로운 감사 시스템' 필요성이 커졌다. 검색과 통계 처리를 동시에 구현하는 감사 시스템은 감사에 소요되는 시간과 인력을 줄일뿐 아니라 금융 사고의 위험성도 크게 낮출 수 있다.

KB국민은행(은행장 이재근)이 대출·감사정보 시스템, 이상거래 예측모델, 인공지능감사분석 시스템 등을 갖춘 '대출감사시스템'을 개발하고 특허까지 취득한 것으로 확인됐다.

6일 비즈월드가 특허정보검색서비스 키프리스를 통해 확인한 결과, KB국민은행의 '인공지능을 이용한 대출 상시감사지원시스템'은 지난 2020년 11월 출원(출원번호 제1020200154718호)돼 올해 2월 특허로 등록(등록번호 제102499181호) 받았다.

KB국민은행의 대출 상시감사지원시스템은 이상거래를 예측하고 예방할 수 있는 시스템이다. 머신러닝 예측모형과 자동학습 시스템을 구축해 기존 규칙에서 발견되지 않는 새로운 유형의 이상거래를 탐지할 수 있다.

특히 사후적발 중심·인력 중심 기존 감사 시스템을 벗어나 사기와 부정대출 예방을 돕는다. 상시 모니터링을 진행해 리스크 관리를 할 수 있으며 통합점검 관리체계 구축으로 정확하면서도 신속한 감사 진행도 가능하다.

이상거래 예측모델은 이상거래를 정리하고 탐지하고 분석하는 '자동학습서버', 자동학습서버에서 개발된 머신러닝 모델과 학습데이터를 이용해 이상거래를 최종 예측하는 'AI 예측서버'를 거쳐 상시 감사 모니터링 구역으로 전송된다. 사진은 인공지능감사분석시스템과 감사정보시스템 사이의 인터페이스 구성도. 사진=키프리스
이상거래 예측모델은 이상거래를 정리하고 탐지하고 분석하는 '자동학습서버', 자동학습서버에서 개발된 머신러닝 모델과 학습데이터를 이용해 이상거래를 최종 예측하는 'AI 예측서버'를 거쳐 상시 감사 모니터링 구역으로 전송된다. 사진은 인공지능감사분석시스템과 감사정보시스템 사이의 인터페이스 구성도. 사진=키프리스

작동 방식은 다음과 같다. 금융소비자가 대출시스템을 이용해 대출을 받으면 기존 데이터베이스(DB) 기반 '대출 상시감사지원 시스템'이 작동한다. 시스템 구성요소로는 크게 ▲감사정보 시스템 ▲인공지능감사분석 시스템 ▲대출 시스템 등이 있다.

감사정보 시스템은 대출거래가 감지되면 감사를 주기적으로 수행하는 시스템이다. 사기 부실거래 위험률을 고려한 '상시감사'와 고위험군에 대한 '영업감사'가 추가되기도 한다.

상시감사는 상시감사모듈에서 진행된다. 사기 부정대출 예방에 특화돼 있다. 영업감사를 진행하는 영업감사모듈은 사기대출 업무손실 현황, 조직관리 역할을 맡는다. 두 부분은 서로 결합해 전체 대출거래에 대한 머신러닝(기계 학습)도 진행한다.

인공지능감사분석 시스템은 상시감사를 수행하기에 앞서 미리 이상거래 여부를 판별하는 시스템이다. 대출거래 데이터가 들어오면 '이상거래 예측모델'이 발동해 이상거래 여부를 감사정보 시스템에 제공한다.

이상거래 예측모델은 이상거래를 받아들여 정리하는 '이상거래탐지서버', 머신러닝 기반 이상거래 탐지모델을 개발하는 '모델·비즈니스룰 개발서버', 이상거래를 정리하고 탐지하고 분석하는 '자동학습서버', 자동학습서버에서 개발된 머신러닝 모델과 학습데이터를 이용해 이상거래를 최종 예측하는 'AI 예측서버' 등으로 구분된다.

이 예측모델의 특별한 점은 데이터 시스템을 이중(제2데이터베이스) 구축해 예측 결과를 미리 제시한다는 점이다. 특히 모델·비즈니스룰 개발서버는 기존 규칙에서 발견되지 않은 사기패턴을 탐지하고 새로운 이상거래 유형을 지속 개발해 신뢰성을 높이는 작업을 수행한다.

감사 작업을 거친 데이터는 송수신 인터페이스 공간에서 시각화 자료로 제시된다. 사진은 감사정보시스템이 감사단말에 제공하는 화면예시도. 사진=키프리스
감사 작업을 거친 데이터는 송수신 인터페이스 공간에서 시각화 자료로 제시된다. 사진은 감사정보시스템이 감사단말에 제공하는 화면예시도. 사진=키프리스

감시정보 시스템과 인공지능감사분석 시스템을 거친 결과데이터는 송수신 인터페이스를 거쳐 막대그래프나 퍼센트(%)와 같은 정보로 표시된다. 여기서 끝나지 않고 '감사단말'에 정보가 유입돼 고위험 분류 계좌 선별과정까지 이뤄진다.

KB국민은행은 가계대출·기업대출에 대한 특허를 따로 신청해 등록받기도 했다. AI 대출시스템 고도화를 통해 소비자 보호를 강화한다는 입장이다.

KB국민은행 관계자는 "이 시스템으로 대내외 환경 변화에 따른 신종 사기대출 대응도 가능하다"며 "허위·사기대출 취급에 따른 사고금액 대형화와 허위 대출에 따른 고객 피해 예방에 최선을 다하고 있다"고 설명했다.

[비즈월드=최상규 기자 / csgwe@bizwnews.com]

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