기계 학습을 활용해 사기 방지 효율성을 개선한 Capital One

Capital One은 미국 최대의 은행 중 하나이자 가장 큰 규모를 자랑하는 디지털 은행입니다. 실제 은행 지점을 방문하지 않고 디지털 뱅킹을 사용하는 소비자가 계속 늘어남에 따라 Capital One도 신기술을 도입해 거의 모든 업무 분야에 AI 및 기계 학습 솔루션을 채택/적용하고 고객 환경에 인공 지능을 통합했습니다.

Capital One에서 기계 학습을 적용하는 분야 중 하나가 사기 방지 영역입니다. 전 세계적으로 가장 악명 높은 사이버 범죄자들은 금융 서비스 업계를 집중적으로 공격하므로 보안의 중요성은 갈수록 높아지고 있습니다. 백악관 경제자문위원회(CEA)의 2018년 보고서에 따르면 최근 몇 년간 악의적인 사이버 활동으로 인해 손실 비용이 무려 570억 달러에서 1,090억 달러 사이에 달했으며, 그중 금융 분야에서 가장 큰 피해가 발생한 것으로 나타났습니다.

대량의 데이터가 여러 스토리지 센터에 분산되어 있는 Capital One에서는 고객의 금융 자산을 더 효율적으로 보호하기 위해 기계 학습을 활용하여 고객이 자신의 금융 정보를 더욱 철저히 통제하고, 사기의 징후를 파악하고, 오탐율을 줄이고, 지출을 더 적절하게 관리할 수 있도록 지원합니다.

Capital One의 기계 학습 관리 담당 VP인 Nitzan Mekel-Bobrov 박사는 “Capital One은 지난 몇 년간 고객 경험을 향상하고, 고객과의 관계에서 데이터를 근거로 한 적절한 결정을 내리는 데 있어서 기계 학습의 활용이 중요하다는 사실을 파악하게 되었습니다. 따라서 다양한 정형/비정형 데이터를 활용할 수 있는 더욱 정교한 시스템을 지속적으로 구축하고 있습니다. 이를 통해 특정 활동이 사기인지 여부를 더욱 정확하게 예측할 수 있을 것으로 예상됩니다.”라고 설명합니다.

Capital One은 Amazon Web Services(AWS)의 TensorFlow와 같은 광범위한 기계 학습 도구와 프레임워크를 활용하여 대량의 데이터를 분석할 수 있으므로 사기를 실시간으로 감지하여 예방할 수 있습니다. Capital One에서는 의심스러운 활동이 확인되면 고객에게 자동으로 알림을 전송하고, 사기 신고 단계를 안내해, 카드 잠금 처리 및 새 카드 주문 과정을 지원하며, 현금을 계속 문제없이 사용할 수 있도록 임시 카드를 발급합니다. 데이터의 양과 사용 기간, 그리고 고급 알고리즘이 증가함에 따라 Capital One은 기계 학습을 활용해 획기적인 사기 관리 방식을 제공하는 방법을 중점적으로 개발하고 있습니다.

“Capital One은 지난 몇 년간 고객 경험을 향상하고, 고객과의 관계에서 데이터를 근거로 한 적절한 결정을 내리는 데 있어서 기계 학습의 활용이 중요하다는 사실을 파악하게 되었습니다."

Nitzan Mekel-Bobrov 박사
기계 학습 관리 담당 VP
Capital One