사기 거래가 증가할 것으로 예상됩니다.
$ 6.5 억 2021년에서 2027년 사이에 금융 산업에 미치는 영향은 상당할 것으로 예상됩니다. 금융 기관은 사기를 최소화하고 고객의 전반적인 보안을 강화하기 위한 효과적인 솔루션을 찾기 때문에 사전 예방적인 사기 방지를 우선시하고 있습니다.

기계 학습(ML)은 종종 인공 지능(AI)과 관련된 대량의 데이터에서 패턴을 식별하도록 기계를 가르치는 과정입니다. 현재 수백만 명의 개인이 다양한 인기 애플리케이션을 통해 ML과 상호 작용합니다. 예를 들어 Uber와 Google Maps는 ML을 사용하여 이동 시간을 추정하고 Siri, Alexa 및 Google Assistant는 ML을 사용하여 사용자의 선호도에 따라 개인화된 정보를 제공합니다.

금융 기관은 어떻게 ML의 놀라운 효율성을 활용하여 고객의 거래를 보호하고 전반적인 사기를 줄일 수 있습니까? 이 질문에 답하기 위해 지금까지 금융 산업에서 사기를 방지하는 데 ML이 어떻게 성공적이었는지에 대한 증거를 제공하겠습니다. 

인적 노동만으로 사기 기술을 퇴치하기에 충분하지 않은 이유

기술의 급속한 발전은 사람들의 삶의 편리함을 크게 향상시키고 있습니다. 은행 부문에서 이는 디지털 및 모바일 옵션에 대한 소비자 기대치가 높아진 것으로 해석됩니다.

더 많은 고객이 온라인 뱅킹을 선택함에 따라 금융 기관은 수십억 건의 거래를 정확하게 처리해야 하는 문제에 직면해 있습니다. 불행하게도 풍부한 데이터는 사기 행위를 증가시킬 기회를 제공하기도 합니다.

사기꾼은 점점 더 혁신적이 되어 매초 수천 건의 사기 거래를 성공적으로 실행하고 있으며, 이는 금융 기관이 사기 행위를 탐지하는 데 있어 만만치 않은 도전 과제입니다.

에 의해 추정에 따르면
사이버 보안 벤처, 글로벌 사이버 범죄로 인해 10.5년까지 매년 약 2025조 2021천억 달러의 경제 비용이 발생할 것으로 예상되며 이는 보고된 수치의 거의 두 배입니다. 이 금액은 145년 미국의 모든 자연 재해 비용을 합친 총 XNUMX억 달러를 초과합니다.

엄청난 규모의 사기와 이를 방지하기 위한 인간 노동의 한계를 감안할 때 기업은 중요한 방어 수단으로 기계를 사용했습니다. 자동화된 규칙 기반 사기 탐지 시스템은 수동 시스템이 실시간 데이터 스트림을 효과적으로 처리할 수 없기 때문에 금융 기관에서 구현되었습니다.

그러나 기계 학습(ML)과 인공 지능(AI)이라는 훨씬 뛰어난 솔루션이 있습니다. 기록 데이터 패턴에서 학습하고 이상을 식별하는 기계의 놀라운 능력은 놀랍고 필수적입니다.

금융 사기가 발생하는 위치 및 ML이 이를 처리하는 방법

금융 감지 소프트웨어는 효과적으로 식별하고 표시하기 위해 특정 영역에서 특히 유용함을 입증했습니다.

사기 행위. 이러한 영역에는 다음이 포함됩니다.

1. 신용 카드 사기, 카드 데이터의 디지털 저장으로 인해 범죄자에게 범죄를 저지를 더 많은 기회를 제공하여 가장 널리 퍼진 결제 사기 유형입니다. ML 솔루션은 주로 고객의 일반 지출 패턴에서 벗어나는 거래를 감지하는 데 중점을 둡니다.

2. ATM직불 카드 번호 및 PIN 도용과 같은 다양한 형태의 사기에 취약합니다. 사기꾼은 카드 정보를 얻고 저장하기 위해 종종 가짜 출입구 카드 판독기를 사용합니다. 카드 데이터를 획득하여 무단 거래 또는 현금 인출을 위한 위조 카드를 만들 수 있습니다.

ATM 사기를 위한 ML 솔루션 비정상적인 거래 패턴을 식별하는 이상 감지, 현재 거래를 카드 소지자의 과거 지출 습관과 비교하는 행동 분석, 중복 카드 사용 분석을 통한 카드 복제 감지, 변조 또는 스키밍 장치를 감지하는 네트워크 모니터링 및 할당할 실시간 위험 점수를 포함합니다. 추가 조사를 위해 거래에 대한 위험 수준.

3. POS(Point-of-Sale) 사기, 직원이 고용주로부터 돈을 훔치기 위해 자신의 지위를 이용합니다. 각 교대 근무, 일, 주 또는 월 후에 수행되는 정기적인 데이터 확인은 효과적인 예방 조치로 사용됩니다. ML은 데이터 세그먼트를 분석하여 사용자 로그 수, 거래 삭제, 청구 기록, 고객 환불 및 로열티 프로그램 카드 사용과 같은 요소를 검증하는 데 중요한 역할을 합니다.

4. 이메일 피싱, 이메일이 합법적인 통신으로 가장하고 사용자를 속여 중요한 정보를 공개하도록 설계된 링크를 포함하는 사기성 기술입니다. 피셔는 악성 파일을 숨겨 탐지를 피하는 데 능숙해졌습니다.

ML 기반 맬웨어 스캐너는 악의적인 이메일이 사용자의 받은 편지함에 도달하기 전에 식별하고 삭제할 수 있는 성공적인 도구로 등장했습니다. Microsoft, Office 365 Advanced Threat Protection, Google과 같은 회사는 ML을 사용하여 수백만 개의 유해한 이메일과 맬웨어를 탐지하고 차단하여 사용자 데이터를 보호합니다. 이러한 ML 모델은 스팸 이메일이 사용자에게 도달하기 전에 99%를 성공적으로 차단하여 피싱 위협 식별을 향상하도록 빠르게 발전했습니다.

5. 모바일 사기, 결제 수단이 사용자의 스마트폰에 자주 저장되면서 보급률이 높아지고 있습니다. 숙련된 해커는 사용자에게 즉시 경고하는 ML 기반 도구가 없는 한 이 정보에 액세스하고 무단 거래를 시작할 수 있습니다.

기계 학습이 사기 탐지에 효과적인 이유는 무엇입니까?

기계 학습(ML)은 계산 통계에 의존하고 수학적 모델을 활용하여 "정상적인" 사용자 행동을 정의합니다. ML 알고리즘은 기록 데이터를 활용하여 예측을 수행하고 시간이 지남에 따라 정확도를 향상할 수 있습니다.

ML 증명
매우 효과적인 모바일 결제의 증가와 일부 모바일 지갑의 본질적인 보안 허점으로 인해 점점 더 취약해지고 있는 디지털 결제 영역에서 특히 사기 탐지에 사용됩니다. 금융 기관은 규칙 기반 시스템을 통해 거래 안전을 보장하기 위해 노력하지만 여기에는 고객 경험에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 추가 검증 단계가 포함되는 경우가 많습니다. 사용자는 일반적으로 결제 프로세스에 마찰을 일으키기 때문에 더 많은 보호 계층을 추가하는 것을 꺼립니다.

ML과 AI는 금융 기관이 연중 고객의 소비 습관과 변동에 대한 인사이트를 얻을 수 있도록 지원합니다. 확립된 패턴을 인식함으로써 이상 징후와 의심스러운 거래를 쉽게 탐지하고 차단할 수 있어 번거로운 검증 단계 없이 고객에게 향상된 보호 기능을 제공합니다.

기계 학습 사용의 이점
ML은 사기를 방지하기 위해 전체 결제 프로세스의 여러 영역에 적용될 수 있습니다. 이를 통해 고객의 계정 정보를 안전하게 유지하고 운영자가 고객이 사기의 결과를 완화하도록 돕기 위해 콜센터에서 보내는 시간과 같은 발생하는 전체 비용을 낮출 수 있습니다. 비용 및 리소스 절감 외에도 ML의 이점은 다음과 같습니다.

향상된 데이터 신뢰성 평가
모든 거래에서 개인 정보를 확인하도록 컴퓨터를 학습시킬 수 있습니다. 이는 긴 트랜잭션 시퀀스에서 나타날 수 있는 넓은 간격을 연결합니다. 시스템 데이터와 문서를 조정함으로써 기계 학습은 이러한 시나리오에서 자주 발생하는 사람의 실수 위험을 제거합니다.

중복 거래에 대한 더 나은 평가
사기꾼이 돈을 버는 일반적인 방법 중 하나는 원래 거래가 발생한 것과 같거나 비슷한 시간에 새 거래를 생성하는 것입니다. 규칙 기반 시스템은 종종 차이점을 구별하지 못하고 중복 거래를 사기로 표시하지 않는 경우가 많습니다.

보다 효과적인 데이터 분석
학습할 데이터가 많을수록 ML은 가장 똑똑한 분석가로 구성된 팀보다 빠르게 패턴을 인식할 수 있습니다. 인적 오류는 금융 기관이 손실을 입는 큰 이유이므로 ML 및 AI 솔루션은 이러한 오류를 최소화할 수 있습니다. ML은 또한 데이터 과부하에 도움이 될 수 있으며 종종 고객 만족도를 높이는 추가 자동화를 제공합니다.

사기 탐지 ML 모델 및 알고리즘

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소수의 알고리즘 "기계 훈련"에 사용되며 가장 인기 있는 두 가지 모델은 감독 모델과 ​​비감독 모델입니다. 알고리즘이 일련의 지침으로 사용되면 기계는 데이터를 처리하여 새로운 정보를 비교할 수 있는 기준선을 생성함으로써 모델을 구축할 수 있습니다. 

지도 학습 모델

감독 모델은 여러 분야에서 가장 일반적인 ML 모델입니다. 태그가 지정된 거래 정보가 포함된 충분한 데이터가 기계에 "공급"되면 지출 모델을 생성하고 새 데이터를 이미 가지고 있는 데이터와 비교합니다. 사기성 및 일반 사용자 행동은 사전에 레이블이 지정되므로 기계는 차이점을 이해할 수 있고 그것으로부터 배우기만 하면 됩니다. 기계에 데이터가 많을수록 정확한 가정을 하기가 더 쉬워집니다. 

비지도 학습 모델

비지도 모델은 레이블이 지정되지 않은 데이터로 작업하므로 기계가 자체적으로 사기를 인식하는 방법을 학습해야 하기 때문에 감독 모델과 ​​다릅니다. 경우에 따라 문제가 있는 트랜잭션을 식별하기 어렵고 머신이 학습한 대규모 데이터 세트를 기반으로 가정을 취하는 경우가 있습니다. 

준지도 학습 모델

준지도 학습은 지도 모델과 비지도 모델의 중간에 위치합니다. 정보에 레이블을 지정할 수 없는 상황에서 잘 관리하여 발견된 패턴을 기반으로 가정합니다.

강화 학습 모델

강화 학습 알고리즘을 통해 기계는 학습할 특정 컨텍스트 내에서 행동 규범을 발견할 수 있습니다. 이러한 시스템은 적합하지 않은 동작을 찾기 위해 지속적으로 학습하고 살펴보고 이를 발견하면 경고 신호를 보냅니다. 

ML을 사용한 금융 데이터 사기 방지에 대한 최종 생각

금융 산업은 패턴 식별을 위한 기계 학습 알고리즘의 활용으로 큰 이점을 얻습니다. 이러한 알고리즘은 인간 분석가가 합리적인 시간 내에 식별하기 어려운 광범위한 데이터 세트 내에서 상관 관계를 밝힐 수 있습니다.

데이터를 빠르게 분석하고 학습하는 ML의 기능은 신용 기록 분석, 결제 처리, 송금 평가 및 사기 방지에 적용할 수 있는 금융 분야에서 특히 유용합니다. ML과 AI는 대량의 데이터를 실시간으로 처리하는 데 탁월하여 패턴을 식별하고 사기 거래를 식별할 수 있습니다.

사용 가능한 데이터 세트와 함께 ML을 활용함으로써 은행, 네오뱅크, 결제 제공업체 및 기타 금융 기관은 강력한 예방 시스템을 구축하고 고객에게 기존 규칙 기반 시스템이 따라올 수 없는 수준의 지원을 제공할 수 있습니다. 

궁극적으로 모든 금융 기관의 목표는
안전한 결제 제공 사기의 영향이 고객의 미래 전망과 평판에 중대한 영향을 미칠 수 있으므로 고객의 민감한 정보와 자금을 보호하십시오.

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• 출처: https://www.finextra.com/blogposting/24221/ml-in-finance-is-it-the-silver-bullet-for-preventing-fraud?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs