프로젝트 소개
본 과제는 스마트폰 등 모바일 기기에서 발생하는 소액 송금 및 결제 거래의 사기 여부를 실시간으로 감지하는 시스템을 개발하는 연구임. 인공지능 기술을 활용하여 사용자 행동 패턴과 거래 특성을 분석함으로써, 모바일 금융 서비스의 안전성과 신뢰성을 높이는 것을 목표로 함.
연구 목표는 딥 러닝(Deep Learning) 방식의 패턴 감지 시스템과 모바일 디바이스 특유의 데이터를 수집 가공하는 정보 수집 엔진을 개발하고, 소액 결제/송금에 최적화된 패턴을 도출하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 오픈소스(h2o.ai) 기반 빅데이터 엔진 및 적응형 학습 모델 개발, 거의 실시간(~2초) 거래 판단 인프라 구축, 스마트폰 센서 정보 수집 및 가공 엔진 개발, 소액 거래 특이점 패턴 분석 및 적용임. 이를 통해 FDS 도입으로 운영비 감축 및 고도화된 FDS 솔루션 판매를 통한 사업성 확보가 가능함. 또한, 기존 FDS의 한계를 극복하고 모바일 소액 거래에 최적화된 솔루션 제공으로 리스크 감소 및 신뢰성 있는 브랜드 구축에 기여함. 궁극적으로 국내외 모바일 기반 송금 및 결제 서비스 업체에 활용되어 사기거래 감지율을 높이고, 금융 서비스의 신뢰도 향상 및 수익률 증대에 기여할 것으로 기대됨.