오탐률을 줄이고 고객 보호 강화
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.
그리고 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 CEA(경제 자문 위원회)의 2018년 보고서에 따르면 최근 몇 년간 악의적인 사이버 활동으로 인한 손실 비용은 무려 570억 달러~1,090억 달러나 되었으며, 금융 분야에서 보안 침해가 가장 많이 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 철저하게 통제하고, 사기의 징후를 파악하고, 오탐률을 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 환경을 개선하고 고객 관계에서 정보를 토대로 더 적절한 결정을 내리는 과정에서 기계 학습이 매우 중요함을 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 AWS(Amazon Web Services)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 안내하고, 카드 잠금 처리 및 새 카드 주문 과정을 지원하고, 현금은 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 환경을 개선하고 고객 관계에서 정보를 토대로 더 적절한 결정을 내리는 과정에서 기계 학습이 매우 중요함을 파악하게 되었습니다.
Nitzan Mekel-Bobrov 박사
기계 학습 관리 담당 VP
Capital One
“Capital One은 지난 몇 년간 고객 환경을 개선하고 고객 관계에서 정보를 토대로 더 적절한 결정을 내리는 과정에서 기계 학습이 매우 중요함을 파악하게 되었습니다.
Nitzan Mekel-Bobrov 박사
기계 학습 관리 담당 VP
Capital One
AWS의 데이터 분석 및 기계 학습을 사용하는 Capital One은 사용자 환경을 사용자 지정하고 고객 관계를 통해 더욱 많은 분석 정보를 파악하는 동시에 업무상의 중요한 결정을 고객에게 알리는 새로운 기회를 폭넓게 활용할 수 있게 되었습니다. 예를 들어 은행 콜 센터의 자동 교육 및 검증 시스템에서 음성 인식 기술을 사용한 결과 지난 18개월 동안 시스템의 정확도가 두 배나 높아졌습니다.
Mekel-Bobrov 박사는 “Capital One은 기계 학습을 통해 사기를 방지하여 고객을 보호하고 있습니다. Capital One에서 기계 학습은 동전의 양면과 같다고 할 수 있습니다. 즉, 기계 학습은 당사 방어 전략의 필수 구성 요소인 동시에 적법한 고객의 요청이 부적절하게 거부되는 불쾌한 경험도 방지해 줍니다. 이처럼 과도하지 않은 가장 적절한 수준으로 고객을 보호할 수 있는 것입니다.”라고 설명합니다.
기계 학습의 오탐률이 높으면 확인이 번거로워지며 이탈 고객이 발생할 수도 있기 때문입니다. Mekel-Bobrov 박사는 “Capital One은 기계 학습을 활용하여 이러한 두 가지 측면을 이전보다 훨씬 동적으로 계속 절충할 수 있게 되었습니다. 고객을 충분히 보호하되 너무 많은 요청을 ‘오탐’하여 과도하게 보호하지는 않는 최적의 지점을 파악할 수 있는 것입니다.”라고 강조합니다.
Capital One은 AWS 클라우드에서 광범위한 사내 소프트웨어와 기계 학습 도구를 모두 배포할 수 있으므로 데이터를 실시간으로 활용하는 동시에 엄격한 규제가 적용되는 금융 업계에서 반드시 필요한 고속 솔루션을 제공할 수 있습니다. AWS 클라우드의 보안성은 온 프레미스 데이터 센터의 수준을 뛰어넘는 경우가 많으므로 고객과 데이터를 보호할 책임을 유지하면서 이와 같은 혁신 기술을 적용할 수 있습니다.
Mekel-Bobrov 박사는 “Capital One은 클라우드로 이전하여 AWS를 활용함으로써 모든 데이터가 연결되어 있으며 항상 사용 가능한 최신 기계 학습 에코시스템을 구축할 수 있습니다. 그러면 수신 데이터를 자동으로 저장하고, 인프라 크기를 자동으로 조정하고, 더욱 유동적으로 활용 가능하도록 자체 솔루션을 연결할 수 있는 모델을 배포할 수 있습니다.”라고 강조합니다.