[기획] 데이터 분석으로 금융 사기 잡아낸다
- [딜라이트닷넷 창간4주년/분석의 시대] 분석 고도화 - 금융권 사례를 중심으로⑤
차세대시스템 구축이 대부분 마무리된 금융권이 정보계 혁신을 고민하고 있다. 이는 특히 데이터 분석에 초점이 맞춰질 전망이다. 금융권에선 빅데이터 분석, 혹은 고급분석 방법을 적용하기 위한 방안을 모색 중이다. 이에 발맞춰 차세대 분석을 위한 사업을 제안하고 있는 관련업계의 현황과 전략을 짚어본다.<편집자 주>
현재 금융 업계는 바젤II, 바젤III, AML 등의 규제 변화와 시스템 리뉴얼, 성능 등의 위험 요소에 직면해 있다. 적용 받을 규제 종류가 늘고 강도가 높아지며 적용 범위도 확산되는 추세다.
데이터를 추출하고, 생성하고, 관리해야 하는 대상도 복잡해지면서 그에 대응할 IT인프라와 운영정책도 더 잘 조직화된 데이터와 상호 연계된 시스템을 요구하고 있다. 또 실제 운영 시 기존 분기나 월 단위보다 훨씬 빈번하고 실시간에 준하는 데이터 확인이 필요해 더 나은 성능을 구현해야 하는 상황이다.
또한 단순 기술에 대한 검증에서 벗어나 실제 현업에 어떻게 적용하고 그에 대한 실효성, 확산 가능성 등을 세밀하게 따져보아야 할 시점이다. 하지만 다른 산업군과 마찬가지로 이러한 분석 프로젝트들이 단지 IT 혹은 현업 중 한쪽 부서 만의 목적을 지니는 것이 아니라 전사 관점에서 관리 돼야 한다.
특히 금융권은 SAS코리아가 전통적으로 강세인 분야로, 지난해 국내 시장에서 SAS코리아는 전체 매출의 절반을 금융 분야로 채웠다. 현재 은행, 신용조합, 융자기관, 자산 투자회사 등 금융기관의 데이터 관리, 전사적 리스크 관리, 법규 준수, 마케팅 자동화, CRM 및 기타 소프트웨어를 제공하고 있다.
현재 금융 업계가 직면하고 있는 위험 요소들에 대해 SAS코리아는 SAS의 뱅킹 솔루션 아키텍처를 통해 쉽고 빠르게 문제를 해결 할 수 있다고 설명한다. 회사의 뱅킹 아키텍처에 기반한 \'통합리스크관리 솔루션\'은 최상위 리포팅 영역과 사용자 인터페이스(UI) 아래에 공통애플리케이션이 연결된다.
그 아래 ▲시장위험 ▲크레딧리스크 ▲자산부채관리(ALM) ▲계약심사(Underwriting) ▲전사위험(Firm-wide Risk) 관리, 5개 축으로 대응 제품을 갖추고 있다. 금융 기관들은 이러한 뱅킹 아키텍처에 여러 산업 영역에 걸친 규제 요소를 지원하는 ‘SAS 공통 애플리케이션 (Common Application)’ 으로 대응할 수 있다. 뱅킹아키텍처는 리테일 부문이나 커머셜 부문등 다른 시스템간 연계도 지원 한다.
현대해상은 국내 손해보험사 최초로 ‘SAS 보험사기방지시스템(SAS Fraud Detection System)’을 도입해 성공적인 시스템을 구축함에 따라 향후 사차익 개선 및 보험금 누수를 사전에 방지하고 선의의 가입자를 보호하고, 보험료 지급 기간을 단축하게 됨으로써 고객만족도 제고는 물론 우량 고객의 권익 확보에 기여할 것으로 기대하고 있다.
현대 해상이 구축한 ‘보험사기방지시스템’ 은 청구된 보험 건에 대해 조사자의 경험과 지식을 바탕으로 규칙을 만든 ‘비즈니스 룰’과, 다양한 IT시스템에서 추출된 데이터로부터 과학적 통계 기법으로 생성한 규칙인 ‘모델 룰’을 통합 적용해 그 결과를 실시간으로 사고 조사 업무자에게 제공한다.
또한 룰의 성과를 모니터링하고, 보험료 지급 혹은 면책 결과에 대한 기존 룰을 변경하거나, 신규 룰을 생성할 수 있도록 지원한다. 따라서 기존 조사 과정에서의 사기 적발 프로세스를 고도화해 보험 사기 적발을 ‘사후’뿐만 아니라 ‘사전 차단’의 관점으로 변화시킬 수 있다는 점이 특징이다.
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