金融保安院は6月24日、KakaoBank、Toss Bank、K bankのインターネット専門銀行3行と、連合学習を活用したボイスフィッシング検知の共同AIモデルを開発したと発表した。7月から3行の実運用に導入し、第4四半期には電気通信金融詐欺の情報共有・分析AIプラットフォーム「ASAP」にも搭載する。
連合学習は、学習データそのものを外部に共有せず、各機関が学習したAIモデルの重みだけを共有・統合する手法だ。
今回の共同AIモデルは、ボイスフィッシング検知AIを独自に開発・運用してきた3行の実務知見と、金融保安院の連合学習アルゴリズムを組み合わせて設計した。
金融保安院によると、このモデルを活用することで各行が持つ不正検知ノウハウを相互に生かすことができ、従来の単独モデルでは捉えにくかった不正取引の検知が可能になるという。検知精度は、単独モデルに比べて最大205％向上したことを確認したとしている。
共同AIモデルは7月から3行の業務に導入する。各行は、自社のAIモデルや異常取引検知システムと併用しながら運用する計画だ。
金融保安院は今後、共同AIモデルの活用を金融業界全体に段階的に広げる方針も示した。
第4四半期には、共同AIモデルを金融保安院の電気通信金融詐欺の情報共有・分析AIプラットフォーム「ASAP」に搭載する。これにより、第2金融圏などの中小金融機関でも、特定取引がボイスフィッシングに関連する可能性を判別できるよう支援する。
パク・サンウォン金融保安院長は「高度化・組織化するボイスフィッシング詐欺に対応するには、金融業界全体で協力体制を築くことが重要だ」とコメントした。
その上で「AIを活用したASAPプラットフォームでボイスフィッシング関連データの分析を積極的に進め、先制的・予防的な検知に必要な知見やシナリオを発掘・提供し、金融消費者の保護を主導していきたい」と述べた。
Ji-young Lee
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