AWS에서 기계 학습을 통해 최신 앱을 구축하여 금융 사기를 방지하는 Fraud.net의 사례

Startup들은 AI/ML을 통해 과학자들이 환자 건강 결과를 더 정확하게 예측할 수 있게 된 것부터 클라우드 컴퓨팅 기술이 생명을 구하는 혁신을 주도하고 있는 것과 현대적인 앱들이 접근성을 높이고 것에 이르기까지, 향상된 기술이 삶의 질을 어떻게 개선하는지를 직접 체험하고 있습니다.

기술이 발전하면 범죄자들이 더 고차원적인 범죄를 저지를 기회도 그만큼 더 많이 생깁니다. 특히 사회가 디지털 우선 세상으로 바뀌면서 더욱 교묘하게 기술을 활용한 사기 사건들이 발생하고 있습니다. 또한 사기 범죄와 사이버 범죄가 빠른 속도로 증가하고 있으며, 현재 전 세계의 기업들은 연간 6조 USD 이상, 즉 매출의 평균 5%에 달하는 손실을 입고 있습니다.

전직 은행가, Whitney Anderson과 Cathy Ross는 범죄자들이 사기를 저지르는 데 사용하는 기술보다 한발 앞서고 그러한 기술을 능가하기 위해 2016년에 현대적인 사기 및 규정 준수 플랫폼인 Fraud.net을 설립했습니다. Fraud.net은 전 세계 은행 및 핀테크 업계의 고객에게 인공 지능과 기계 학습을 활용해 사기 행위를 빠르게 식별함으로써 운영 효율성과 고객 만족도를 높이는 현대적인 서버리스 애플리케이션을 제공합니다.

진화하는 문제에 대한 현대적 솔루션 제공

다른 여러 성공적인 Startup의 사례와 마찬가지로 Fraud.net은 난관에 부딪혔고, 그 난관을 극복하는 데 도움이 되는 솔루션을 구축할 기회로 삼았습니다.

Whitney는 “저희 스스로가 사용 사례가 된 거죠. 디지털 상거래와 결제 업계에서 회사를 운영하면서 가장 큰 불만 중 하나는 높은 사기 발생률과 사기 사건을 해결하는 데 필요한 정보에 결제 처리업체가 액세스할 수 없다는 것이었습니다”라고 설명합니다.

그는 기업과 고객 모두에게 해를 끼친 문제를 해결하기 위해 “저희는 디지털 환경의 다른 참여자들, 즉 결제 처리업체, 판매업체 및 기타 생태계 참여자들을 모으기 시작했습니다”라고 설명합니다.

“안전하고 익명화된 데이터를 공유함으로써 사기를 66% 이상 줄일 수 있었습니다. 간단하고 즉각적이며 직관적인 해결책이었죠.”

한 가지 중요한 조사 결과는 같은 사람들이 같은 기술 기반 기법을 이용하여 여러 회사를 속였다는 것입니다. Whitney는 “혼자서 사기에 대처하기란 정말 어렵습니다. 안전하고 보안이 적용된 방식으로 데이터를 공유하면 악의적 공격자에 대해 더 많이 파악하고 이들을 분리하여 99%의 선량한 고객을 만족시킬 수 있습니다”라고 말합니다.

여러 업계가 참여하는 컨소시엄 내에서 엄청난 양의 정보를 공유하게 되면서 Fraud.net에게는 데이터를 통합하고 유용한 실시간 인사이트를 도출할 수 있는 빠르고 확장 가능한 솔루션이 필요했습니다.

이에 Fraud.net은 Amazon Web Services(AWS)에 올인하기로 결정했습니다.

AWS에서 이벤트 기반 아키텍처 구축

현대적인 클라우드 네이티브 앱인 Fraud.net은 서버리스 구성 요소를 사용하는 이벤트 기반 아키텍처를 기반으로 합니다. 이벤트 기반 아키텍처를 사용하면 Startup이 최신 앱을 보다 효율적으로 개발할 수 있습니다. 많은 이벤트를 처리해야 할 때 스케일 업하고 이벤트가 발생하지 않으면 스케일 다운할 수 있기 때문입니다. 따라서 Startup의 리소스와 비용을 절약할 수 있으며, 이는 Startup이 시장에 진출할 때 매우 중요하게 작용합니다. Fraud.net 이벤트 기반 아키텍처의 이점 중 하나는 개발자가 시장에 제품을 출시할 때의 속도와 확장성입니다.

Fraud.net의 AWS 솔루션에는 컴퓨팅을 제공하는 EC2와 Lambda, 확장성이 뛰어난 객체 스토리지를 제공하는 S3, NoSQL 서버리스 데이터베이스로서 DynamoDB가 포함되어 있습니다.

이들 솔루션을 함께 사용하면 고객 수준 데이터, 기관 수준 데이터 및 기관 간 데이터라는 세 가지 수준의 데이터를 통합하고 분석할 수 있습니다.

Whitney는 “AWS의 서버리스 기술과 다른 놀라운 혁신 기능 덕분에 사기 방지, 자금 세탁 방지 및 규정 준수 기능을 위한 데이터를 통합할 수 있었습니다”라고 말합니다.

Fraud.net 플랫폼에서 발생하는 이벤트는 Amazon API Gateway가 관리하는 Fraud.net API를 통해 수신됩니다. 이벤트가 수신되면 AWS Lambda 함수를 트리거하여 Amazon DynamoDB의 레코드를 처리합니다.

Whitney는 “저희에게 Lambda 함수는 게임체인저였습니다. 리스크 평가를 위해 제출된 각 신청서 또는 거래에 대해 다양한 시나리오와 리스크 프로필을 기반으로 수천 개의 질문을 던집니다. 이 모든 작업을 자체적으로 처리하려면 수많은 서버가 설치된 데이터 센터가 필요했을 겁니다. 하지만 그 대신, Lambda와 서버리스 용량을 사용하면 몇 밀리초 만에 이러한 질문에 답하고 99.9% 이상의 의사 결정 정확도를 달성할 수 있습니다. 저희와 고객에게 매우 효율적이고 경제적인 기술입니다”라고 말합니다.

또한 Fraud.net은 Amazon Kinesis를 사용하여 스트리밍 데이터를 실시간으로 처리 및 분석함으로써 고객에게 가장 포괄적인 최신 데이터를 기반으로 한 결과를 제공합니다. 수신되는 이벤트, 트랜잭션 등에 대한 데이터 분석을 수행하기 위한 데이터 웨어하우스로는 Amazon Redshift를 사용합니다.

Whitney에 따르면 “AWS는 3~4년 전만 해도 사실상 불가능했던 규모로 초당 수천 건의 거래를 처리하도록 지원한다”고 합니다.

확장성과 속도를 높이기 위한 서버리스 전환

Whitney는 AWS 서버리스 기술이 모든 디지털 거래의 안전을 보장하겠다는 Fraud.net의 사명을 실현하는 데 있어 핵심 요소라고 생각합니다. Whitney는 “과거에는 사기 방지를 위한 통합 마이크로서비스 제품군을 제공한 사례가 없었거나, 있더라도 효과적으로 제공되지 않았습니다. 일부 오래되고 사일로화된 데이터베이스에서는 아예 가능하지 않았습니다”라고 설명합니다.

Whitney는 “은행에서 시스템을 통합하는 데만 6개월에서 1년이 걸리는 온프레미스 소프트웨어를 사용하던 과거에 비해, 서버리스는 믿을 수 없을 정도로 빠르고 쉽습니다”라고 말합니다. Fraud.net은 일련의 API를 통해 계획 및 교육 시간을 포함하여 30일 이내에 은행 또는 핀테크 기업을 온보딩하는 간단한 노코드 도구 세트로 대부분의 고객 온보딩 작업을 수행합니다.

Whitney는 “비용 효율성이 매우 높기 때문에 저희는 99% 서버리스로 전환했습니다”라고 말합니다.

Fraud.net은 서버리스 제품 중 하나인 Transaction AI(거래 모니터링, 사기 방지 및 매출 증진 플랫폼)를 AWS Marketplace에서 제공합니다.

기계 학습을 활용하여 유용한 인사이트 확보

Fraud.net은 Amazon SageMaker를 사용하여 고객의 사기 사례를 평균 80% 줄이고, 오탐을 92% 줄이며, 예전에는 고위험 고객으로 잘못 분류되었던 선량한 고객의 승인율을 30% 높이는 기계 학습 모델을 생성, 훈련 및 배포합니다.

Fraud.net은 기계 학습을 통해, 고객 정보를 수동으로 상호 확인하는 등 시간이 많이 걸리는 작업의 결과를 1초 이내에 은행과 핀테크 기업에 제공할 수 있습니다. Whitney는 “AWS 기술을 기반으로 Fraud.net의 소프트웨어 계층을 구축한 덕분에 팀이 작업의 효율성을 크게 높이고 시간을 더 효율적으로 사용할 수 있게 되었습니다”라고 설명합니다.

Whitney는 “기반 기술과 Amazon의 합리적인 요금 덕분에 신규 계좌 신청이나 거래를 받을 때마다 고객의 신원과 행동에 대한 약 20만 개의 질문을 처리할 수 있게 되었습니다. 그렇게 얻어진 모든 정보가 기계 학습 솔루션으로 처리됩니다. 지금은 수억 개의 특성을 입력 정보로 사용하여 고객 맞춤형 ML 리스크 모델을 일상적으로 구축하고 있습니다. AWS에서는 여기에 드는 비용이 상당히 저렴하기 때문입니다”라고 설명합니다.

고객에게 가치를 제공하기 위해 AWS와 협력

고객에게 사기 방지를 위한 빠르고 정확한 도구를 제공하기 위해 사용하는 AWS 기술 외에, Fraud.net은 AWS와 협력하면서 고객 비용도 최적화하고 있습니다. Whitney는 “Fraud.net을 사용하는 고객의 평균 투자 수익률(ROI)은 700%가 넘습니다. 이는 주로 AWS의 비용 구조 효율성 때문입니다. 저희는 이를 활용하여 Fraud.net을 사용하는 모든 회사에 놀라운 가치를 제공합니다”라고 설명합니다.

또한 Fraud.net은 소매 결제, 금융 범죄 등을 담당하는 AWS 팀 및 기타 팀과 협력하여 고객에게 안전하고 효과적인 온보딩 경험을 제공합니다. Whitney는 “다양한 AWS 팀으로부터 많은 지원을 받고 있습니다. 고객들은 클라우드 환경을 처음 접하는 경우가 많습니다. 대규모 금융 서비스 고객 중 일부는 기존에 온프레미스 환경을 사용하다가 저희 플랫폼으로 넘어오는데, 특히 첫 클라우드 기반 프로젝트에서 매우 뛰어난 ROI를 입증했기 때문에 저희에게로 온 경우가 많았습니다”라고 말합니다.

사기 방지의 미래 전망

Whitney는 글로벌 사기 방지 관리 시스템인 Fraud.net의 경우 “현재로서는 규모가 가장 중요하다”고 말합니다. 최상위 금융 기관부터 초기 핀테크 Startup에 이르기까지 다양한 수준의 고객, 그리고 금융, 전자 상거래, 여행 등 다양한 산업 분야의 고객을 보유한 Fraud.net의 목표는 모든 디지털 기업을 위한 최고의 사기 및 리스크 관리 계층이 되는 것입니다.

성공적인 Startup을 만들고자 하는 다른 창업자들에게 Whitney는 훌륭한 기업가가 되기 위해 알아야 할 세 가지 사항을 조언합니다.

해당 산업에 대해 철저히 숙지하고, 격차를 확인하고, 해당 산업의 더 나은 미래를 그려보세요.

눈에 보이는 문제를 해결할 수 있다는 데 보람을 느끼는 문제 해결사가 되세요.

상황이 좋을 시기와 나쁜 시기를 잘 헤쳐나갈 수 있도록, 에너지와 열정을 충분히 충전하세요.

Whitney는 특히 핀테크 Startup에게 다가오는 2023년 FedNow Service 운영 개시는 “완전히 새로운 일련의 리스크를 불러올 것이며, 리스크를 즉시 해결해야 할 필요성을 불러올 것”이라고 조언합니다. FedNow 서비스는 며칠이 아닌 몇 초 만에 송금이 가능한 실시간 결제 네트워크입니다.

이러한 결제 기술의 발전으로, Whitney는 사기꾼을 능가할 정도로 기술이 개선됨에 따라 AWS와 핀테크 업계에서 엄청난 양의 유익한 혁신이 나타날 것으로 전망합니다.

Whitney는 “다시 단순한 신뢰 지원 방식으로 돌아가게 됩니다. 은행과 기업에게는 결코 만날 일 없는 수천 마일 떨어진 곳에 있는 고객과의 관계에서 신뢰를 회복하는 것이 관건입니다”라고 설명합니다.

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