인공지능 / 기계학습 (AI / ML) 기반의 디지털 트랜스포메이션 및 글로벌 사례

도입 효과

1. 스미싱 탐지 정확도 대폭 향상

• 사람의 육안 판별 정확도(약 50~60%) 대비, AI 모델은 거의 대부분의 사칭 문자를 정확히 분류
• 사기 문자에 대해 92% 수준의 높은 탐지 확률 달성

2. 실시간 소비자 보호 서비스 구현

• 국민은행의 대화형 플랫폼 '리브 똑똑'에 스미싱 탐지 모델을 적용한 데모 앱 구현
• 고객이 수상한 문자를 앱에 입력하면 사기 확률을 실시간으로 안내하고 신고 연계 기능 제공

3. AWS 기반 협업 환경 활용

• AWS 환경(SageMaker, Jupyter Notebook 등)을 통해 기관 간 데이터 공유 및 모델 개발·테스트 효율화
• 2KB(국민은행 내부 플랫폼) 위에서 모델 개발테스트적용의 전 과정을 원활하게 수행

4. 오픈소스 공유 및 금융 생태계 확장

• 개발된 알고리즘을 오픈소스 형태로 공개하여 타 은행, 통신사, 보안업체와 공유
• API 형태의 스미싱 탐지 서비스 에코시스템 구축으로 금융권 전반의 소비자 보호 강화