AI 활용한 미국 재무부 사기 방지 성공 사례
이번 시간에는 AI 활용한 미국 재무부 사기 방지 성공 사례 에 대해 알아보려 합니다. 미국 재무부가 AI 도구를 활용해 무려 10억 달러에 이르는 사기 거래를 막아낸 사건이 있었습니다. 재무부가 어떤 방식으로 AI 기술을 사용해 사기를 방지하고 있는지, 그리고 이로 인한 효과가 얼마나 큰지 알아보겠습니다.
인공지능으로 사기 방지, 지난해보다 6배 성장
미국 재무부가 2024년에 AI를 활용해 방지한 사기 규모는 10억 달러로, 이는 전년 대비 무려 여섯 배 이상 늘어난 수치입니다. 지난해의 6억 527만 달러와 비교해 보면 얼마나 큰 변화인지 감이 오시죠? 이 성과는 머신러닝과 데이터 중심 접근법 덕분인데요, 사기 거래를 더욱 정교하게 식별하고 방지할 수 있었던 이유가 AI 기술을 적극적으로 도입했기 때문입니다.
사실 재무부는 매년 1조 6천억 건 이상의 연방 프로그램 결제 처리를 담당하고 있습니다. 사회보장, 메디케어 같은 주요 프로그램을 관리하면서 많은 결제와 관련된 데이터를 다루고 있죠. 이 과정에서 잘못된 결제나 사기 거래를 탐지하고 이를 되돌리는 것은 생각보다 어려운 일입니다. 그러나 이번 회계 연도 동안 재무부는 무려 40억 달러 이상의 사기성 결제를 탐지하고 회복하는 데 성공했다고 합니다.
데이터 기반 접근법, 성공의 비결은?
그렇다면 미국 재무부가 이처럼 큰 성과를 낼 수 있었던 비결은 무엇일까요? 바로 AI와 머신러닝 기반 데이터 접근법 덕분입니다. 재무부는 고위험 거래를 우선시하고 이를 더 깊이 조사할 수 있는 시스템을 구축했습니다. 단순히 사후에 문제가 생긴 결제를 찾아내는 것이 아니라, 사전에 문제의 소지가 있는 거래를 빠르게 탐지하고 차단하는 방식입니다.
또한, 다른 연방 및 주 기관들과 협력하면서 ‘금지 결제 데이터베이스’와 같은 다양한 결제 무결성 도구도 적극적으로 활용하고 있다고 합니다. 이러한 협력과 데이터 분석 도구를 통해, 연방 프로그램이 잘못된 수혜자에게 잘못된 금액을 결제하지 않도록 방지하고 있습니다. 말 그대로 AI가 방패 역할을 해주고 있는 것이죠.
한국의 금융 및 보험 업계의 AI 활용
미국 재무부의 사례를 보면서 한국의 금융 및 정부 기관도 AI 기술을 본격적으로 도입해야 하지 않을까 생각하게 됩니다. 다행히도, 한국에서도 금융 사기와 보험 사기 방지를 위해 AI 기술을 활용하는 다양한 사례들이 있습니다.
- 삼성화재는 보험사기 방지 시스템인 ‘IFDS(Insurance Fraud Detection System)’를 도입하여 병원, 정비 업체, 설계사 등과의 관계도를 분석하고, 머신러닝을 통해 보험사기 가능성을 판별합니다. 이를 통해 지난해 하반기부터 약 40억 원 규모의 보험사기를 적발했다고 합니다. 이는 보험금 누수를 줄이는 데 큰 기여를 하고 있죠.
- NH농협생명은 보험사기 분석 시스템 ‘NFAS(Nonghyup life insurance Fraud Analysis System)’를 도입해, 머신러닝 기술로 보험사기 및 부당청구 사례를 학습하고 공모자, 단체, 의료기관 등을 통합 분석하여 사기 여부를 판단하고 있습니다. 이처럼 AI를 통해 더 정교하게 보험사기 사례를 판별하는 노력을 기울이고 있습니다.
- 신한라이프는 보험사기특별조사팀(SIU)을 통해 보험금 이상 징후 자동 탐지 예측 모델을 개발하고, 데이터 분석 역량 강화를 통해 보험금 이상 징후에 발 빠르게 대응하고 있습니다. 이를 통해 잠재적인 사기를 사전에 예방하고 있습니다.
- 금융결제원은 ‘금융사기방지 AI-테스트베드’를 운영하여, 대량의 자금 이체 거래 내역을 분석·정제한 데이터 셋과 원격 분석 환경을 제공함으로써 금융사기 방지 모델 개발을 지원하고 있습니다.
이처럼 한국의 금융 및 보험 업계에서도 AI를 통해 사기 방지 시스템을 고도화하고 있으며, 이를 통해 고객의 자산을 보호하고 금융사기 피해를 최소화하기 위해 적극적인 노력을 하고 있습니다. 미국의 사례처럼 정부 차원에서 적극적으로 AI를 도입하고 기관 간 협력을 강화한다면, 훨씬 더 체계적이고 효과적인 사기 방지 체계를 구축할 수 있을 것입니다.
AI 도입의 긍정적 영향과 과제
재무부의 월리 아데이모 부차관은 “지난 1년 동안 40억 달러 이상의 부정 승인 및 부적절한 결제를 방지하는 데 큰 진전을 이루었다”며
앞으로도 연방 정부 내 다른 기관들과 파트너십을 통해 사기 방지 기술을 더욱 발전시키겠다고 밝혔습니다.
이를 통해 AI 도구와 데이터를 활용하여 사기성 결제를 보다 효과적으로 차단하는 데 집중할 것이라고 합니다.
하지만 이렇게 긍정적인 성과에도 불구하고 여전히 갈 길은 멉니다.
미국 정부 감사원(GAO)은 연방 기관들이 매년 약 2천 3백억 달러에서 5천 2백억 달러까지 사기로 잃고 있다고 추정하고 있습니다.
그러니 40억 달러를 회복한 것이 성과이긴 하지만, 여전히 전체 사기 규모에 비해 미미한 수준일 수밖에 없습니다.
그렇기 때문에 사기를 방지하는 기술의 지속적인 발전이 중요하며,
데이터 기반 접근법을 통해 더 많은 사기를 차단하는 것이 목표로 설정되고 있습니다.
사기 탐지 AI, 어떻게 작동할까?
그렇다면 실제로 사기를 탐지하는 AI는 어떻게 작동할까요?
대부분의 시스템은 수신자의 은행 계좌, IP 주소, 인구통계 정보 등을 종합적으로 분석하여 사기와 관련된 패턴을 식별합니다.
예를 들어, 갑작스러운 계좌 이체나 비정상적인 로그인 시도와 같은 행위들은 AI가 쉽게 탐지할 수 있는 주요 사기 패턴입니다.
이를 통해 재무부는 수많은 결제 과정에서 잘못된 결제를 사전에 차단할 수 있었던 것이죠.
하지만 AI가 마냥 완벽한 것은 아닙니다.
재무부에서도 지적한 바와 같이, 이러한 AI 모델들이 훈련될 때 사용하는 데이터에는 편향이 포함될 가능성이 있습니다.
예를 들어, 특정 지역이나 특정 인구 집단에 대해
역사적으로 누적된 부정확한 데이터가 사기 탐지 모델에 반영되면, 이들에 대한 차별적 결과를 초래할 수도 있습니다.
그래서 AI를 활용하는 기관들은 편향을 줄이기 위한 신중한 접근과 지속적인 검토가 반드시 필요합니다.
마무리
오늘은 미국 재무부가 AI를 활용해 사기 방지에서 거둔 엄청난 성과에 대해 이야기해 보았습니다.
AI 기술을 통해 단순히 인간이 일일이 점검할 수 없는 방대한 데이터를 처리하고,
위험을 사전에 차단할 수 있는 시대가 열린 것입니다.
이번 시간에는 AI 활용한 미국 재무부 사기 방지 성공 사례 에 대해 알아보았습니다.
다음에도 흥미로운 IT 이야기를 가지고 찾아오겠습니다. 감사합니다!