금융사기, 딥러닝으로 실시간 잡는다! ATAD-Net이 뭐길래?

인터넷과 모바일 뱅킹 덕분에 우리는 클릭 몇 번으로 돈을 보내고 받는다. 하지만 편리함 뒤에는 늘 그림자가 있다. 바로 금융사기(Financial Fraud)다. 해커들은 더 교묘해지고, 금융 기관은 더 빨리 탐지해야 한다. 그런데 기존 방식으로는 한계가 뚜렷하다.

오만 아랍오픈대 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 새로운 딥러닝 프레임워크를 개발했다. 이름은 ATAD-Net. Adaptive Transactional Anomaly Detection Network의 약자다. 이름부터 ‘적응형(Adaptive)’이라는 말이 붙었다. 무슨 뜻일까?

기존 금융사기 탐지의 문제점

전통적인 금융사기 탐지는 룰 기반(rule-based)이다. 예컨대 특정 국가에서 갑자기 큰 금액이 빠져나가면 경고를 띄운다. 하지만 해커들은 이런 규칙을 너무 잘 안다. 새로운 사기 수법이 나오면 기존 시스템은 잡아내지 못한다.

머신러닝(ML)이 도입되면서 사정은 조금 나아졌다. 과거 데이터를 학습해 사기 패턴을 찾는다. 하지만 여전히 한계가 있다. 데이터가 편향되거나, 수작업으로 특성을 뽑아야 해서 시간이 많이 걸린다. 무엇보다 변화무쌍한 사기 수법을 실시간으로 따라잡지 못한다.

그래서 나온 ATAD-Net

연구팀은 CNN(합성곱 신경망)과 LSTM(장기단기 메모리)을 결합한 하이브리드 구조를 사용했다.

CNN: 공간적 패턴(예: 거래 금액, 지역, 기기 정보)을 잡아낸다.
LSTM: 시계열 패턴(예: 거래 흐름, 반복 행동)을 학습한다.

여기에 연구팀은 DPAM(Dynamic Pattern Adjustment Module)이라는 모듈을 붙였다. 새로운 사기 패턴이 나타나면 모델을 전부 다시 학습시키지 않고 일부만 실시간으로 업데이트한다. 덕분에 속도가 빠르고 유지 비용도 줄어든다.

데이터 불균형도 해결

금융사기 데이터는 ‘사기’보다 ‘정상 거래’가 훨씬 많다. 이 비율 때문에 모델은 종종 ‘거의 다 정상’이라고만 판단해 버린다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)를 썼다. 쉽게 말해 사기 데이터 샘플을 가상으로 늘려서 학습 데이터의 균형을 맞춘 것이다.

얼마나 잘 잡아내나?

연구팀은 IEEE-CIS 신용카드 사기 탐지 공개 데이터셋으로 ATAD-Net을 실험했다. 결과는 놀라웠다.

모델	정확도	정밀도	재현율	F1 점수	거래당 평균 처리시간
CNN	97.23%	79.20%	81.40%	82.30%	10.6ms
RNN	97.05%	83.40%	82.60%	84.20%	12.5ms
ATAD-Net	98.65%	97.12%	96.74%	96.93%	8.2ms

정확도는 98%를 넘었고, 거래 한 건당 탐지 속도는 8.2ms에 불과했다. 사실상 실시간 탐지가 가능하다는 뜻이다.

투명성 문제도 보완

딥러닝 모델은 ‘블랙박스’라고 불린다. 왜 이 거래를 사기라고 판단했는지 설명하기 어렵다. ATAD-Net은 이를 위해 해석 가능성 모듈(Interpretability Module)을 넣었다. 향후에는 SHAP, LIME 같은 최신 해석 기법도 도입해 ‘AI가 왜 그랬는지’를 시각적으로 보여줄 계획이다.

금융기관이 바로 쓸 수 있을까?

이 모델은 기존 시스템에 API 형태로 붙일 수 있다. 은행, 카드사, 핀테크 앱 등 어디든 적용이 가능하다. 연구팀은 ATAD-Net이 다른 산업에도 확장될 수 있다고 본다. 예컨대 가상화폐 거래소나 모바일 결제에도 쓰일 수 있다는 것이다.

결론: 금융사기 탐지의 새 무기 될까?

ATAD-Net은 딥러닝이 가진 강점을 최대한 살리고, 기존의 약점을 보완한 프레임워크다. 실시간성, 적응성, 데이터 불균형 대응, 해석 가능성까지 꽤 많은 난제를 동시에 해결하려 했다.

물론 상용화까지는 넘어야 할 산이 많다. 법적 가이드라인, 고객 데이터 보호, 실시간 운영 환경에서의 최적화 등이 과제로 남아있다. 그럼에도 이 연구는 금융사기 탐지 기술이 한 단계 더 진화할 수 있음을 보여줬다.

출처 논문
Abd-Ellatif, L.; Abrar, M.; Ismaeel, A.A.K. ATAD-Net: An Adaptive Deep Learning Framework for Real-Time Financial Fraud Detection. Adv. Artif. Intell. Mach. Learn. 2025, 5(2), 3988-4003. https://www.oajaiml.com/