현대캐피탈이 개발한 인공지능(AI) 피해 예측 시스템이 높은 보이스피싱 사전 예측률을 보이고 있어 눈길을 끈다.

현대캐피탈은 AI를 이용한 보이스피싱 피해 예측 시스템을 개발해 지난 9월부터 적용한 결과 보이스피싱 탐지율 75%를 달성했다고 밝혔다.

현대캐피탈은 그동안 '조건(Rule) 조합' 방식의 보이스피싱 피해 예측 솔루션을 운영해왔다. 나이, 대출잔액, 신용정보 등의 조건을 결합해 보이스피싱 피해 가능성이 높을 것으로 예상되는 고객을 사전 보호 대상자로 선별하는 형태다.

예를 들어 피해 고객 중 '50대'와 '대출잔액 2000만원 이상' 고객의 피해 발생률이 높았다면 이 조건에 모두 부합하는 고객에게 보이스피싱 유의사항이 담긴 알림톡을 미리 보낸다. 하지만 이런 방식은 사람이 예상할 수 있는 조건 범위 내에서만 조합이 가능해 모든 경우의 수를 반영할 수 없는 한계가 있었다.

새로 개발한 AI 모델은 활용하는 기본정보를 500여종으로 크게 확대했다. 고객 동의를 거쳐 수집 가능한 모든 신상정보와 금융거래 이력, 디지털 친화도 등 500여종에 이르는 기존 보이스피싱 피해 고객의 정량·정성적 속성을 모두 AI가 학습해 피해 발생 가능성을 좀 더 세분화해 알려준다.

최근 2년간 보이스피싱 민원건수 기준으로 보이스피싱 탐지율을 검증한 결과 기존 조건 조합 방식은 탐지율이 41%였던데 비해 새로운 AI 모델 탐지율은 75%로 적중률이 이전 모델보다 80% 이상 상승했다. 이는 AI 모델을 이용해 보이스피싱 피해 대상의 75%를 사전 관리할 수 있다는 뜻이다.

현대캐피탈 관계자는 “이 데이터를 바탕으로 보이스피싱 평균 위험률보다 5배 높은 고객에게 '보이스피싱 유의사항' 알림톡을 발송하고 20배 높은 고객에게 추가 대출 심사 시 본인확인 절차를 강화해 발생할 수 있는 고객 피해를 최소화할 예정”이라고 말했다.

이 외에도 현대캐피탈은 업계 처음으로 완전히 해석 가능한 화이트 박스(White Box) 모델의 AI 알고리즘을 자체 개발해 리스크관리 전략을 고도화하고 있다.

일반적인 AI 리스크관리 모델은 고객 부도나 사기 가능성에 점수를 매겨 이를 서열화하는 방식이다. 데이터 해석 과정과 리스크전략 수립 과정이 구조적으로 단절되고 전략에 대한 근거는 담당자 해석에 의존할 수밖에 없어 한계가 있었다.

현대캐피탈이 개발한 AI 모델은 인간의 분석 메커니즘을 그대로 따라하는 AI 에이전트가 대량 데이터를 학습해 최적의 리스크관리 전략까지 한 번에 도출한다. 이 과정에서 결과값에 대한 해석 근거를 명확하게 알 수 있어 담당자가 최종적으로 교차 검증할 수 있다. 리스크 분야에 적용하는 모든 AI 알고리즘은 KAIST AI대학원 교수진 자문을 받아 정확성을 검증받고 있다.

배옥진기자 [email protected]