Ocado Technology社는 신용사기탐지시스템에 기기학습능력을 배가시켜 자체적인 스마트플랫폼에서의 신용사기 탐지능력을 약 15배 가량 상승시킨 형태로 운영 중인 것으로 나타나 관련 신기술 접목동향을 살펴보기로 한다.
상기 시스템은 공개소스플랫폼인 Tensorflow社와 Google 클라우드에서 실행되는 온라인 슈퍼마켓 기술개발 부서에서 개발한 기기학습 알고리즘을 사용하고 있는 것으로 나타났다.
소매업체들이 자체적인 비즈니스를 디지털화 할 수 있는 방안을 제공해주는 솔루션인 Ocado Smart Platform의 기능으로 제공될 신용사기탐지시스템은 추후 영국의 Morrisons社를 비롯해 프랑스의 Groupe Casino社, 캐나다의 Sobeys社 등이 활용할 예정이라고 한다.
이들의 신용사기 탐지시스템은 고객의 잘못된 정보입력이나 기한이 만료된 신용카드나 체크카드를 사용해 구매를 일으키는 경우를 포함해 악의적인 용도로 구매를 일으킬 경우, 이러한 사례가 파악되지 않을 경우 기타 유사 시스템과 기업들로 해당 사례가 전파되어 고객서비스에 영향을 미칠 수 있는 바, 잠재적인 신용사기 사례를 예측하고 이를 인지할 수 있는 기술을 개발하기 위한 목적으로 만들어졌다고 한다. 이들이 사용하는 시스템의 핵심 또한 과거 주문내역에서 불러온 데이터를 기반으로 만들어졌다고 한다.
여기에 기기학습 솔루션이 접목되어 보다 쉽고 빠른 패턴학습이 가능해져 신용사기의 빠른 탐지가 가능해질 수 있었으며, 악성 구매자를 추려내기 위한 업무의 분석작업에 투입되던 기존의 시간과 비용 또한 줄여나갈 수 있게 되었다고 한다.
기존의 주문정보와 같은 데이터를 수집한 뒤, Tensorflow社의 소프트웨어를 활용해 신경망 알고리즘을 시스템에 접목시켜 클라우드로 해당 정보를 전달하여 주문횟수, 장바구니 비용, 기타 정보를 포함한 데이터셋을 구축, 이후 탐지시스템의 신뢰도를 높이기 위해 최대한 많은 정보를 제공해나갈 예정으로 알려지고 있으며, 현재 테스트 단계이긴 하지만, 탐지 정확도가 약 15배 가량 상승되어 큰 성공을 거두었다고 평가받고 있는 것으로 나타났다고 한다.
위와 같은 솔루션의 도입을 통해 신용사기 탐지시스템이 신용사기의 탐지를 규명하기 위한 도구로 개발되었으나 고객서비스를 개선하기 위한 역량도 발휘해낼 수 있을 것으로 예상되고 있어 지불결제 관련 서비스와 기타 시스템에도 긍정적인 영향을 미치게 될 수 있기를 희망하고 있어, 향후 얼마나 효과적인 영향을 구매시스템에 미치게 될지 그 귀추가 주목되고 있다 하겠다.
