속임수 폭로: 사기 탐지를 위해 MongoDB Atlas 및 Amazon SageMaker Canvas의 강력한 기능 활용

Babu Srinivasan

금융 서비스 조직은 사이버 범죄자로부터 점점 더 많은 위험에 직면하고 있습니다. 세간의 이목을 끄는 해킹과 사기 트랜잭션은 업계에 대한 신뢰를 약화시킵니다. 기술이 발전함에 따라 이러한 가해자가 사용하는 기술도 발전하여 사기와의 전쟁은 끊임없는 과제가 되고 있습니다.

기존 사기 탐지 시스템은 오래된 데이터에 의존한다는 중대한 한계와 씨름하는 경우가 많습니다. 빠르게 변화하고 끊임없이 변화하는 환경에서 과거 정보에만 의존하는 것은 백미러를 보고 운전하는 것과 비슷합니다. 사이버 범죄자들은 지속적으로 전술을 변경하여 금융 기관이 한 발 앞서 나가도록 강요합니다. 최신 전술은 종종 데이터에서 확인할 수 있습니다. 여기서 운영 데이터의 힘이 발휘됩니다.

실시간 데이터를 활용하면 가장 정확하고 관련성 높은 단서에 대해 사기 탐지 모델을 학습시킬 수 있습니다. 확장성과 유연성이 뛰어난 개발자 데이터 플랫폼인 MongoDB Atlas는 고급 머신 러닝 도구인 Amazon SageMaker Canvas와 함께 사기 탐지를 혁신할 수 있는 획기적인 기회를 제공합니다. 이러한 시너지는 운영 데이터를 활용하여 사기 행위를 사전에 식별하고 대처함으로써 금융 기관이 점점 더 위험해지는 디지털 환경에서 시스템을 보호하고 고객을 보호할 수 있는 열쇠를 쥐고 있습니다.

MongoDB Atlas

개발자 데이터 플랫폼인 MongoDB Atlas는 개발자가 데이터로 구축하는 방법을 가속화하고 간소화하도록 설계된 클라우드 데이터베이스를 중심으로 하는 통합 데이터 서비스 제품군입니다. MongoDB Atlas의 문서 지향 아키텍처는 금융 서비스 조직의 판도를 바꾸고 있습니다. 유연한 스키마로 방대한 양의 데이터를 처리하는 기능을 통해 금융 기관은 대량의 트랜잭션 데이터를 실시간으로 손쉽게 캡처, 저장 및 처리할 수 있습니다. 즉, 모든 트랜잭션, 모든 상호 작용 및 모든 운영 데이터를 사기 탐지 파이프라인에 원활하게 통합하여 모델이 사용 가능한 최신 관련 정보를 지속적으로 학습할 수 있도록 합니다. 금융 기관은 MongoDB Atlas를 통해 운영 데이터의 잠재력을 최대한 활용하여 강력하고 사전 예방적인 방어 시스템을 구축함으로써 사기와의 전쟁에서 독보적인 우위를 점할 수 있습니다.

Amazon SageMaker Canvas

Amazon SageMaker Canvas는 강력한 코드 없는 플랫폼을 제공하여 비즈니스 분석가가 AI/ML 솔루션을 활용하는 방식을 혁신합니다. 기존에는 AI/ML 모델을 구현하려면 전문 기술 지식이 필요했기 때문에 많은 비즈니스 분석가가 접근하기 어려웠습니다. 하지만 SageMaker Canvas는 분류, 회귀, 예측, 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 비전(CV)을 위한 정확한 ML 예측을 생성하는 시각적인 포인트 앤 클릭 인터페이스를 제공하여 이러한 장벽을 제거합니다. SageMaker Canvas는 비즈니스 분석가가 기술적 복잡성에 방해받지 않으면서 가치 있는 인사이트를 얻고, 데이터 기반 의사 결정을 내리고, AI의 강력한 기능을 활용할 수 있도록 지원합니다. 여러 도구에서 ML 모델을 공유, 검토, 업데이트하여 비즈니스 분석가와 데이터 과학자 간의 협업을 강화합니다. AI/ML 영역을 가까이 가져오므로 분석가는 새로운 영역을 개척하고 조직 내에서 혁신을 주도할 수 있습니다.

참고 아키텍처

위의 참고 아키텍처에는 카드 사기 탐지, 신원 도용 탐지, 계정 탈취 탐지, 자금 세탁 탐지, 소비자 사기 탐지, 내부자 사기 탐지, 모바일 뱅킹 사기 탐지 등 은행 부문에서 다양한 유형의 사기를 탐지하기 위한 엔드 투 엔드 솔루션이 포함되어 있습니다.

여기에 표시된 아키텍처 다이어그램은 모델 학습과 실시간에 가까운 추론을 보여줍니다. MongoDB Atlas에 저장된 운영 데이터는 Atlas Application Services의 Triggers 기능을 사용하여 Amazon S3 버킷에 기록됩니다. 이렇게 저장된 데이터는 Amazon SageMaker Canvas에서 모델을 생성하고 학습하는 데 사용됩니다. SageMaker Canvas는 모델의 메타데이터를 S3 버킷에 저장하고 추론을 위해 모델 엔드포인트를 공개합니다.

MongoDB Atlas 및 Amazon SageMaker Canvas로 위에서 언급한 사기 탐지 솔루션을 구축하는 방법에 대한 단계별 지침은 튜토리얼을 참조하세요.