메리츠화재, MongoDB로 이상금융거래 탐지시스템 고도화 및 운영 비용 50% 절감

소개

메리츠화재는 국내 대표 보험사로, 혁신적인 데이터 활용과 고객 중심의 서비스 제공을 위해 다양한 IT 인프라를 고도화하고 있습니다.

최근 메리츠화재는 금융사기를 조기에 탐지하고 대응하기 위해 이상금융거래탐지시스템(Fraud Detection System, FDS) 을 구축했습니다.

MongoDB EA 라이선스를 기반으로 한 이 FDS는 고객 데이터를 실시간으로 수집·분석하고, 대규모 거래 데이터를 고속 처리하며, 금융 사기 방지 역량과 운영 효율성을 동시에 강화하고 있습니다.

과제

불확실한 스키마와 고성능·고가용성 요구를 모두 충족해야 하는 환경

메리츠화재의 FDS 프로젝트는 법적 규제 준수 목적이 아니라, 고객을 금융사기로부터 선제적으로 보호하기 위한 자율적 노력에서 출발했습니다. 이상거래 발생 시 이를 신속히 탐지하고, 필요할 경우 증빙 자료까지 확보할 수 있도록 하는 것이 목표였습니다. 그러나 국내 금융 환경에서는 각 보험사가 자체적으로 탐지 규칙과 데이터를 정의하기 때문에 표준화된 스키마가 존재하지 않고, 시기와 상황에 따라 데이터 구조가 수시로 변하는 특성이 있습니다.

메리츠화재의 정보보안파트에서 FDS 구축을 이끈 김형준 과장(PM)은 “프로젝트 초반에는 어떤 데이터를 어떤 형태로, 어느 정도의 규모로 수집할 지조차 확정되지 않았다. 스키마가 유동적으로 변할 수밖에 없는 상황에서 기존의 관계형 데이터베이스로는 이러한 변화를 효율적으로 수용하기 어려웠다. 동시에 실시간 거래 데이터뿐 아니라 수천만 건에 이르는 대규모 배치 데이터를 안정적으로 처리하고, 자동 failover를 통해 고가용성을 확보할 수 있는 환경과 ACID transaction을 만족해 데이터 정합성을 보장하는 환경도 필요했다. 또한 이상거래 데이터의 쓰기·조회와 분석 작업을 서로 간섭 없이 병행할 수 있는 구조와, 개발자가 빠르게 적응해 집계와 분석을 직관적으로 수행할 수 있는 개발 환경 역시 필수적인 조건이었다”고 설명했습니다.

이러한 기술적 요구사항을 해결하기 위해 메리츠화재는 MongoDB를 비롯한 다양한 NoSQL 솔루션을 검토했습니다. 김형준 PM은 “그 중에서도 풍부한 국내 레퍼런스와 활발한 커뮤니티, 그리고 경험 많은 엔지니어의 로컬 기술 지원을 강점으로 가진 MongoDB를 최종 선택했다”고 밝혔습니다.

문제해결

MongoDB EA 기반 PSS 아키텍처로 안정성과 성능을 동시에 확보

메리츠화재는 셀프 매니지드 환경에서 자동화, 운영, 보안을 지원하는 강력한 도구 모음을 포함하고 있는 MongoDB Enterprise Advanced 라이선스를 기반으로 FDS를 직접 개발하며 기존 관계형 데이터베이스 기반 솔루션 의존도를 줄였습니다. 고객 데이터와 거래 데이터라는 두 가지 주요 데이터셋을 관리하기 위해, 단말·실명·보험 가입 정보 등의 고객 정보는 MongoDB에 직접 적재하고, 거래 데이터는 기존 수집 시스템을 통해 MongoDB로 전달하는 구조를 설계했습니다. 이를 통해 기존 운영 환경과의 호환성을 유지하면서도 새로운 데이터베이스로 매끄럽게 전환할 수 있었습니다. 김형준 PM은 “이상금융거래탐지(FDS) 특성상 스키마가 자주 변하지만, MongoDB의 유연한 도큐먼트 모델 덕분에 변화하는 데이터 구조를 신속하게 반영하며 안정적으로 운영할 수 있었다”라고 말했습니다.

MongoDB EA는 Primary–Secondary–Secondary(PSS) 아키텍처를 기반으로 대기 자원을 유휴 상태로 두지 않고 모든 노드를 적극적으로 활용할 수 있게 해주어, 메리츠화재 FDS 운영에 중요한 강점이 되었으며, 이를 통해 효율성을 향상할 수 있었습니다. 김형준 PM은 “관계형 데이터베이스 환경에서는 Active–Standby 구조가 많아 대기 노드를 장애 복구 외에는 활용하기 어렵지만, MongoDB의 PSS 구조에서는 모든 노드를 적극적으로 활용할 수 있다. 메리츠화재는 이러한 특성을 활용해 쓰기·조회는 Primary에서, 분석은 Secondary에서 병행함으로써 운영 효율을 극대화했다”고 전했습니다.

또한 김형준 PM은 “Failover 테스트에서는 1천만 건의 데이터 Insert 작업 중에도 수 초 만에 자동 전환이 이루어졌고, 데이터 유실 없이 정합성이 유지됨을 확인했다. 또한 Ops Manager를 통한 백업·복구 테스트로 장애 복구 시간과 위험을 최소화했다”고 설명했습니다.

데이터 시각화를 위해 메리츠화재는 오픈소스 기반의 시각화 도구를 활용해 이상거래 탐지 대시보드도 구현했습니다. 의심 거래가 발생하면 문자 알림을 발송하고, 필요 시 콜센터로 연결하여 고객의 거래 정당성을 확인합니다. 개인정보 유출자나 이탈자와 관련된 거래가 감지되면 즉시 알림을 생성하는 등, MongoDB 기반 FDS는 금융사기 방지를 위한 실시간 대응 체계를 완성했습니다. 이전 시스템 대비, 즉각적인 알림과 사례 이관을 통해 훨씬 더 효과적인 사기 방지 체계를 구축했습니다.

이뿐만 아니라 개발자 친화적인 MongoDB aggregation pipeline을 활용해 운영 데이터를 효율적으로 처리한 뒤 이를 분석 시스템으로 매끄럽게 전달할 수 있었습니다.

결과

운영 비용 50% 절감과 무중단 서비스 실현

MongoDB EA 라이선스 도입 이후 메리츠화재는 이상 거래 탐지 성능과 운영 효율성을 동시에 강화했습니다. 운영 비용이 약 50% 절감되었으며, 자동 Failover를 통해 장애 시 잠재적인 서비스 중단 시간을 최소화했습니다. 1천만 건 규모의 대규모 배치 작업에서도 빠른 처리 속도와 데이터 정합성을 보장하며, PSS 아키텍처로 운영과 분석을 병행할 수 있는 환경을 구축했습니다.

김형준 PM은 “MongoDB EA 도입 후 FDS뿐 아니라 향후 AI 기반 콜센터 데이터 분석까지 확장 가능한 데이터 인프라를 확보했다”며 “MongoDB University 무료 강좌와 전문 엔지니어의 기술 지원 덕분에 안정적인 시스템 운영과 빠른 SLA를 실현할 수 있었다”고 전했습니다.

메리츠화재는 앞으로 음성을 텍스트로 변환한 STT(Speech-to-Text) 데이터와 AI 분석을 MongoDB에 통합해 활용하는 방안도 검토 중이며, 이를 통해 지능형 컨택센터(AICC) 구현도 고려하고 있습니다. 메리츠화재는 앞으로도 고객 보호에 앞장서며 ‘'세상에 없는 보험사의 완성’을 위해 계속해서 나아갈 계획입니다.