반복적인 정상 거래조차 의심거래로 분류되어 False Positive가 과도하게 발생하고 있으며, 한정적인 기준으로 고객을 분류하는 방식은 실제 리스크를 정확히 반영하지 못하고 있습니다.
인공지능은 단순한 자동화 도구가 아닌, 기존의 룰 기반 탐지 방식이 가지는 구조적 한계를 보완하고, 거래의 맥락과 패턴의 변화를 스스로 학습하여 보다 정교하고 유연한 탐지를 가능하게 합니다.
이상거래 탐지(Anomaly Detection): 머신러닝 기반의 이상거래 탐지 모델은 단순한 시나리오/룰 기반 규칙을 넘어 다차원적인 거래 정보를 분석하여 정상 패턴에서 벗어난 미세한 이상까지 탐지할 수 있습니다.
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