SageMaker 기반 연합 학습으로 금융권 이상 거래 탐지 고도화

금융권 이상 거래 탐지를 위한 SageMaker AI 기반 연합 학습 가이드

고도화된 보안 위협과 엄격한 개인정보 보호 규정을 준수하면서 이상 거래를 탐지하기 위해, 금융 기관은 기존의 중앙집중형 머신러닝 기술만으로는 한계를 경험하고 있습니다. 이에 최근 연합 학습(Federated Learning)을 활용한 분산형 모델 학습 방식이 주목받고 있으며, 특히 AWS의 Amazon SageMaker AI와 오픈소스 프레임워크인 Flower를 결합한 접근 방식이 실제 금융 기관에서 성공적으로 도입되고 있습니다. 본 포스트에서는 이를 활용한 이상 거래 탐지 시스템 구성 방법과 활용 사례를 소개합니다.

연합 학습과 Flower 프레임워크의 통합

연합 학습은 여러 참여 기관이 각자의 데이터를 데이터센터에 별도로 업로드하지 않고도 공동의 학습 모델을 구성할 수 있는 기술입니다. 기존 이상 거래 알고리즘이 단일 기관 데이터에만 의존해 과적합이 발생하고 실제 운영 환경에서 낮은 정확도를 보였던 것에 반해, 연합 학습은 다양한 데이터 분포를 반영해 일반화 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Flower는 PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, scikit-learn 등 주요 머신러닝 프레임워크와 호환 가능한 범용 연합 학습 프레임워크로, SageMaker 환경과 결합하여 보안성과 확장성, 자동화된 배포를 동시에 달성할 수 있습니다.

Synthetic Data Vault로 실제 데이터 보호 및 모델 고도화

실제 이상 거래 데이터는 민감 정보가 많고 수집 단가도 높습니다. 이에 따라 Python 기반인 Synthetic Data Vault(SDV)를 활용하여 가상의 데이터를 생성하고, 이를 학습 데이터 또는 검증 데이터로 적절히 구성함으로써 개인정보 보호와 성능 향상을 동시에 달성할 수 있습니다.

SDV는 실제 통계 패턴을 모방한 데이터 생성이 가능하며, 다양한 이상 거래 시나리오를 모사함으로써 모델이 흔치 않은 유형에도 대응할 수 있도록 합니다. 또한 소수 클래스 문제(데이터 불균형)를 해결하는 데도 탁월한 성능을 보입니다.

공정한 연합 모델 평가 전략

모델 평가 시 단일 기관의 검증 데이터만 사용하는 경우 편향된 결과가 발생할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 SageMaker 기반 연합 학습에서는 참여 기관별로 분리된 Dataset A와 B를 학습에 사용하고, 평가에는 이들을 혼합한 데이터셋을 사용하여 보다 일반화된 성능을 측정합니다.

이 때 사용되는 주요 성능 지표는 Precision, Recall, F1-score, AUC-ROC 등이 있으며, 특히 보험 사기 탐지의 경우 False Negative(사기를 탐지하지 못한 경우)를 최소화하는 것이 중요합니다.

구현 가이드 및 기술적 유의사항

SageMaker AI는 통합적인 Hyperparameter 튜닝, 자동화된 모델 배포 가이드, IAM 기반 접근 제어 등 엔터프라이즈에서 요구하는 기술 스택을 제공합니다. 모델 업데이트 시에는 새로운 이상 거래 유형을 빠르게 반영할 수 있으며, Flower를 통해 각 참여 기관이 자체 데이터로 로컬 학습 후 업데이트 값을 공유함으로써 본질적인 개인정보 보호를 달성합니다.

다만, 클라이언트 간 이질적인 환경(서버 스펙, 데이터 스키마, 모델 형태)에서는 훈련 속도나 동기화 등에 유의가 필요하며, 실시간 예측과 같은 시나리오보다는 비동기적 배치 예측에 적합합니다.

활용 사례 및 기대 효과

신한금융그룹과 신한생명은 해당 구조를 기반으로 연합 학습을 성공적으로 구축하였으며, 탐지 정확도 향상, false positive 감소 및 검출 속도 개선 등의 효과를 경험하였습니다. SDV 및 SageMaker AI의 유기적 결합을 통해 모델 품질을 유지하면서 개인정보 보호 규정을 준수할 수 있었고, 이는 향후 정부기관 또는 다수의 금융사 간 협업형 모델 개발에도 적용 가능한 확장성 높은 모델임이 검증되었습니다.

결론

Amazon SageMaker AI와 Flower 프레임워크를 통합한 연합 학습 구조는 이상 거래 탐지 시스템을 한 단계 고도화할 수 있는 강력한 도구입니다. 개인정보 보호와 컴플라이언스를 준수하면서도 정확한 예측이 가능한 모델을 개발하기 위해, Synthetic Data, 공정한 평가 전략과 함께 이 기술을 도입하는 것을 추천합니다. 특히 고도화된 사기 수법에 대응하고자 하는 금융기관이라면 이와 같은 분산형 프라이버시 중심 학습 구조는 필수적인 선택지가 될 수 있습니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/fraud-detection-empowered-by-federated-learning-with-the-flower-framework-on-amazon-sagemaker-ai/