은행이 금융 범죄를 해결하기 위해 책임감 있는 AI를 어떻게 활용해야 하는지

금융 서비스 부문에서 사기는 새로운 것이 아니지만 최근에는 분석할 가치가 있는 가속화가 발생했습니다. 기술이 빠르게 발전하고 진화함에 따라 범죄자들은 규제 장벽을 뚫을 수 있는 더 많은 경로를 찾았습니다. 이는 소비자들을 보호하려는 사람들과 그들을 해칠 의도하는 사람들 사이에 기술적인 무기 경쟁을 초래했습니다. 사기꾼들은 새로운 기술을 감정 조작과 결합하여 사람들을 수천 달러를 사기 치게 하고 있으며, 은행은 효과적으로 진화하는 위협에 대처하기 위해 방어를 강화해야 할 의무를負って 있습니다.

사기 범죄를 해결하기 위해 은행들은 새로운 기술을 활용하기 시작했습니다. 은행은 이전에 전부 사용되지 않았던大量의 데이터를 가지고 있으며, AI 기술은 범죄행위를 아직 발생하기 전에 방대한 데이터 세트를 분석하여 은행이 범죄행위를 감지할 수 있는 능력을 제공할 수 있습니다.

증가하는 사기 위험

정부가 AI에 대해积極적인 접근을하고 있는 것을 볼 수 있게 되어 좋습니다. 특히 미국과 유럽에서는 4월에 바이든 행정부가 인공지능 연구 및 개발에 1억 4천만 달러를 투자했다는 발표가 나왔습니다. 이는 분명히 앞으로 나아가는 중요한 단계입니다. 그러나 사기 범죄와 이 새로운 기술이 범죄행위를 촉진하는 역할은 과장할 수 없습니다. 이것은 정부가주의해서 감시해야 할 문제라고 생각합니다.

사기가 소비자들에게 2022년에 88억 달러의 비용을 초래했다는 것은 잘 알려져 있습니다. 이는 2021년보다 44% 증가한 금액입니다. 이 급격한 증가를 주로 사기꾼들이 조작하기 시작한 기술, 특히 AI의 가용성 증가로 인한 것으로 볼 수 있습니다.

연방거래위원회(FTC)는 가장 많이 보고되는 사기 유형은 사기꾼이 정부 기관이나 가족成员로 가장하는 사기임을 밝혔습니다. 이러한 사기에는 범죄자들이 IRS나 가족 구성원으로 가장하여 취약한 소비자들을 속여 돈이나 자산을 이전하도록 속이는 것이 포함됩니다.

이번 년도 3월, FTC는 범죄자들이 AI를 사용하여 가족 구성원의 목소리를 복제하여 사기를 치는 것에 대해 추가적인 경고를 발령했습니다. 경고에서는 “목소리를 신뢰하지 마십시오”라고 명시되어 있으며, 이는 소비자들이 사기꾼에게 돈이나 자산을 보내지 않도록 도와주는 중요한 경고입니다.

범죄자들이 사용하는 사기 유형은 점점 더 다양하고 발전하고 있습니다. Feedzai의 최근 보고서 The Human Impact of Fraud and Financial Crime on Customer Trust in Banks에 따르면, 미국에서 42%의 사람들이 로맨스 사기에 당한 경험이 있다고 합니다.

텍스트, 이미지 및 기타 미디어를 생성할 수 있는 생성적 AI는 범죄자들이 대규모로 새로운 방법으로 소비자들을 속여 돈을 뺏는 것을 가능하게 했습니다. ChatGPT는 이미 사기꾼들이 피해자를 속여 다른 사람인 것처럼 속이는 메시지를 생성하는 데 사용되었습니다.

생성적 AI가 더 발전하면, 사람들이 실제와 가짜를 구별하는 것이 더 어려워질 것입니다. 따라서 은행이 방어를 강화하여 고객을 보호하는 것이 중요합니다.

AI를 방어 도구로서

그러나 AI는 범죄 도구로 사용될 뿐만 아니라 소비자를 효과적으로 보호하는 데에도 사용될 수 있습니다. AI는 방대한 데이터를 분석하여 빠르게 지능적인 결정을 내릴 수 있습니다. 규제 팀이 과도한 작업량을 처리해야 하는 상황에서, AI는 사기성 거래와 그렇지 않은 거래를 구분하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

은행은 AI를 사용하여 고객에 대한 전체적인 그림을 그릴 수 있습니다. 이는 고객의 비정상적인 행동을 신속하게 식별하는 데 도움이 됩니다. 고객의 거래 패턴이나 온라인 뱅킹에 접근하는 시간과 같은 행동 데이터 세트는 고객의 일반적인 “좋은” 행동을 나타내는 데 사용될 수 있습니다.

이것은 계정 탈취 사기를 방지하는 데 특히 유용합니다. 범죄자들이 실제 고객으로 가장하여 계정을 차지하고 무단 결제를 하는 기술입니다. 범죄자가 다른 시간대에 있거나 계정에 접근하려고 애쓰면, 이는 의심스러운 행동으로 표시되고 의심스러운 활동 보고서(SAR)가 생성됩니다. AI는 이 과정을 자동화하여 보고서를 생성하고 채워주는 데 도움을 줄 수 있습니다.

잘 훈련된 AI는 또한 거짓 양성의 감소를 도와줄 수 있습니다. 이는 금융 기관들에게 큰 부담입니다. 거짓 양성은 합법적인 거래가 의심스러운 것으로 표시되어 고객의 거래 또는 계정이 차단될 수 있습니다.

고객을 사기꾼으로 잘못 식별하는 것은 은행이 직면하는 주요 문제입니다. Feedzai의 연구에 따르면, 은행이 합법적인 거래를 중단하면, 고객의 절반이 은행을 떠날 것이라고 합니다. AI는 고객에 대한 더 나은 단일 뷰를 구축하여 거래가 합법적인지 여부를 빠르게 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

그러나 금융 기관이 책임감 있고 편견이 없는 AI를 채택하는 것이 중요합니다. 아직 상대적으로 새로운 기술인 AI는 기존 행동에서 학습하는 기술에 의존하므로, 편향된 행동을 학습하여 잘못된 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 금융 기관에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

금융 기관은 책임감 있는 AI에 대해 더 많이 배우고 기술 파트너와 협력하여 AI 편향을 모니터링하고 완화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 동시에 소비자들을 사기로부터 보호하는 데에도 도움을 줄 수 있습니다.

신뢰는 은행이 가지고 있는 가장 중요한 화폐입니다. 고객은 은행이 그들을 보호하기 위해 최선을 다하고 있다고 느끼고 싶어합니다. 금융 기관은 책임감 있게 행동하여 AI를 사용하여 사기꾼을 방어하고 고객을 보호하는 데 앞장서야 합니다.