금융 사기는 금융 서비스 업계의 큰 도전 과제입니다. 그 형태가 다양할 뿐만 아니라, 엔티티 및 숨겨진 패턴 간의 관계 복잡성으로 인해 탐지하기 어려운 경우가 많습니다. 금융 기관은 사기 행위를 감지하는 즉시 고객에게 실시간으로 통보하고, 고객의 신용 카드 차단 및 기타 사기 행위 방지를 위한 즉각적 조치를 취해야만 합니다.
또한 금융 서비스 산업은 관련 규제를 적용받아야 하고, 자금세탁방지(AML) 활동을 보고해야 하고, 고객알기제도(KYC) 프로세스를 통해 고객에 대한 실사를 완료해야 합니다. 그와 관련하여 제품, 시장, 지역 전반에 대한 데이터 분석을 통해 AML용 관계 및 패턴 파악을 수행해야 하는 경우가 많습니다.
자금 세탁의 개념은 간단합니다. 불법 자금을 융통하고, 합법적인 자금과 혼합하고, 실물 자산으로 전환하는 것입니다. 실제로 이루어지는 자금 세탁은 훨씬 더 복잡합니다. (종종 도용된) 합성 신원, 마찬가지로 불법적 출처를 통해 취득한 이메일 및 주소 등의 정보를 사용하여 생성된 계정 간의 길고 복잡한 합법적 이체 작업을 거칩니다. 즉, 자금 세탁에는 방대한 양의 데이터가 필요합니다. 따라서 그래프 분석과 같은 고급 분석 기법을 지원하는 통합 데이터 플랫폼은 AML 프로그램의 필수 요소입니다.
금융 서비스 산업에는 지속적으로 강력한 모니터링 및 규제가 적용되고 있으며 자금 세탁 방지 및 테러 방지 관련 금융 활동은 개중에서도 가장 강력한 규제의 초점이 되고 있습니다. 방대한 범죄 네트워크를 바탕으로 행해지는 금융 사기는 그 복잡성 및 발생 건수가 갈수록 증가 중인 도전 과제로서, 기업 전반 및 전 세계적 단위의 인사이트를 제공하는 자금 세탁 방지 솔루션을 필요로 합니다.
다음 아키텍처는 고급 분석 및 머신 러닝을 포함한 Oracle의 각종 서비스 및 기능을 결합하여 전체 데이터 분석 수명 주기를 포괄하고, AML 팀에게 사기 행위의 가능성이 있는 비정상적 행동 패턴을 식별하는 데 필요한 인사이트를 제공하는 데이터 플랫폼을 구축하는 방법을 보여줍니다.
본 이미지는 금융 서비스용 Oracle Data Platform을 사용하여 사기 방지 및 AML 활동을 지원하는 방법을 보여줍니다. 본 플랫폼의 구성 요소들은 다음과 같이 5가지 제품군(pillar)으로 분류됩니다.
비즈니스 레코드(자사) 데이터는 신용 카드 거래, 계정 정보, ATM 이벤트 스트림으로 구성됩니다.
타사 데이터로는 소셜 피드가 활용됩니다.
대량 전송은 OCI FastConnect, OCI Data Transfer, MFT, OCI CLI를 사용합니다.
일괄 수집은 OCI Data Integration, Oracle Data Integrator 및 DB 도구들을 사용합니다.
변경 데이터 캡처는 OCI GoldenGate 및 Oracle Data Integrator를 사용합니다.
스트리밍 수집은 OCI Streaming 및 Kafka Connect를 사용합니다.
4가지 기능 모두 유지, 선별, 생성 제품군 내의 클라우드 스토리지/데이터 레이크 기능에 단방향으로 연결됩니다.
또한 스트리밍 수집은 분석, 학습, 예측 부문의 스트림 프로세싱에 연결됩니다.
서빙 데이터 저장소는 Autonomous Data Warehouse 및 Exadata Cloud Service를 사용합니다.
클라우드 스토리지/데이터 레이크는 OCI Object Storage를 사용합니다.
일괄 처리는 OCI Data Flow를 사용합니다.
거버넌스는 OCI Data Catalog를 사용합니다.
이상의 기능들은 해당하는 제품군 내에서 연결되어 있습니다. 클라우드 스토리지/데이터 레이크는 서빙 데이터 저장소에 단방향으로 연결되고, 일괄 처리와는 양방향으로 연결됩니다.
분석, 학습, 예측 제품군에 연결되는 한 가지 기능인 서빙 데이터 저장소는 분석 및 시각화, AI 서비스, 머신 러닝 기능에 단방향으로, 스트리밍 분석 기능과는 양방향으로 연결됩니다.
분석 및 시각화는 Oracle Analytics Cloud, GraphStudio, ISV를 사용합니다.
AI 서비스는 OCI Anomaly Detection, OCI Forecasting, OCI Language를 사용합니다.
머신 러닝은 OCI Data Science 및 Oracle Machine Learning Notebooks을 사용합니다.
스트리밍 분석은 OCI GoldenGate Stream Analytics를 사용합니다.
세 가지 주요 제품군(수집, 변환/유지, 선별, 생성/분석, 학습, 예측)에는 인프라, 네트워크, 보안 솔루션, IAM 등이 활용됩니다.
금융 서비스 기관이 잠재적 사기 활동 식별을 위해 아키텍처에 데이터를 삽입하는 3가지 주요한 방법이 있습니다.
데이터 지속성 및 처리는 3개의 구성 요소(선택적으로 4개)에 기반합니다.
분석, 예측, 조치 기능은 3가지 기술적 접근법을 기반으로 구축됩니다.
금융 기관은 Oracle Data Platform을 활용하여 보다 효과적으로 자금 세탁을 감지하고, 금융 범죄 조사의 정확성 및 효율성을 높이고, 보고 프로세스를 간소화함으로써 금융 관련 규제 준수 비용을 줄일 수 있습니다.
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