토스ㅣSLASH 23 - AI와 함께 가짜 신분증 찾아내기
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AI 핵심 요약
신분증 사진을 사람이 수기로만 확인하던 토스뱅크는 검증 실수와 대기 시간 동안의 금융 범죄 위험을 줄이기 위해 실시간 이상 탐지 시스템을 구축했다. 신원 서비스에 부담을 주지 않도록 프록시를 통해 이미지를 수집하고, 학습 데이터를 전처리해 여러 이미지 분류 모델을 비교한 뒤 사전 학습 가중치로 파인튜닝한 모델을 Python 웹 서버로 제공했다. 모델 결과는 수기 검증의 더블 체크와 위험 신분증에 대한 거래 제한에 활용했으며, 서비스별 임계값을 조정해 고객 불편과 범죄 예방 사이의 균형을 맞췄다. 발표에서 소개한 운영 결과로는 거래 제한 정확도 약 94%, 이상 신분증 대출 신청의 82%를 실시간으로 탐지해 사전에 제한한 것으로 나타났다.
- 민감한 신분증 이미지는 프록시 서비스에서 캐싱·속도 제어를 거쳐 수집하고, 학습 서버는 학습 직전에만 내려받아 사용 후 즉시 폐기하도록 설계했다.
- ResNet-50과 RegNet 계열 모델을 비교하고 사전 학습 가중치로 파인튜닝해 성능을 개선했으며, 이미지 크기와 전처리 방식을 통일했다.
- 모델 점수는 위험도를 제공할 뿐이므로, 거래 제한에 따른 고객 불편과 탐지 누락을 고려해 서비스별 임계값을 정해야 한다.
- 모델 판단과 수기 검증 결과가 다르면 재검증하고, 수기 검증이 끝나기 전이라도 위험도가 높으면 거래를 제한하는 식으로 사람과 모델의 역할을 나눴다.
소개
비대면 서비스의 편리함을 악용하는 금융 범죄, 더 똑똑하게 대처하는 법은 없을까요? 가짜 신분증을 활용한 이상 거래 탐지 및 예방을 위해 개발한 ‘이미지 학습 솔루션’을 소개합니다. 김연재 / 토스뱅크 Server Developer 발표 자료 👉🏻 https://bit.ly/3J3CWwN 토스 개발자 컨퍼런스 SLASH에 대한 자세한 정보는 👉🏻 https://bit.ly/43kW3tO 컨퍼런스 및 세션에 대한 문의는 👉🏻 slash@toss.im 토스에 합류하고 싶다면 👉🏻 https://toss.im/career/jobs #이상거래탐지 #ai #serverdeveloper #토스뱅크 #개발자컨퍼런스 #SLASH *본 발표자료의 저작권은 연사에 있으며, 저작권자의 사전 서면 동의 없이 자료의 일부 또는 전부를 이용하거나 배포할 수 없습니다. *또한 해당 자료를 복제하여 SLASH 행사 홈페이지를 제외한 온라인상에 게재하는 행위는 연사가 동의한 저작권 ...
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