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AI를 활용한 FDS(사기거래탐지시스템)의 연구
A Study on FDS (Fraud Detection System) Using AI

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  • 발행기관
    한국보안관리학회(구 한국경호경비학회) 바로가기
  • 간행물
    시큐리티 연구 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제71호 (2022.06)바로가기
  • 페이지
    pp.189-212
  • 저자
    황석진
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A413909

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원문정보

초록

영어
Artificial intelligence is being used in many fields, and in particular, artificial intelligence technology combined with FDS is playing an important role in financial security and financial crime prevention. Although FDS cannot guarantee the establishment of a safe trading order for non-face-to-face consumption life due to the influence of COVID-19, FDS combined with artificial intelligence is the best technology to meet safe financial security. In addition, the issue of money laundering has risen worldwide, and the obligation to prevent money laundering is expanding to all industries dealing with money, including virtual self-employed, electronic financial companies, lenders, P2P, and casino companies, further elaborating the role and importance of FDS. Therefore, this study studied the concepts and characteristics of artificial intelligence (AI) and FDS, five core technologies of FDS in the financial security area were studied, including information collection, analysis, detection, response, monitoring, and DATA preservation, and seven prerequisites were presented: 1. Overloading normal transactions, 2. relieving customer inconvenience. 3. Seven prerequisites were presented, including securing efficiency, 4. storing accident DATA, 5. securing reliability of judgment, 6. reflecting various trends, 7. introducing white box technology. As such, FDS using artificial intelligence will be further advanced through the development of core technologies and the resolution of priorities, and through this, it will be more efficient in preventing and blocking financial crimes.
한국어
인공지능(AI)1)은 많은 분야에서 활용되고 있으며, 특히 FDS와 결합된 인공지능 기술은 금융보안 및 금융범죄예방 분야에서 중요한 역할을 경주하고 있다. 코로나(COVID-19)의 영향에 따른 비대면 소비생활의 안전한 거래 질서 확립을 FDS에 서 모두 보장할 수는 없으나, 인공지능과 결합한 FDS는 안전한 금융보안에 부합할 수 있는 최적의 기술이라고 할 수 있다. 또한 자금세탁에 대한 이슈가 전세계적으로 높아져 있고 자금세탁방지의무는 금융회사 외에도 가상자산사업자, 전자금융업자, 대부업자, P2P, 카지노업자 등 금전을 취급하 는 모든 업종으로 확대되고 있는 상황으로 FDS의 역할과 중요성은 더욱 높아질 것 이며, 활용도가 디지털 신기술과 접목하여 더욱 정교화되고 있다. 이에 본 연구에서는 인공지능(AI), FDS의 개념과 특성 및 금융보안 영역에서의 FDS의 정보수집, 분석 및 탐지, 대응, 모니터링, DATA보존 등 5가지 핵심기술을 연구하였고, 선결 과제를 1. 정상거래의 과부화 해결, 2. 고객 불편 해소, 3. 효율성 확보, 4. 사고 DATA 저장, 5. 판단의 신뢰성 확보, 6. 다양한 트랜드 반영, 7. 화이트박스 기술 도입 등 7가지의 선결 과제를 제시하였다. 이렇듯 인공지능을 활용한 FDS는 핵심기술의 발전과 선결 과제의 해결을 통하여 더욱 고도화될 것이며, 이를 통하여 금융범죄 예방 및 차단에 더욱 효율적일 것이다.

목차

<요약>
Ⅰ. 서론
II. 인공지능
Ⅲ. FDS
Ⅳ. 인공지능(AI) FDS 선결과제
Ⅴ. 결론
참고문헌
Abstract

키워드

AI 딥러닝 머신러닝 FDS 이상거래탐지시스템 AI Deep learning Machine learning FDS Fraud Detection System

저자

  • 황석진 [ Hwang, Suk Jin | 동국대학교 국제정보보호대학원 교수/법학박사/한국NFT학회 회장 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국보안관리학회(구 한국경호경비학회) [Korean Security Management Association]
  • 설립연도
    1996
  • 분야
    사회과학>행정학
  • 소개
    경호경비학 및 이에 관련된 학술의 조사·연구·발표 및 발전과 보급을 기하고 회원 상호간의 친목을 도모함

간행물

  • 간행물명
    시큐리티 연구 [KOREAN SECURITY JOURNAL]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2671-4299
  • 수록기간
    1997~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 350 DDC 351

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