프로젝트 개요


기존 룰 기반 FDS 시스템에 머신러닝 모델을 추가하여 신종 금융사기 탐지율을 향상시켰습니다.



주요 기능








기능설명
실시간 탐지거래 발생 즉시 이상 여부 판단 (응답시간 100ms 이내)
ML 모델XGBoost, Random Forest 앙상블 모델
이상 패턴 분석고객 행동 프로파일링, 이상 패턴 자동 학습
알림/차단위험 거래 실시간 알림, 자동 차단 연동


기술 스택



  • AI/ML: Python, Scikit-learn, XGBoost, MLflow

  • 실시간 처리: Apache Kafka, Spark Streaming

  • Backend: Java, Spring Boot

  • Database: Oracle, Elasticsearch (로그 분석)



성과



  • 사기 탐지율 85% → 96% 향상

  • 오탐률(False Positive) 30% 감소

  • 신종 사기 유형 자동 학습으로 대응력 향상

  • 연간 사기 피해액 약 20억원 절감