20일 금융권에 따르면 국민은행은 ‘인공지능을 활용한 상시감사 지원 시스템’을 시범운영하고 있다. 지난해 11월 SK C&C에 용역을 발주해 올해 5월 완료됐으며, 현재 파일럿테스트 모니터링 후 시스템을 시연해보는 단계다.
작업대출이란 무직자나 저신용자 등을 대상으로 재직증명서, 급여명세표 등 제 서류를 위조해 금융회사로부터 대출을 받을 수 있도록 해준다고 채무자를 유인해 시도하는 불법 대출을 말한다. 은행의 사기 대출 예방은 영업점 직원(1차)이나 본점 상시 감사역(2차)의 개인 업무역량에 의존해오는 등의 한계점이 있었다.
‘인공지능을 활용한 상시감사 지원 시스템’은 영업점 접수 여신 전체 건에 대해 ‘작업대출 가능성’ 등 이상 여부를 점검하고, 점검 결과를 여신 실행 전 감사정보시스템을 통해 점검 감사역에게 제공하는 방식이다.
국민은행에 수집·축적된 빅데이터를 활용해 구축한 이상 거래 탐지모델로서, 점검과정에서 새롭게 발견된 이상 요소 등은 머신러닝 모델에 즉시 반영해 자동학습하게 된다.
국민은행 관계자 “점차 지능화·교묘화 되고있는 사기대출 사전탐지 및 예방을 위해 머신러닝 기반 이상거래를 탐지하는 모델을 바탕으로, 여신평가(송부)단계부터 사기의심 여부를 정밀 분석하고 예측 결과를 감사역에게 적시 제공하도록 했다”고 설명했다.
이어 “최근 수법이 교묘해지고 있는 사기 대출을 조기에 발견해 차단할 수 있어 은행과 직원에 대한 보호를 강화할 수 있고, 대량의 정보를 단시간 내 정밀 분석할 수 있게 됨에 따라 금융사고예방 시스템 수준을 높였다”고 말했다.
해당 시스템은 금감원에서도 주목하고 있다. 최근 위·변조 서류 등을 이용한 사기대출 시도가 급증하면서 사기대출을 잡아야 하는 금감원의 요구와도 맞아떨어지기 때문이다.
금감원은 이 같은 사례를 최근 특수은행 감사실장급 간담회에서 소개했다. 은행권 전반적인 도입을 독려하는 차원이다.
은행권 관계자는 “작업대출 사기는 비슷한 방식이 많아 그동안 사고가 자주 난 문제가 있는 유형을 추출해 걸러낼 수 있다”며 “인력이 부족한 특수은행이나 저축은행들은 공동시스템 개발 등을 검토하고 있다”고 말했다.
한편, 올해 들어 금감원이 저축은행 업계와 함께 적발한 작업 대출 사례는 43건, 대출액은 총 2억7200만 원에 달한다. 20대인 대학생이나 취업준비생이 400만∼2000만 원 정도를 대출한 경우가 대부분으로, 모든 대출은 비대면 방식으로 이뤄졌다.