인공지능으로 지역사랑상품권 부정유통 잡는다

행안부와 조폐공사, 4천만 건 데이터 분석해 의심거래 탐지모델 개발

행정안전부

[금요저널] 행정안전부와 한국조폐공사는 총 4천만 건의 지역사랑상품권 거래정보 데이터를 바탕으로 ‘의심거래 탐지모델’을 개발해 4개 지자체에 시범 적용한다고 밝혔다.

현재 각 지자체에서는 지역사랑상품권의 부정유통 의심사례에 대해서만 조폐공사에 데이터 추출을 요청해 점검을 진행하고 있으나, 의심거래 탐지모델 개발로 실시간 점검이 가능해질 것으로 기대하고 있다.

의심거래 탐지모델 개발을 위해 행안부와 조폐공사는 위탁·운영 중인 72개 지자체 중 4개 지자체의 가맹점·이용자 정보, 구매·선물·환전·결제 내역, 계좌변경 이력, 부정거례 적발사례 등 총 20여 종의 데이터 4천만 건의 데이터를 분석했다.

분석 결과를 토대로 부정유통 의심거래에 대한 16개 시나리오를 정립했으며 이를 통해 정상거래와 이상거래를 자동 분류 할 수 있는 ‘의심거래 탐지모델’을 개발했다.

의심거래 탐지모델의 대표적인 의심 시나리오는 비정상거래금액이 결제되는 경우, 환전 시 상품권 구매 일련번호가 연속되는 경우 등이며 모바일형과 지류형으로 나뉘어 적용된다.

행정안전부와 한국조폐공사는 이번 분석 결과를 4개 지자체에 시범 적용한 후, 전국 72개 지자체로 확산시킬 계획이라고 전했다.

지자체 담당자를 대상으로 도출된 이상거래 유형에 대한 설명회를 개최하고 사례집을 배포하며 탐지모델 활용방법에 대한 교육 등도 추진할 방침이다.

행안부는 이번 의심거래 탐지모델 개발을 활용해 실시간으로 다양한 유형의 이상거래 점검이 가능해질 것으로 기대한다고 밝혔다.

지난해 12월 출범한 통합데이터분석센터를 통해 데이터를 기반으로 한 과학적 의사결정을 활성화하고 디지털플랫폼정부를 지원하기 위한 다양한 분석을 추진할 계획이라고 전했다.

한창섭 행정안전부 차관은 “이번 과제는 지역사랑상품권 거래 의심사례를 실시간으로 모니터링해 부정유통에 면밀하고 신속하게 대응이 가능하고 사전 예방효과 또한 클 것으로 기대하고 있다”며 “앞으로 인공지능·데이터기반의 일하는 방식 대전환을 통해 일 잘하는 정부가 될 수 있도록 적극 추진해 나가겠다”고 밝혔다.