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성공사례 / 금융 · 핀테크
MVP CASE 06

사기 손실 91% 감소, 심사 82% 단축

디지털 은행에 이상 거래 탐지, 자동 대출 심사, 금융 상담 챗봇을 14개월에 걸쳐 구축했습니다. 규제 검토를 통과시키기 위한 문서 작업이 프로젝트의 절반이었습니다.

91%
사기 손실 감소
82%
심사 시간 단축
67%
응대 비용 절감
기간
14개월
투입
4인
착수
2024 Q4
시장
국내 디지털 뱅킹
상황

착수 전에 무엇이 막혀 있었는가

ISSUE 01
규칙 기반 탐지의 한계
고정 임계값 규칙으로는 신규 사기 패턴을 3~4주 뒤에야 잡았습니다. 그 사이 손실이 누적됐습니다.
ISSUE 02
심사가 병목이었다
대출 심사 평균 소요가 영업일 3.4일로, 신청 이탈의 가장 큰 원인이었습니다.
ISSUE 03
설명 가능성이 필수
금융 감독 요건상 모든 자동 판단에 근거 기록이 필요했습니다. 블랙박스 모델은 승인 자체가 불가능했습니다.
접근

어떤 순서로 처리했는가

각 단계는 앞 단계의 측정 결과를 근거로 시작했습니다. 순서를 바꾸지 않은 이유는 앞 단계 없이 다음 단계의 효과를 검증할 수 없기 때문입니다.

01
탐지 모델 · 근거 기록
이상 거래 점수와 함께 판단 근거 항목을 구조화해 남기는 설계를 먼저 확정했습니다. 감사 대응이 설계의 출발점이었습니다.
5개월
02
자동 심사 파이프라인
서류 판독과 신용 항목 검증을 자동화하고, 경계 구간 신청은 심사역에게 근거와 함께 넘겼습니다.
4개월
03
금융 상담 챗봇
상품 설명 범위를 규정 문서에 근거한 답변으로 한정하고, 투자 권유로 해석될 표현을 생성 단계에서 차단했습니다.
3개월
04
규제 문서화·감사 대응
판단 로그 구조, 모델 변경 이력, 예외 처리 절차를 문서화해 내부 감사와 감독 보고에 대응했습니다.
2개월
결과

착수 전 기준값과 납품 후 실측값

지표
착수 전
납품 후
사기로 인한 손실
기준값
→
-91%
대출 심사 소요
영업일 3.4일
→
7.3시간
고객 응대 비용
기준값
→
-67%
신규 사기 패턴 탐지
3~4주
→
2일 이내

측정 기준과 산출 방식은 성공사례 페이지의 측정 기준 항목에 정리돼 있습니다. 매출·비용 지표는 고객사 내부 집계이며 공개 동의 범위만 게재합니다.

“모델 성능보다 근거 기록 설계를 먼저 하자는 제안이 결국 승인 일정을 지켰습니다.”
금융 · 핀테크 · 리스크관리 본부장
이상 거래 탐지 자동 심사 금융 챗봇 판단 근거 로깅 규제 문서화
무료 · 1영업일
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