인공지능(AI)으로 지역사랑상품권 부정유통 잡는다

인공지능(AI)으로 지역사랑상품권 부정유통 잡는다

- 행안부와 조폐공사, 4천만 건 데이터 분석하여 의심거래 탐지모델 개발 -

 

□ 행정안전부(장관 이상민)와 한국조폐공사(사장 반장식)는 총 4천만 건의 지역사랑상품권 거래정보 데이터를 바탕으로 ‘의심거래 탐지모델’을 개발하여 4개 지자체에 시범 적용한다고 밝혔다.

○ 현재 각 지자체에서는 지역사랑상품권의 부정유통 의심사례에 대해서만 조폐공사에 데이터 추출을 요청하여 점검을 진행하고 있으나, 의심거래 탐지모델 개발로 실시간 점검(모니터링)이 가능해질 것으로 기대하고 있다.

	< 지역사랑상품권 >
‣ (개념) 지자체가 발행하고 해당 지자체 가맹점에서만 사용가능한 상품권 ‣ (효과) 자금의 지역 외 유출 방지, 자영업자 수수료 부담 경감, 할인판매로 소비 촉진 등 지역경제 활성화 및 자영업자 소득 증대 ‣ (발행) '20년 13.3조원(국비 6,690억원) → '21년 23.6조원(국비 1.25조원) ‣ (발행현황) 광역 10개, 기초 222개

 

□ 의심거래 탐지모델 개발을 위해 행안부와 조폐공사는 위탁·운영 중인 72개 지자체 중 4개 지자체(시흥, 성남, 서산, 군산)의 ▴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 정립하였으며 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.

< 의심거래 탐지모델 >
구분	대표 시나리오
모바일형	⦁짧은 시간내 수차례 결제된 경우 ⦁비정상 거래금액 결제 건(동일업종 평균 객단가를 크게 초과)
지류형	⦁환전 시 상품권 구매 일련번호가 수십매 이상 연속되는 경우 ⦁이용자의 상품권 구매 후 가맹점주가 이른 시간 내 환전하는 경우

 

□ 행정안전부와 한국조폐공사는 이번 분석 결과를 4개 지자체(시흥·성남·서산·군산)에 시범 적용한 후, 전국 72개 지자체로 확산시킬 계획이다.

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

 

□ 행안부는 이번 의심거래 탐지모델 개발을 활용하여 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 계획이다.

 

□ 한창섭 행정안전부 차관은 “이번 과제는 지역사랑상품권 거래 의심사례를 실시간으로 모니터링하여 부정유통에 면밀하고 신속하게 대응이 가능하고, 사전 예방효과 또한 클 것으로 기대하고 있다”라며,

○ “앞으로 인공지능․데이터기반의 일하는 방식 대전환을 통해 일 잘하는 정부가 될 수 있도록 적극 추진해 나가겠다.”라고 밝혔다.

 

출처 : 행정안전부