합성데이터 (Synthetic Data)
실제 금융 데이터 없이도 생성 가능한 금융거래 합성데이터 플랫폼
금융권의 AI 모델 개발, 시스템 테스트, 사기 탐지, 신용평가, AML/FDS 모델 검증에는 대량의 금융거래 데이터가 필요합니다. 그러나 실제 금융 데이터는 개인정보, 신용정보, 거래정보를 포함하고 있어 외부 분석, 개발, 테스트, 연구, 협력사 검증 등에 활용하기 어렵습니다.
이엘온소프트의 합성데이터 플랫폼은 실제 금융 데이터를 사용하지 않고도 통계적으로 실제와 유사한 금융거래 데이터를 생성하는 플랫폼입니다. 단순한 규칙 기반 데이터 생성이나 기존 데이터 복제 방식이 아니라, 가상의 개인과 금융기관이 상호작용하며 금융 행동을 만들어내는 에이전트 기반 시뮬레이션 구조를 활용합니다.
가상 개인은 생애주기, 직업, 소득, 소비 성향, 가족관계, 사회적 관계, 금융 성향 등 다양한 속성을 기반으로 모델링되며, 시간의 흐름에 따라 계좌 개설, 입출금, 대출, 상환, 소비, 투자, 이상거래 등 다양한 금융 이벤트를 생성합니다. 금융기관 또한 신용평가, 한도 산정, 가격 책정, 고객 응대 등을 수행하는 에이전트로 구성되어 개인 에이전트와 상호작용합니다.
이를 통해 원본 고객 데이터 없이도 금융 시스템 개발·테스트, AI 모델 학습, 희귀 이벤트 데이터 생성, AML/FDS 탐지 시나리오 검증 등에 활용 가능한 합성 금융거래 데이터를 생성할 수 있습니다. 또한 보유 데이터를 활용할 수 있는 금융기관에는 조건부 생성 모델과 파인튜닝을 통해 더 높은 정밀도의 합성데이터 생성을 지원할 수 있습니다.
도입 필요성
실데이터 활용의 제약
금융 데이터는 개인정보와 민감한 거래정보를 포함하고 있어 개발, 테스트, 외부 협업, AI 학습에 직접 활용 어려움
AI 학습 데이터 부족
사기 거래, 의심거래, 이상거래와 같은 희귀 이벤트는 발생 빈도가 낮아 AI 모델 학습과 검증에 필요한 충분한 데이터를 확보하기 어려움
테스트 데이터 확보의 어려움
신규 금융 시스템이나 컴플라이언스 솔루션을 검증하기 위해서는 다양한 고객군, 거래 패턴, 예외 상황을 포함한 테스트 데이터가 필요하지만, 실제 환경에서는 이를 충분히 확보하기 어려움
데이터 공유와 규제 대응 부담
GDPR, 개인정보보호법, 신용정보법 등 데이터 보호 규제가 강화되면서 실데이터 기반 분석과 외부 공유에 높은 보안·법무 검토 부담 발생
기대효과
원본 데이터 없는 금융거래 데이터 생성
공공 통계, 금융 행동 시나리오, 에이전트 기반 시뮬레이션을 활용하여 실제 고객 데이터 없이도 금융거래 합성데이터 생성
AI 모델 학습 및 검증 지원
정상거래뿐 아니라 사기거래, 의심거래, 이상거래 등 희귀 이벤트 데이터를 생성하여 AML, FDS, 신용평가, 금융사기 탐지 모델 학습 및 검증 지원
개발·테스트 효율 향상
실데이터 반출이나 가명처리 절차에 대한 부담을 줄이고, 다양한 테스트 시나리오를 빠르게 구성
개인정보 노출 부담 완화
실제 고객 데이터를 직접 사용하지 않는 구조를 통해 개인정보 및 민감정보 노출 위험 완화
금융 업무 시나리오 검증
고객 생애주기, 소득 변화, 대출, 상환, 소비, 투자, 이상거래 등 다양한 금융 행동 시나리오를 생성하여 시스템 및 모델 대응력 검증
주요 기능
에이전트 기반 금융행동 시뮬레이션
가상 개인이 생애주기와 금융 성향에 따라 자율적으로 금융 의사결정을 내리고, 시간의 흐름에 따라 다양한 금융거래 이벤트 생성
금융기관 에이전트 모델링
금융기관을 단순한 데이터 저장소가 아니라 신용평가, 가격 책정, 고객 응대, 한도 산정 등을 수행하는 능동적 에이전트로 모델링
무원본 데이터 생성 모드
실제 금융 데이터를 보유하지 않은 스타트업, 연구기관, 개발 조직도 공공 통계와 설정 기반 시나리오만으로 합성 금융거래 데이터 생성
보유 데이터 기반 고정밀 생성 모드
보유 데이터를 활용할 수 있는 금융기관의 경우 조건부 생성 모델과 파인튜닝을 통해 기관 특성에 맞는 고정밀 합성데이터 생성
희귀 이벤트 및 이상거래 시나리오 생성
사기거래, 자금세탁 의심거래, 비정상 거래 패턴 등 발생 빈도가 낮은 이벤트를 시나리오 기반으로 생성하여 AI 모델 학습 및 룰 테스트 지원
통계적 정합성 검증
생성된 데이터가 목표 통계 분포, 변수 간 관계, 거래 패턴, 시나리오 조건을 충족하는지 검증하고 보정 가능
대규모 병렬 시뮬레이션
분산 병렬 처리 구조를 통해 대규모 가상 개인과 금융기관 간 상호작용을 시뮬레이션하고, 엔터프라이즈급 데이터 생성
설정 기반 데이터 생성
YAML/JSON 기반 설정을 통해 고객군, 거래 유형, 금융상품, 이벤트 발생 조건, 이상거래 시나리오의 유연한 정의