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"사기 탐지 및 예방 솔루션 시장 장밋빛··· AI & ML 기반 솔루션 수요가 견인"

사기 탐지 및 예방 시장이 2026년까지 연간 28.5% 성장할 전망이다. 2021년 228억 달러이던 시장 규모는 2026년 534억 달러에 달할 것으로 추정된다. BYOD(Bring Your Own Device)를 기반으로 한 업무 프로세서의 변화와 데이터가 증가하면서, 실시간 데이터 분석과 보안을 위한 새로운 종류의 사기 탐지 및 예방 솔루션이 시장을 이끌고 있다. 마켓앤마켓이 '2026년까지 사기 탐지 및 예방 시장(Fraud Detection and Prevention Market - Global Forecast to 2026)' 보고서를 발표했다. 보고서는 관련 시장을 사기 유형, 구성 요소, 배포 모드, 조직 규모, 수직 시장, 지역으로 구분해 조사와 분석을 진행했다. 구성 요소는 솔루션과 서비스, 배포 모드는 클라우드와 온프레미스로 세부 시장을 분류했다. 마켓앤마켓이 사기 탐지 및 예방 솔루션 시장 보고서를 발표하고 2026년까지 18.5%의 성장률을 기록할 것으로 전망했다. 시장 규모는 2026년에 534억 달러에 달할 것으로 예측했다. (자료 : MarketsandMarkets) 디지털화가 가속화되고 사물인터넷이 확산되면서 신원, 투자, 결제, 보험 등 다양한 유형의 디지털 기반의 사기가 증가하면서 이로 인한 손실도 커지고 있다. 특히 금융권이 인공 지능과 머신 러닝을 활용한 사기 탐지 및 예방 솔루션 도입에 앞서가고 있다고 보고서는 밝혔다. 온라인 거래와 디지털 뱅킹이 지속적으로 증가하면서, 다양한 유형의 사기로부터 거래를 보호하는 것이 중요해졌기 때문이다. 예측 기간 동안 시장 규모가 가장 클 것으로 예상한 분야는 솔루션 부문이다. 사기 분석, 인증, GRC(Governance, Risk Management, Compliance)로 분류한 솔루션 시장에서, 기업의 매출 손실이 급증이 사기 및 탐지 솔루션에 대한 수요 증가를 견인하고 있다고 보고서는 전했다. 서비스 부문은 전문 서비스와 관리 서비스로 구분해 조사를 진행했다. 배포...

사기 탐지 사기 예방 마켓앤마켓

2022.02.23

사기 탐지 및 예방 시장이 2026년까지 연간 28.5% 성장할 전망이다. 2021년 228억 달러이던 시장 규모는 2026년 534억 달러에 달할 것으로 추정된다. BYOD(Bring Your Own Device)를 기반으로 한 업무 프로세서의 변화와 데이터가 증가하면서, 실시간 데이터 분석과 보안을 위한 새로운 종류의 사기 탐지 및 예방 솔루션이 시장을 이끌고 있다. 마켓앤마켓이 '2026년까지 사기 탐지 및 예방 시장(Fraud Detection and Prevention Market - Global Forecast to 2026)' 보고서를 발표했다. 보고서는 관련 시장을 사기 유형, 구성 요소, 배포 모드, 조직 규모, 수직 시장, 지역으로 구분해 조사와 분석을 진행했다. 구성 요소는 솔루션과 서비스, 배포 모드는 클라우드와 온프레미스로 세부 시장을 분류했다. 마켓앤마켓이 사기 탐지 및 예방 솔루션 시장 보고서를 발표하고 2026년까지 18.5%의 성장률을 기록할 것으로 전망했다. 시장 규모는 2026년에 534억 달러에 달할 것으로 예측했다. (자료 : MarketsandMarkets) 디지털화가 가속화되고 사물인터넷이 확산되면서 신원, 투자, 결제, 보험 등 다양한 유형의 디지털 기반의 사기가 증가하면서 이로 인한 손실도 커지고 있다. 특히 금융권이 인공 지능과 머신 러닝을 활용한 사기 탐지 및 예방 솔루션 도입에 앞서가고 있다고 보고서는 밝혔다. 온라인 거래와 디지털 뱅킹이 지속적으로 증가하면서, 다양한 유형의 사기로부터 거래를 보호하는 것이 중요해졌기 때문이다. 예측 기간 동안 시장 규모가 가장 클 것으로 예상한 분야는 솔루션 부문이다. 사기 분석, 인증, GRC(Governance, Risk Management, Compliance)로 분류한 솔루션 시장에서, 기업의 매출 손실이 급증이 사기 및 탐지 솔루션에 대한 수요 증가를 견인하고 있다고 보고서는 전했다. 서비스 부문은 전문 서비스와 관리 서비스로 구분해 조사를 진행했다. 배포...

2022.02.23

“전 세계 금융 기업 78%, AI 활용 위해 가속 컴퓨팅 사용” 엔비디아

엔비디아가 ‘금융 서비스의 AI 활용 현황’에 관한 설문조사를 발표했다. 회사에 따르면 이번 조사는 자본 시장, 소매 금융, 투자 기업에서 AI 도입의 증가세를 보여준다.    엔비디아의 조사에 의하면 AI는 월스트리트에서 거래하는 가장 큰 기업부터 사기 방지 기능을 제공하는 은행, 소비자에게 가장 적합한 상품을 추천하는 핀테크에 이르기까지 금융 서비스 산업 전반에 걸쳐 혁신을 주도하고 있는 것으로 나타났다. 금융 서비스 전문가 중 78%가 머신 러닝, 딥 러닝 또는 고성능 컴퓨팅을 통해 AI 지원 애플리케이션을 제공하기 위해 가속 컴퓨팅을 사용한다고 응답했다. 엔비디아의 ‘금융 서비스의 AI 활용 현황’ 보고서의 설문 결과는 금융 서비스에 종사하는 500명 이상의 경영진, 개발자, 데이터 과학자, 엔지니어 및 IT 팀의 응답을 바탕으로 작성됐다. 지난 2020년 전 세계적으로 700억 건 이상의 실시간 결제 거래가 처리된 상황에서, 금융기관들은 사기를 방지하고 비용을 절감할 수 있는 강력한 시스템이 필요하다. 이에 따라 결제·거래 관련 사기 부문이 전체 응답자의 AI 활용 사례 중 31%로 1위를 차지했고, 대화형 AI는 28%, 알고리즘 거래는 27%로 뒤를 이었다. AI 활용 사례에 투자하는 금융 기관의 비율은 해마다 급격히 증가한다. 보험 관련 AI의 보급률은 지난 2021년 3%에서 올해 12%로 4배 증가했다. 대화형 AI는 8%에서 28%로 전년 대비 3.5배 증가했다. 한편, 사기 탐지, 고객 분석(know-your-customer) 및 자금 세탁 방지를 위한 AI 적용 애플리케이션은 모두 이번 조사에서 최소 300%의 성장을 보였다. 현재 13건의 활용 사례 중 9건은 15% 이상의 금융서비스 회사가 활용하고 있지만, 지난해 보고서에서는 이를 넘어선 활용 사례는 단 한 건도 없었다. 금융서비스 전문가들은 AI가 보다 정확한 모델을 산출하고 경쟁 우위를 창출하며 고객 경험을 개선하는 주요 이점을 강조했다. 전반적으로 ...

엔비디아 인공지능 가속 컴퓨팅 대화형 AI 알고리즘 거래 사기 탐지 고객 분석 AI 애플리케이션 데이터 과학 설명 가능성

2022.01.28

엔비디아가 ‘금융 서비스의 AI 활용 현황’에 관한 설문조사를 발표했다. 회사에 따르면 이번 조사는 자본 시장, 소매 금융, 투자 기업에서 AI 도입의 증가세를 보여준다.    엔비디아의 조사에 의하면 AI는 월스트리트에서 거래하는 가장 큰 기업부터 사기 방지 기능을 제공하는 은행, 소비자에게 가장 적합한 상품을 추천하는 핀테크에 이르기까지 금융 서비스 산업 전반에 걸쳐 혁신을 주도하고 있는 것으로 나타났다. 금융 서비스 전문가 중 78%가 머신 러닝, 딥 러닝 또는 고성능 컴퓨팅을 통해 AI 지원 애플리케이션을 제공하기 위해 가속 컴퓨팅을 사용한다고 응답했다. 엔비디아의 ‘금융 서비스의 AI 활용 현황’ 보고서의 설문 결과는 금융 서비스에 종사하는 500명 이상의 경영진, 개발자, 데이터 과학자, 엔지니어 및 IT 팀의 응답을 바탕으로 작성됐다. 지난 2020년 전 세계적으로 700억 건 이상의 실시간 결제 거래가 처리된 상황에서, 금융기관들은 사기를 방지하고 비용을 절감할 수 있는 강력한 시스템이 필요하다. 이에 따라 결제·거래 관련 사기 부문이 전체 응답자의 AI 활용 사례 중 31%로 1위를 차지했고, 대화형 AI는 28%, 알고리즘 거래는 27%로 뒤를 이었다. AI 활용 사례에 투자하는 금융 기관의 비율은 해마다 급격히 증가한다. 보험 관련 AI의 보급률은 지난 2021년 3%에서 올해 12%로 4배 증가했다. 대화형 AI는 8%에서 28%로 전년 대비 3.5배 증가했다. 한편, 사기 탐지, 고객 분석(know-your-customer) 및 자금 세탁 방지를 위한 AI 적용 애플리케이션은 모두 이번 조사에서 최소 300%의 성장을 보였다. 현재 13건의 활용 사례 중 9건은 15% 이상의 금융서비스 회사가 활용하고 있지만, 지난해 보고서에서는 이를 넘어선 활용 사례는 단 한 건도 없었다. 금융서비스 전문가들은 AI가 보다 정확한 모델을 산출하고 경쟁 우위를 창출하며 고객 경험을 개선하는 주요 이점을 강조했다. 전반적으로 ...

2022.01.28

일문일답 | “머신러닝 모델의 관리와 갱신이 성공의 열쇠” 마스터카드 임원 2인

마스터카드는 25억 개가 넘는 소비자 계정을 보유한 거대 금융 기업이다. 전 세계 거의 모든 금융기관과 연결돼 있으며, 연간 거의 750억 건의 거래를 생성한다. 이 회사는 수십 년에 걸쳐 “전 세계 상거래에 관해서는 정말이지 최고의 데이터 세트”가 담긴 데이터 웨어하우스를 구축했다고 마스터카드 운영 및 기술 담당 사장 에드 맥러플린은 말했다. 그리고 회사는 이 데이터를 유용하게 사용하고 있다. 맥러플린은 오늘날 마스터카드의 사업 중 가장 빠르게 성장하고 있는 부분이 상거래 관련 서비스라고 전했다. IDG의 데렉 헐리즈키는 마스터카드의 공유 구성요소 및 보안 솔루션 사장인 맥로글린과 마크 크와피스제스키와 만나 익명으로 집계된 데이터를 귀중한 비즈니스 통찰력으로 전환하는 방법에 대해 이야기를 나눴다.  Q : 마스터카드의 결정 관리 플랫폼(Decision Management Platform)은 2020년에 CIO 100상을 수상했다. 사기 탐지를 위해 AI와 데이터를 사용하는 이 플랫폼에 대해 좀 더 말해달라. 마크 크와피스제스키 : 우리는 여러 가지 목적으로 그것을 사용한다. 주로 거래 관련 사기 점수 같은 것을 생성하기 위해 사용한다. 그러나 이 플랫폼에 관해 정말 흥미로운 점은 그것이 하는 일의 크기와 규모와 범위다. 약 900개의 상용 서버를 기반으로 구축되었으며, 초당 약 6만 5,000개의 속도로 하루에 약 12억 개의 거래를 처리한다. 거래 당 약 50밀리초 내에 해당한다.  그것은 많은 다른 AI 기술과 기법을 사용한다. 그것은 신경 네트워크, 사례 기반 추론, 그리고 머신러닝과 같은 것들을 포함하여 약 13개의 서로 다른 알고리즘을 사용한다. 하지만 한 번에 한 모델만 실행하는 것은 아니다. 여러 모델을 동시에 실행할 수 있는 레이어를 구축하여 거래 내의 다양한 변수를 분석할 수 있다. 애널리틱스 모델이 정적이지 않으며, 거래의 진행 상황과 발생 원인을 파악하기 위해 지속적으로 모니터링한다는 소개했다. 그것이 무엇...

머신러닝 모델 마스터카드 사기 탐지 DMP 애널리틱스 모델

2021.12.24

마스터카드는 25억 개가 넘는 소비자 계정을 보유한 거대 금융 기업이다. 전 세계 거의 모든 금융기관과 연결돼 있으며, 연간 거의 750억 건의 거래를 생성한다. 이 회사는 수십 년에 걸쳐 “전 세계 상거래에 관해서는 정말이지 최고의 데이터 세트”가 담긴 데이터 웨어하우스를 구축했다고 마스터카드 운영 및 기술 담당 사장 에드 맥러플린은 말했다. 그리고 회사는 이 데이터를 유용하게 사용하고 있다. 맥러플린은 오늘날 마스터카드의 사업 중 가장 빠르게 성장하고 있는 부분이 상거래 관련 서비스라고 전했다. IDG의 데렉 헐리즈키는 마스터카드의 공유 구성요소 및 보안 솔루션 사장인 맥로글린과 마크 크와피스제스키와 만나 익명으로 집계된 데이터를 귀중한 비즈니스 통찰력으로 전환하는 방법에 대해 이야기를 나눴다.  Q : 마스터카드의 결정 관리 플랫폼(Decision Management Platform)은 2020년에 CIO 100상을 수상했다. 사기 탐지를 위해 AI와 데이터를 사용하는 이 플랫폼에 대해 좀 더 말해달라. 마크 크와피스제스키 : 우리는 여러 가지 목적으로 그것을 사용한다. 주로 거래 관련 사기 점수 같은 것을 생성하기 위해 사용한다. 그러나 이 플랫폼에 관해 정말 흥미로운 점은 그것이 하는 일의 크기와 규모와 범위다. 약 900개의 상용 서버를 기반으로 구축되었으며, 초당 약 6만 5,000개의 속도로 하루에 약 12억 개의 거래를 처리한다. 거래 당 약 50밀리초 내에 해당한다.  그것은 많은 다른 AI 기술과 기법을 사용한다. 그것은 신경 네트워크, 사례 기반 추론, 그리고 머신러닝과 같은 것들을 포함하여 약 13개의 서로 다른 알고리즘을 사용한다. 하지만 한 번에 한 모델만 실행하는 것은 아니다. 여러 모델을 동시에 실행할 수 있는 레이어를 구축하여 거래 내의 다양한 변수를 분석할 수 있다. 애널리틱스 모델이 정적이지 않으며, 거래의 진행 상황과 발생 원인을 파악하기 위해 지속적으로 모니터링한다는 소개했다. 그것이 무엇...

2021.12.24

지금 CIO가 머신러닝에 투자해야··· 왜? 어떻게?

머신러닝에 투자하면 고객 참여를 한 층 더 높일 수 있다. 그렇다면, CIO는 머신러닝을 어떻게 시작해야 할까? 엘세비어 CTO 댄 올리가 그 방법을 소개했다. 코넬대학교는 바다에서 고래가 선박에 부딪히지 않도록 배들에게 고래의 위치를 알려주는 오디오 녹음을 사용하는 알고리즘을 개발 중이다. 다쏘시스템(Dassault Systems)은 외과의사가 환자의 개복 수술에 앞서 심장 박동기의 성능을 테스트할 수 있게 해주는 인간 심장의 3D 모형을 만들고 있다. 위닝알고리즘(winningAlgorithms)은 소셜미디어 피드를 활용해 투르 드 프랑스(Tour de France)의 참가 사이클리스트들에게 언론 보도 내용과 똑같은 경기 현황을 먼저 알려주고 있다. 물론 머신러닝은 이미 전세계 과학, 문화, 생활에 큰 영향을 끼쳤다. 그렇다면, CIO는 훨씬 전부터 기업 머신러닝 애플리케이션에 신경쓰기 시작했어야 했을까? 글로벌 정보 솔루션 업체인 엘세비어(Elsevier)의 CTO 댄 올리(왼쪽 사진)는 ‘그렇지 않다’고 잘라 말했다. 올리는 “3년 전에 CIO들이 머신러닝에 투자했다면 아마 돈만 낭비했을 것이다”고 이야기했다. “하지만 앞으로 3년을 더 기다린 다음 머신러닝에 투자한다면, 아마 선도기업을 절대로 따라잡지 못할 것이다”고 강조했다. 정확히 머신러닝이란 무엇인가? 오랫동안 컴퓨팅은 ‘if/then’ 패러다임에 갇혀있었다. 올리는 기존 컴퓨터의 한계에 대해 다음과 같이 지적했다. “컴퓨터가 ‘A=B, A>B’에는 강하지만 ‘A가 B와 비슷하다’에는 약하다. 지금까지 오직 인간만이 ‘비슷한’ 상황을 처리할 수 있었지만, 머신러닝의 등장으로 우리는 이미지 묘사부터 판단까지 고차원적인 기능을 수행하기 위한 알고리즘을 훈련시킬 수 있게 되...

CRM 엘세비어 딥러닝 머신러닝 기계학습 CTO 투자 콜센터 금융 고객 의료 교육 CIO 사기 탐지

2016.04.28

머신러닝에 투자하면 고객 참여를 한 층 더 높일 수 있다. 그렇다면, CIO는 머신러닝을 어떻게 시작해야 할까? 엘세비어 CTO 댄 올리가 그 방법을 소개했다. 코넬대학교는 바다에서 고래가 선박에 부딪히지 않도록 배들에게 고래의 위치를 알려주는 오디오 녹음을 사용하는 알고리즘을 개발 중이다. 다쏘시스템(Dassault Systems)은 외과의사가 환자의 개복 수술에 앞서 심장 박동기의 성능을 테스트할 수 있게 해주는 인간 심장의 3D 모형을 만들고 있다. 위닝알고리즘(winningAlgorithms)은 소셜미디어 피드를 활용해 투르 드 프랑스(Tour de France)의 참가 사이클리스트들에게 언론 보도 내용과 똑같은 경기 현황을 먼저 알려주고 있다. 물론 머신러닝은 이미 전세계 과학, 문화, 생활에 큰 영향을 끼쳤다. 그렇다면, CIO는 훨씬 전부터 기업 머신러닝 애플리케이션에 신경쓰기 시작했어야 했을까? 글로벌 정보 솔루션 업체인 엘세비어(Elsevier)의 CTO 댄 올리(왼쪽 사진)는 ‘그렇지 않다’고 잘라 말했다. 올리는 “3년 전에 CIO들이 머신러닝에 투자했다면 아마 돈만 낭비했을 것이다”고 이야기했다. “하지만 앞으로 3년을 더 기다린 다음 머신러닝에 투자한다면, 아마 선도기업을 절대로 따라잡지 못할 것이다”고 강조했다. 정확히 머신러닝이란 무엇인가? 오랫동안 컴퓨팅은 ‘if/then’ 패러다임에 갇혀있었다. 올리는 기존 컴퓨터의 한계에 대해 다음과 같이 지적했다. “컴퓨터가 ‘A=B, A>B’에는 강하지만 ‘A가 B와 비슷하다’에는 약하다. 지금까지 오직 인간만이 ‘비슷한’ 상황을 처리할 수 있었지만, 머신러닝의 등장으로 우리는 이미지 묘사부터 판단까지 고차원적인 기능을 수행하기 위한 알고리즘을 훈련시킬 수 있게 되...

2016.04.28

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