한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

시간대를 고려한 SHAP 기반의 신용카드 이상 거래 탐지

Credit Card Fraud Detection Based on SHAP Considering Time Sequences

  • 양소연 (숙명여자대학교 빅데이터분석융합학(협동과정)) ;
  • 임유진 (숙명여자대학교 인공지능공학부)
  • Soyeon yang (Dept. of Big Data Analysis Convergence, Sookmyung Women's University) ;
  • Yujin Lim (Division of Artificial Intelligence Engineering, Sookmyung Women's University)
  • 발행 : 2023.05.18
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

신용카드 부정 사용은 고객 및 기업의 신용과 재산에 막대한 손실을 미치고 있다. 이에 따라 금융사들은 이상금융거래탐지시스템을 도입하였으나 이상 거래 발생 여부를 지속적으로 모니터링하고 있기 때문에 시스템 유지에 많은 비용이 따른다. 따라서 본 논문에서는 컴퓨팅 리소스를 절약함과 동시에 성능 개선 효과를 보인 신용카드 이상 거래 탐지 알고리즘을 제안한다. CTGAN 을 활용하여 정상 거래와 이상 거래의 비율을 일부 완화하였고 XAI 기법인 SHAP 를 활용하여 유의미한 속성값을 선택하였다. 이것을 기반으로 LSTM Autoencoder를 사용하여 이상데이터를 탐지하였다. 그 결과 전통적인 비지도 학습 기법에 비해 제안 알고리즘이 우수한 성능을 보였음을 확인하였다.

키워드

과제정보

이 성과는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임 (No.2021R1F1A1047113)