[한스경제=김형일 기자] 은행들이 보이스피싱 방지 시스템 구축 및 개선에 나서고 있다. 최근 보이스피싱 피해가 증가 추이를 보이고 있어서다.

국회 정무위원회 소속 지상욱 바른미래당 의원이 금융감독원으로부터 제출받은 자료에 따르면 보이스피싱 피해는 지난 2014년 6만7024건에서 2015년 5만7695건, 2016년 4만5921건으로 줄어들었다. 그러나 2017년 5만13건, 지난해 7만218건으로 늘어나다 올해 상반기에만 3만8068건이 발생했다. 

피해액도 지난 2014년 2595억원에서 2015년 2444억원, 2016년 1924억원으로 감소세를 보이다, 2017년 2431억원, 지난해 4440억원, 올해 상반기 3322억원으로 증가하는 양상이다.

이에 은행들은 보이스피싱을 방지하기 위한 시스템을 마련하고 있다.

IBK기업은행은 지난 8월부터 보이스피싱을 막는 ‘IBK피싱스톱’ 서비스를 정식으로 시작해 이달까지 582건의 피해를 예방했다. 지난해 1인당 보이스피싱 평균 피해액(910만원)을 기준으로 약 52억9000만원의 예방 효과를 거뒀다.

IBK피싱스톱은 인공지능(AI)을 활용해 보이스피싱을 실시간으로 차단하는 앱으로 통화 도중 보이스피싱 사기 확률이 일정 수준에 도달하면 경고 음성과 진동으로 알려준다.

기업은행은 지난 3월부터 4개월 동안 이 앱을 시범운영해 총 7만4000여건의 통화를 분석했으며 339건의 보이스피싱 의심 전화를 탐지하고 약 30억8000만원의 피해를 예방했다.

우리은행은 지난 8월부터 보이스피싱 악성앱 탐지 서비스를 고객에 제공 중이다. 이 서비스는 스마트뱅킹앱에 보이스피싱 악성앱 탐지 솔루션을 적용해 선제적으로 보이스피싱 피해를 방지한다.

앞서 우리은행은 지난 2월 딥러닝 기반의 인공지능 모델을 기존 룰과 하이브리드 방식으로 접목해 보이스피싱 대응력을 강화했다. 기존에 있던 이상금융거래탐지시스템(FDS)이 사고사례를 토대로 운영해 변형된 신종 패턴에 대응하는데 애로사항이 있었기 때문이다. 

딥러닝은 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용하는 기술로 핵심은 분류를 통한 예측이다.

우리은행은 최근 자금탈취 뿐만 아니라 잔액정보 등 개인 고급정보 습득을 목적으로 한 범죄가 늘고 있다며 이에 인공지능 모델을 통해 가상사설망(VPN), 해외접속, 이체거래횟수 등 평소 거래와 다른 패턴이 확인되면 차단 또는 추가인증을 실행해 보이스피싱을 예방한다고 설명했다.

KEB하나은행은 지난 7월 이상금융거래탐지시스템 능력을 향상시켰다. 사고사례를 이용해 이상 징후 탐지 시 고객의 계좌를 이체정지 시키며 고객이 자동응답시스템(ARS) 인증과 보안매체를 투입해야 정상 사용할 수 있게 했다.

이 밖에도 하나은행은 지난해 11월 하이브리드 기반 지능형 인공지능 분석 탐지 시스템을 구축했다. 사고 사례를 적용해 유사패턴에 대한 학습이 가능한 딥러닝 알고리즘 모델을 개발하고 모델 최적화를 위한 실제 탐지결과를 바탕으로 검증 테스트를 지속 실시하는 등 정탐율 고도화에 나서고 있다.

KB국민은행은 지난 8월 '소비자보호 강화·대포통장 감축 TFT' 발대식을 열었다. 여기에는 IT관련 인력이 대거 합류했으며 향후 빅데이터 분석, 인공지능 적용 등 IT관점의 최신 기법을 활용한 종합적인 보이스피싱 예방 시스템을 구축할 예정이다.

국민은행은 이상거래탐지시스템을 지난 2015년부터 구축했다. 현재 33명의 전담 상담팀 직원들이 24시간 365일 의심거래에 대해 본인 거래에 대한 확인 전화(아웃바운드콜)와 SMS발송을 통해 고객들의 자산보호에 힘쓰고 있다.

김형일 기자 ktripod4@sporbiz.co.kr