미국, 중국의 금융 산업이 보안 분야에서 머신 러닝(Machine Learning) 기술이 다양하게 활용하고 있다. 대표적인 곳이 바로 DataVisor(이하 데이터바이저)이다.
데이터바이저는 온라인에서 발생하는 다양한 종류의 불법 행위를 탐지하는 데에 특화된 머신 러닝과 AI 솔루션 기업으로, 전 세계에서 금융을 비롯한 전자 상거래, 소셜 네트워크 분야의 다양한 클라이언트가 데이터바이저의 솔루션을 활용 중인 것으로 알려졌다.
특히 데이터바이저의 CEO인 Yinglian은 마이크로소프트 리서치 팀에서 7년 이상 근무하였으며, 빅데이터 분석 및 머신 러닝을 활용하여 마이크로소프트 온라인 서비스의 보안을 강화하는 프로젝트를 다수 담당하였다. 카네기 멜론 대학의 컴퓨터 공학과에서 박사 학위를 취득하였으며, 20개 이상의 특허를 보유하고 있다.
이와 함께 기술팀의 65%가 유명 대학에서 머신러닝, 빅데이터, 보안 등을 전공한 박사급으로 구성되어 있을 만큼 뛰어난 기술력을 자랑한다.
비지도 기계학습(Unsupervised Machine Learning) 기술을 통해 계정 도용, 돈 세탁, 부정 거래 등 다양한 형태의 사기 행위(Fraud, 이하 프로드)를 잡아내고 있으며, Global Intelligence Network를 통해 다양한 산업군에서 발생할 프로드 행위의 이력을 종합적으로 검토하고 거시적인 관점의 인사이트를 제공하고 있다.
데이터바이저는 머신러닝의 한 분야인 비지도 기계학습(Unsupervised Machine Learning) 기술을 활용한다.
기존 솔루션 제품들은 과거의 경험에 의존한 특정 규칙을 기준으로 프로드 여부를 판단하기 때문에 기존 규칙을 우회하는 경우에는 프로드를 발견하기 어렵고 새로운 규칙을 설정하기까지 오랜 시간 소요되었으며, 프로드의 기술이 고도화되고 활동이 기업화되면서 개별적인 로그 분석 시에서는 발견할 수 없던 조직적인 차원의 활동들을 발견하기 어려웠고 수집하고 있는 다양한 종류의 디지털 데이터를 효과적으로 활용하는 데에 한계가 있었다.
하지만 데이터바이저의 새로운 솔루션은 새로운 유형과 조직적인 차원의 프로드 발견에 특화되었으며, 1% 대의 낮은 FP율을 기록하며 최고 수준의 정확도를 자랑한다. 기존의 규칙에만 의존하지 않고 클라이언트의 전체 데이터를 통해 새로운 유형의 프로드 패턴을 분석하고 디지털 데이터에 교묘한 패턴을 찾아 이에 대한 후속 조치를 신속하게 취할 수 있도록 돕는다.
또한 데이터바이저의 솔루션은 현재 상황에 맞는 스코어를 클라이언트들에게 제공해 프로드 패턴에 대한 인사이트를 공유해 대응력을 높이고, 새로운 유형에 대한 레이블을 제공하며, 클라이언트의 니즈에 따라 온오프라인 레포트를 함께 공유하고 있다.
차별화된 새로운 분석기술을 통해 최근 데이터바이저는 NEA와 Sequoia 등 글로벌 VC로부터 시리즈 C 투자를 유치하기도 했으며, ebay, Alibaba, wechat, yelp 등의 글로벌 기업들이 클라이언트로 협업하고 있다
데이터바이저에 대한 자세한 내용은 홈페이지에서 확인 가능하다.
