金融安全院联手3家互联网银行……启动打击语音诈骗和人头账户的“AI联合防御网”

by Kwon Haeyoung

Published 24 Jun.2026 10:48(KST)

Updated 24 Jun.2026 15:26(KST)

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基于联邦学习的AI联合模型将于7月起投入运行
识别性能最高提升205%……今年第四季度将扩大至中小型金融公司使用

金融安全院24日表示，将与KakaoBank、Toss Bank、K-Bank等3家互联网银行共同开发“语音诈骗识别人工智能（AI）联合模型”，并于7月起投入实际运营。

此次模型在开发过程中采用了联邦学习技术，即各金融公司不对外共享所持有的原始训练数据，而是共享并整合各机构分别训练出的AI模型。在维持各银行个人信息与安全性的同时，构建出可共同 활용的AI，是其主要特点。

此次项目结合了3家互联网银行长期直接开发和运营语音诈骗识别AI的实务经验，以及金融安全院的研究开发型联邦学习技术。该模型被设计为可将各银行积累的诈骗识别能力相互传导至其他银行，从而实现对单个银行原本无法识别的诈骗交易进行识别。联合模型性能验证结果显示，其识别精度较各单独模型最高提升达205%。

通过开发语音诈骗识别AI联合模型所积累的技术实力，已连续获得全球顶级AI国际学术会议CIKM和NeurIPS采纳，证明了韩国金融AI技术的竞争力。

该联合模型将自7月起，与3家互联网银行现有AI模型及异常金融交易识别系统（Fraud Detection System）并行，在实际业务现场投入应用。

金融安全院目前还在推进面向商业银行、信用卡公司等交易数据形态相似的各金融业态联合模型开发，并计划将联合模型的应用范围逐步扩大至整个金融行业。

此外，金融安全院还计划于今年第四季度，将联合模型搭载至电信金融诈骗信息共享·分析AI平台ASAP，使第二金融圈等中小型金融机构也能加以利用。届时，那些在自主AI开发能力和数据 확보方面相对困难的金融机构，也有望轻松使用更先进的语音诈骗及人头账户识别技术。

金融安全院院长Park Sangwon表示：“为应对日益智能化、组织化的语音诈骗犯罪，构建覆盖整个金融行业、以共生共赢为基础的合作体系十分重要。”他还称：“不仅要推进语音诈骗联合模型开发，还将通过运用ASAP平台开展数据分析，强化前瞻性、预防性的识别体系，切实加强对金融消费者的保护。”

本报道由人工智能(AI)翻译技术生成。