基于机器学习检测异常迹象
同时分析登录环境与资金流向
聘请专家，加强与反洗钱工作的协同
KakaoPay证券于12日表示，已建立基于人工智能的异常交易监测系统，并从本月起将其应用于实际交易。
该系统在现有异常交易监测体系的基础上，融入了基于机器学习的风险分析功能。通过学习各类交易信息和金融诈骗案例，系统能够更精准地识别异常迹象，还能掌握仅凭单项信息难以发现的交易关联及复合风险信号，并向相关负责人提供被监测交易的风险等级和判断依据。负责人据此可迅速核查可疑交易，并采取必要措施。
针对证券交易中现金、股票和外汇同时流动的特点，系统扩大了监测范围。除存取款交易和开户流程外，监测范围还涵盖股票卖出与货币兑换、与其他证券公司账户之间的股票转入转出，以及用户信息变更等环节。此举旨在应对针对证券账户的金融诈骗，例如盗用账户卖出持有的股票后提取资金，或将股票转移至其他证券公司。
系统还会分析交易环境和资金流向。通过综合交易及登录环境中的各类信号，捕捉疑似账户被盗用的情况；同时依据存取款模式及交易之间的关联，识别异常资金流动迹象，以应对账户被用于电话诈骗、投资诈骗、非法赌博或非法民间借贷等活动的风险。
为审查金融诈骗可疑交易中的洗钱风险，公司还加强了相关组织架构并充实专业人才。今年3月，公司调整组织体系，将异常交易监测与反洗钱业务整合运营；今年7月，又聘请了一位拥有26年金融行业从业经验的反洗钱及金融消费者保护专家担任负责人。
公司还将加强与客户服务中心的协作，并逐步完善相关机制，确保从用户核实、通知、咨询，到保护措施和受害者应对的整个流程能够顺畅衔接。
KakaoPay证券表示：“随着金融诈骗不断结合多种手段和交易方式演变，不能只关注单笔交易，还必须同时审视风险信号与资金流向。借助人工智能异常交易监测系统的建设，我们将全面提升系统、组织和专业人才的应对能力，打造让用户能够安心交易的环境。”
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