[세종=뉴시스] 변해정 기자 = 앞으로는 인공지능(AI)으로 지역사랑상품권 '부정유통(깡)'을 잡아낸다.

행정안전부와 한국조폐공사는 20여종 4000만 건의 지역사랑상품권 거래정보 데이터를 바탕으로 '의심거래 탐지모델'을 개발했다고 8일 밝혔다.

의심거래 탐지모델은 지역사랑상품권의 정상거래와 이상거래를 자동 분류해 실시간으로 점검할 수 있게 한 것이다. 지금까지는 각 지방자치단체가 조폐공사에 지역사랑상품권의 부정유통 의심사례에 대해서만 데이터 추출을 요청해 점검해왔다.

양 기관은 앞서 의심거래 탐지모델 개발을 위해 경기 시흥시·성남시와 충남 서산시, 전북 군산시 등 지자체 4곳의 지역사랑상품권 거래정보 데이터를 분석했다. 분석량은 가맹점·이용자 정보, 구매·선물·환전·결제 내역, 계좌변경 이력, 부정거래 적발사례 등 총 20여종 4000만건에 이른다.

분석 결과를 토대로 부정유통 의심거래에 대한 16개 시나리오를 정립해 정상거래와 이상거래를 자동 분류할 수 있도록 했다.

의심거래 탐지모델의 대표적인 의심 시나리오는 비정상 거래금액이 결제됐거나 환전 시 상품권 구매 일련번호가 연속되는 경우 등이다. 모바일형과 지류(종이)형으로 나뉘어 적용된다. 

양 기관은 이번 분석 결과를 해당 지자체 4곳에 시범 실시하고 추후 전국 72곳으로 확산할 계획이다. 지자체 담당자를 대상으로 이상거래 유형 설명회 개최와 사례집 배포 등 교육도 추친한다. 

또 지난해 12월 출범한 통합데이터분석센터를 통해 데이터 기반 과학적 의사결정을 지원하기 위한 다양한 분석을 추진한다.

한창섭 행안부 차관은 "의심거래 탐지모델을 활용해 실시간으로 다양한 유형의 이상거래 점검이 가능해지고 사전 예방효과 또한 클 것으로 기대한다"고 말했다.


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