연합학습 (FL, Federated Learning)
데이터는 이동시키지 않고 가중치만 공유하여, 프라이버시와 AI 성능을 동시에 확보
금융권의 AI 모델 고도화를 위해서는 방대하고 다양한 학습 데이터가 필수적이지만, 개인정보보호법과 신용정보법 등 강화된 규제 환경 속에서 기관 간 데이터 공유는 사실상 불가능에 가깝습니다. 특히 이상거래나 자금세탁과 같이 발생 빈도가 낮고 패턴이 정교한 금융 범죄는 단일 기관의 데이터만으로 충분히 학습하기 어렵다는 한계가 있어 왔습니다. 이엘온소프트는 이러한 데이터 단절의 문제를 해결하기 위해 연합학습(Federated Learning) 솔루션을 개발했습니다.
연합학습은 원본 데이터를 외부로 전송하지 않고, 각 기관의 로컬 환경에서 학습된 모델 파라미터만을 안전하게 교환·통합하여 하나의 고성능 AI 모델을 완성하는 차세대 분산 학습 기술입니다. 이엘온소프트의 연합학습 솔루션은 단순한 모델 결합을 넘어, 기반의 보안 집계 기술을 적용하여 학습 과정 전반의 데이터 유출 위험을 원천적으로 차단합니다.
이엘온소프트의 연합학습은 금융 데이터의 외부 반출 없이도 다기관 협력 학습을 가능하게 하여, 데이터 주권은 보존하면서 AI 모델의 일반화 성능을 획기적으로 향상시킵니다. 이를 통해 금융회사는 규제 준수와 AI 경쟁력 확보라는 두 가지 과제를 동시에 해결할 수 있으며, 이상거래 탐지·신용평가·고객 분석 등 다양한 영역에서 검증된 모델을 안전하게 활용할 수 있습니다.
도입 필요성
강화되는 데이터 규제 환경
개인정보보호법, 신용정보법, GDPR 등 글로벌 규제 강화로 원본 데이터의 외부 반출과 기관 간 공유가 사실상 불가능해지고 있습니다.
단일 기관 데이터의 한계
이상거래·자금세탁·신종 사기 패턴은 발생 빈도가 낮아, 한 기관의 데이터만으로는 AI 모델이 충분한 일반화 성능을 확보하기 어렵습니다.
데이터 주권과 AI 경쟁력의 양립 필요
데이터를 보호하면서도 글로벌 수준의 AI 성능을 확보해야 하는 금융권의 전략적 과제가 대두되고 있습니다.
다기관 협력 분석 수요 증가
금융지주 계열사 간, 컨소시엄 간 협력 분석 니즈가 늘어나고 있으나 데이터 공유 장벽으로 인해 실현이 어려운 상황입니다.
기대효과
규제 리스크 제로화
원본 데이터의 외부 반출 없이 학습이 이루어져, 개인정보보호 규제 위반 리스크를 원천적으로 차단합니다.
AI 모델 성능 향상
다기관 데이터를 활용한 협력 학습으로 단일 기관 대비 모델의 탐지 정확도와 일반화 성능이 크게 향상됩니다.
데이터 주권 보존
각 기관이 보유한 데이터의 소유권과 통제권을 그대로 유지하면서도 협력 학습의 효과를 누릴 수 있습니다.
금융 범죄 대응력 강화
신종 이상거래·자금세탁 패턴을 다양한 기관의 사례로부터 학습하여, 탐지 사각지대를 해소합니다.
주요 기능
분산 학습 엔진
각 기관의 로컬 환경에서 모델을 학습하고, 중앙 서버는 모델 파라미터만 집계하여 글로벌 모델을 생성합니다.
보안 집계 (Secure Aggregation)
동형암호 및 차분 프라이버시 기법을 적용하여 학습 파라미터에서 원본 데이터를 역추적할 수 없도록 보호합니다.
이기종 데이터 환경 지원
참여 기관별로 데이터 분포·스키마가 달라도 학습이 가능한 Non-IID 대응 알고리즘을 탑재하고 있습니다.
모델 성능 모니터링
참여 기관별 기여도, 글로벌 모델 정확도, 라운드별 학습 추이를 실시간으로 시각화합니다.
유연한 배포 구조
온프레미스, 프라이빗 클라우드, 하이브리드 환경 등 기관의 보안 정책에 맞는 다양한 배포 방식을 지원합니다.
규제 대응 로그 관리
학습 과정의 모든 데이터 흐름과 모델 변경 이력을 감사 가능한 형태로 기록·보관합니다.