합성데이터 (Synthetic Data)
원본의 가치는 보존하고 개인정보 위험은 제거한, AI 학습을 위한 안전한 데이터 생성 기술
AI 모델의 성능은 결국 학습 데이터의 양과 질에 의해 좌우됩니다. 그러나 금융권에서는 개인정보보호 규제로 인해 실데이터 활용이 제한되고, 이상거래·금융사기와 같은 핵심 학습 대상은 데이터 자체가 절대적으로 부족하다는 이중의 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 데이터 불균형은 AI 모델의 탐지 정확도를 떨어뜨리고, 신규 서비스 개발과 검증을 지연시키는 주요 원인이 되어 왔습니다. 이엘온소프트는 이 문제를 해결하기 위해 합성데이터(Synthetic Data) 생성 솔루션을 개발했습니다.
합성데이터는 원본 데이터의 통계적 특성과 패턴을 그대로 학습하여, 실제 데이터와 동일한 분석 가치를 가지면서도 특정 개인을 식별할 수 없는 새로운 데이터를 인공적으로 생성하는 기술입니다. 이엘온소프트의 등 최신 생성형 AI 기법을 기반으로, 정형·비정형 데이터를 모두 지원하며, 생성된 데이터의 유사도와 익명성을 정량적으로 검증하는 품질 평가 체계를 함께 제공합니다.
이엘온소프트의 합성데이터는 금융감독기관의 가명·익명처리 가이드라인에 부합하는 안전한 데이터 활용 환경을 제공하며, 부족한 이상거래·사기 거래 데이터를 효과적으로 증강하여 AI 모델의 탐지 성능을 한 단계 끌어올립니다. 또한 외부 협력사와의 데이터 공유, 신규 시스템 테스트, AI 모델 검증 등 실데이터 활용이 제한되는 모든 영역에서 규제 리스크 없이 데이터를 자유롭게 활용할 수 있는 새로운 기반을 마련합니다.
도입 필요성
학습 데이터 불균형 문제
이상거래·사기 거래는 전체 거래 대비 비중이 극히 낮아, AI 모델 학습 시 클래스 불균형으로 인한 탐지 성능 저하가 발생합니다.
개인정보 활용의 법적 제약
가명정보·익명정보 처리 기준이 강화되면서 실데이터를 활용한 분석·테스트·외부 협업이 점점 더 어려워지고 있습니다.
신규 서비스 개발 지연
신규 시스템 테스트나 AI 모델 검증을 위한 실데이터 확보 절차가 복잡하고 시간이 오래 걸려, 사업 기회 확보에 제약이 됩니다.
외부 협력 및 데이터 공유 수요
핀테크·연구기관·외주 개발사 등과의 협업 시 실데이터 제공이 불가능한 상황에서 안전한 대체 데이터에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
기대효과
AI 모델 탐지 성능 향상
이상거래·사기 데이터의 양적 부족 문제를 해결하여, 탐지 정확도와 재현율(Recall)이 유의미하게 개선됩니다.
규제 준수 데이터 활용 환경
가명·익명처리 가이드라인에 부합하는 안전한 데이터를 확보하여, 개인정보 위반 리스크 없이 데이터를 자유롭게 활용할 수 있습니다.
개발·테스트 기간 단축
실데이터 확보를 위한 승인 절차 없이 즉시 활용 가능한 데이터를 제공하여, 신규 서비스 출시 기간을 크게 단축합니다.
외부 협업 활성화
협력사·연구기관과 안전하게 데이터를 공유할 수 있어, 오픈 이노베이션과 외부 위탁 분석이 활성화됩니다.
비용 절감
실데이터 가명처리에 소요되는 인력·시간·시스템 비용을 절감하고, 동일한 데이터셋을 반복 활용할 수 있습니다.
주요 기능
생성형 AI 기반 데이터 합성
GAN, VAE, 확산 모델 등 최신 생성 알고리즘을 활용하여 원본의 통계적 특성을 정밀하게 재현합니다.
정형·비정형 데이터 지원
거래내역·고객정보 등 정형 데이터부터 텍스트·이미지 등 비정형 데이터까지 폭넓은 영역을 지원합니다.
이상거래 데이터 증강
부족한 이상거래·사기 패턴 데이터를 합성하여 클래스 불균형을 해소하고 탐지 모델의 학습 효율을 극대화합니다.
품질 검증 프레임워크
생성된 합성데이터의 유사도(Fidelity), 유용성(Utility), 익명성(Privacy)을 정량 지표로 자동 평가합니다.
프라이버시 보호 기법 내장
차분 프라이버시 적용을 통해 합성 과정에서 원본 데이터의 재식별 가능성을 통계적으로 차단합니다
시나리오 기반 데이터 생성
특정 사기 패턴, 시장 변동, 스트레스 상황 등 사용자가 정의한 시나리오에 맞는 데이터를 선택적으로 생성할 수 있습니다.