The Journey to Daangn Pay’s AI-Powered FDS: From Building a Rule Engine to Applying LLMs

핵심 내용

• 다앙근페이 FDS의 진화 과정으로, 규칙 엔진을 중심으로 이상거래 탐지·차단 구조를 유연하게 확장한 사례
• 조건·룰·정책으로 구성된 규칙 엔진을 통해 동기 API와 비동기 스트림 이벤트를 같은 프레임워크에서 평가하는 구조
• 후처리 단계에서 LLM을 활용해 거래 맥락을 추가 분석하고, 모니터링 담당자에게 판단 근거와 함께 제공하는 방향으로 개선
• 전자금융 규제와 네트워크 분리 제약 속에서 AWS Bedrock의 Claude Sonnet 3.5와 구조화된 프롬프트, Redis·BigQuery 기반 데이터 수집 파이프라인을 적용

적용해볼 점

• 빠르게 변하는 이상 패턴 대응을 위해 탐지 로직을 규칙 단위로 분리해 운영하는 방식
• 사람 검토의 일관성·속도 문제를 보완하기 위한 LLM 보조 판단 구조
• 규제 환경에서는 모델 성능뿐 아니라 배치 위치, 데이터 흐름, 승인 요건까지 함께 설계하는 접근