개인정보보호법·신용정보법·바젤 규제 — 강화되는 금융 규제 속에서도 신용 모델·사기 탐지·이상거래 시뮬레이션을 막힘없이 진행할 수 있도록, RealDataEcho가 합성 데이터로 길을 열어드립니다.
개인정보보호법·신용정보법 개정으로 외부 활용·부서 간 공유가 까다로워지고 있습니다.
전체의 0.1% 미만에 불과한 사기 사례 — 학습 데이터 부족으로 탐지 모델 성능에 한계.
핀테크·연구기관과의 데이터 공유가 막혀 신상품·신모델 개발 속도가 느려집니다.
실제 도입 사례에서 가장 많이 활용되는 합성 데이터 적용 패턴입니다.
실제 고객 거래·연체 이력을 합성 데이터로 안전하게 전환. 외부 위탁 개발사·핀테크와도 공유 가능한 학습 데이터로 신용 모델 개발 사이클을 단축합니다.
| 고객ID | 신용등급 | 연체일수 | 월거래액 | 이탈 |
|---|---|---|---|---|
| SYN-0001 | B+ | 0 | 2,140,000 | 아니요 |
| SYN-0002 | A | 0 | 3,850,000 | 아니요 |
| SYN-0003 | C | 14 | 620,000 | 예 |
| SYN-0004 | B | 3 | 1,470,000 | 아니요 |
희소한 사기 사례를 합성으로 10배 이상 증강. 클래스 불균형 문제를 해결해 FDS(이상금융거래 탐지 시스템)의 탐지율과 오탐률을 동시에 개선합니다.
실 고객 데이터 없이도 마이데이터 기반 상품·서비스를 사전 검증. 개인정보 처리 동의 절차 전에도 신속한 시장 적합성 테스트가 가능합니다.
국내 시중은행·카드사 PoC에서 측정된 평균치입니다.