Big Data 산업별 Practice, 통신사 Turkcell의 사기 탐지를 통한 비용 감소 사례

1. 회사 소개

Turkcell(Turkcell lieti？im Hizmetleri A.？.)은 터키의 대 표적인 이동통신 업체로서 3천 400만 명 이상의 가입자 를 보유하고 있다. 1994년 설립된 Turkcell 은 터키 최 초의 GSM(Global system for a mobile communication) 네트워크를 구축했다. 또한, Turkcell은 뉴욕 증권 거래 소에 상장된 최초의 터키 기업이다.

2. Big Data 활용 영역

Turkcell의 가장 큰 고민은 선불 카드를 악용한 통신 사 기였다. 예를 들어, 익명의 네트워크 브랜드에서 발행한 선불카드는 ATM에서 현금을 인출하는 등, 특히 현금 교환 수단으로도 사용될 수 있기 때문에 자금 세탁에 악 용되었다.

이러한 통신 사기를 탐지하고, 예방 하기 위해 Turcell은 Big Data를 활용했다.

Business Objective

○ 통신 사기 및 자금 세탁 차단
-> 선불 카드 사용을 모니터링하고 의심스러운 행위에 대한 경보를 보내거나 차단하는 고급 분석. 솔루션을 도 입함으로써 통신 사기 및 자금 세탁 차단

○ 통화 데이터 기록 및 부가 서비스 로그에 대한 매개 변수 모니터링
-> 각 고객별 계정 및 카드 번호, 일간 카드 로드 횟수, 시간 경과에 따른 계정별 로드 횟수를 포함한 하루 최 고 100억 개에 이르는 통화 데이터 레코드 및 부가가치 서비스 로그에 대한 많은 매개변수 모니터링

○ 사기 예측 수행
-> 초대용량 데이터에 대한 초고속 조사를 실행하여 패 턴과 관계를 식별하고 사기 차단 예측 모델을 개발하며 이들 모델을 더욱 큰 규모의 데이터에 적용함으로써 정 확한 사기 예측 수행

3. 도입 제품

■ Oracle Exadata Database Machine
■ Oracle Advanced Analytics

Oracle Advanced Analytics
Oracle Advanced Analytics는 Oracle R Enterprise 및 Oracle Data Mining을 이용하여 오라클 데이터베이스 에 저장된 데이터에 직접 분석 알고리즘을 수행하여 수 행 속도를 높이고 정보보안을 강화하여 분석을 위한 생 산성 향상에 도움을 준다.

4. 도입 효과

○ 사기 방지 예측 모델의 개발을 위한 프로젝트 설계 단계 최적화
Oracle Exadata를 이용, 실시간으로 데이터를 집계,분석 하여 데이터 예측 모델 적용

○ 사기 방지 예측 모델의 성능 증대
1 페타바이트의 통신 데이터를 오라클 데이터베이스 Advanced Analytics 옵션의 Data Mining 알고리즘을 활 용하여 분석

○ 평균 4시간 이상의 시간 절감 효과 달성
기존에는 분석계 시스템으로 분석대상 데이터를 이동 하여 추출/변환/적재로 인한 지연이 있었으나, 신규 분 석 환경은 Oracle Exadata 플랫폼을 활용하여 데이터 이 동 없이 내장된 Oracle Data Mining 모델을 활용하여 분석함으로써 총 분석 소요 시간을 절감하게 됨

○ 초고속 분석의 현실화
Oracle Exadata 내부에서 실행되는 고속의 In-Database 분석 기능을 활용하여 실시간으로 사기 패턴 감지가 가능해짐

4. 시스템 아키텍처

출처 : 한국오라클