Development of a Graph Neural Network-Large Language Model-Based Financial Anomaly Detection and Explainable RegTech System
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710112010
과학기술정보통신부
한국연구재단
세종대학교산학협력단
이윤영
4명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
6,399만원
6,399만원
응용연구
대학
서울특별시 광진구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
현대 금융 시장은 암호화폐를 비롯한 신규 디지털 자산의 지속적 편입으로 인해 거래 구조가 급속도로 복잡해지고 있으며, 이에 따라 금융감독 업무 전반의 디지털 전환이 가속화되고 있다. 특히 자금세탁방지(AML) 및 이상거래 탐지(FDS)와 같이 금융 안정성과 직결되는 핵심 감독 업무에서, 다수 계좌와 다중 경로를 활용하는 신종 이상 패턴을 적시에 포착하기 어...
... 이상행위 분석을 위한 거래 그래프 데이터셋 구축 및 GNN 기반 초기 탐지 모델을 개발한다. 실제 금융기관의 거래 데이터 접근이 법적·보안적 이유로 제한되는 현실을 고려하여, 이더리움 온체인 데이터, IBM AMLSim, Elliptic 데이터셋을 병행 활용하는 3단계 데이터 확보 전략을 채택한다. 본 연구팀은 이미 이더리움 풀 노드 운용을 통해 1,355만여 건의 거래 데이터를 ...
... 보고서, 내부 심사 문서 등에 직접 활용될 수 있어 실무 적용 가능성이 매우 높다. 또한 공개 온체인 데이터를 금융 AI 연구에 활용하는 방법론을 확립함으로써, 폐쇄적 데이터 환경으로 인한 금융 ... 보고, 내부 감사 등 규제 업무에 소요되는 시간과 비용을 획기적으로 절감할 것으로 기대된다. 블록체인 기반 분석 기술을 산업 시스템에 적용함으로써 거래 투명성·검증 가능성·감사 추적성을 크게 향상시키며, ...