당근페이 AI Powered FDS로 가는 여정: 룰엔진구축부터 LLM 적용까지

당근페이 FDS의 발전

• 당근페이는 **FDS(Fraud Detection System)**를 통해 중고거래 사기 등 이상거래를 탐지, 차단하여 사용자 금융자산을 보호한다.
• 초기 FDS는 유연한 사기 패턴 대응을 위해 룰엔진을 구축, 조건-규칙-정책 구조로 실시간 탐지 로직을 운영했다.
• 룰엔진 도입으로 사기 대응력이 향상되고 금융기관 정보 요청 건수가 감소하는 성과를 거두었다. AI 기반 FDS로의 전환: LLM 및 RAG 도입
• FDS 검토 과정의 일관성과 속도 개선을 위해 LLM(Large Language Model) 도입을 결정, 혁신금융서비스 지정을 통해 AWS Bedrock 모델을 활용했다.
• 초기 프롬프트와 ConverseAPI 조합으로 시작했으며, 구조화된 프롬프트가 효과적임을 확인했다.
• LLM 평가의 한계를 극복하고자 RAG(Retrieval Augmented Generation) 시스템을 구축, AWS Bedrock Knowledge Base와 Opensearch serverless를 활용했다.
• Knowledge Base Chunking 문제 해결을 위해 각 사기 이력을 개별 JSON 파일로 분리 임베딩하는 방식을 채택, Retrieve + ConverseAPI 파이프라인을 완성했다.