인도 핀테크가 만든 첫 AI 결제 모델, 사기 탐지를 8배 끌어올리다
결제 데이터를 학습한 AI 모델이 사기 탐지와 결제 성공률을 실제로 얼마나 개선할 수 있는지 구체적 수치로 확인할 수 있는 사례라서, 핀테크·이커머스 업계에 참고가 된다.
결제 데이터를 학습한 AI 모델이 사기 탐지와 결제 성공률을 실제로 얼마나 개선할 수 있는지 구체적 수치로 확인할 수 있는 사례라서, 핀테크·이커머스 업계에 참고가 된다.
핵심 발표
인도 핀테크 기업 레이저페이(Razorpay)가 엔비디아, AWS와 함께 인도 최초의 결제 전용 AI 파운데이션 모델 '벌컨(Vulcan)'을 내놨다. 결제 데이터 40억 건에서 뽑아낸 약 3조 개의 데이터 포인트를 학습했고, 거래 한 건을 판단할 때마다 약 3000개의 신호를 함께 들여다본다고 한다. 결제 승인과 거절을 가르는 요인이 워낙 많고 미묘하다 보니, 기존 규칙 기반 시스템보다 훨씬 촘촘하게 판단하겠다는 접근이다.
세부 내용
회사가 공개한 수치를 보면 효과가 작지 않다. 결제 성공률이 8~10% 개선됐고, 국제 카드 사기 탐지 능력은 8배, 사기 거래를 실제로 식별해내는 정확도는 5배 올랐다고 한다. 선호하는 UPI(인도 간편결제) 앱이 노출되는 비율도 40% 늘었다는데, 이는 결제 실패로 고객이 이탈하는 걸 AI가 미리 막아준다는 의미로 읽힌다. 블링킷, 바찻, 레드버스 같은 인도의 주요 서비스가 이미 초기 도입사로 이름을 올렸다.
왜 중요한가
인도 이커머스 시장이 2030년 3500억 달러 규모로 커질 거라는 전망이 나오는 가운데, 결제 인프라를 AI로 먼저 다져두려는 움직임으로 볼 수 있다. 국내에서도 간편결제·이커머스 사업자라면, 사기 탐지와 결제 성공률처럼 매출에 직결되는 지표를 AI로 개선하는 흐름이 이제 특정 기업의 실험 단계를 넘어 실전에 들어섰다는 신호로 봐도 좋을 듯하다.
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