딥러닝을 활용한 거래량 예측 기능 개선

네이버페이 카드 결제 시스템은 사용자의 거래량 예측 및 이상 감지를 위한 모니터링 시스템을 운영합니다. 기존에는 Facebook의 Prophet 라이브러리를 사용했으나, 실제 서비스 적용 시 성능과 정확도에 한계가 있었습니다.

이에 본 글에서는 딥러닝을 활용하여 거래량 예측 기능을 개선한 새로운 모니터링 시스템을 소개합니다. 온라인 결제 시스템의 거래량은 시간과 날짜에 따라 규칙적인 패턴을 보이며, 이러한 패턴에서 벗어나는 경우 문제 상황으로 간주할 수 있습니다.

Prophet 라이브러리는 비선형 데이터를 기반으로 일간, 주간, 연간 주기를 파악하여 추세를 예측하지만, 급변하는 거래량 예측에는 부적합했습니다. 새로운 시스템은 딥러닝 기술을 도입하여 실시간 거래량 예측 및 문제 상황 감지 정확도를 높이는 데 중점을 두었습니다.