FDS에 지속 성장하는 ML 모델 적용 이야기

카카오페이는 금융 서비스의 필수 시스템인 FDS(Fraud Detection System)에 지속 성장하는 ML 모델을 도입하여 빠르게 변화하는 사고 패턴에 효과적으로 대응하는 사례를 공유합니다. 하루 1,300만 건 이상의 거래 속에서 발생하는 새로운 유형의 사고에 신속하게 대처하기 위해 ML 모델을 지속적으로 학습시키고, 데이터 변화에 스스로 적응하는 동적 피처를 활용하여 모델 성능을 향상시켰습니다.

본 글은 실제 사고 사례를 통해 ML 모델 운영 시 예상치 못한 데이터 변화에 대한 빠르고 효과적인 대응 방안을 고민하는 개발자들에게 유용한 인사이트를 제공합니다.