※ 26년 신규 개방되는 데이터로, 데이터 활용성 검토, 이용자 관점의 개선의견 수렴 등을 통해 수정/보완될 수 있으며 최종데이터, 샘플데이터, 산출물 등은 변경될 수 있습니다
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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2026-06-05 데이터 개방 Beta Version 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2026-06-05 산출물 최종 공개 소개
- 민감정보 없이 이상거래 탐지 AI 모델 학습·검증이 가능한 고품질 합성 금융 거래 데이터 - 실제 금융거래 패턴을 반영한 시계열 기반 정상·이상거래 합성데이터로, 전자금융공동망 합성데이터 4,926,785건(이상거래 19,084건 포함), 카드거래 합성데이터 2,169,857건(이상거래 80,009건 포함) 총 7,096,642건 구축
구축목적
- 이상 거래 유형 식별 및 의심 거래 분류 근거 추론을 위한 금융거래 정보 및 사용자 패턴 기반의 합성데이터 구축
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메타데이터 구조표 데이터 영역 금융 데이터 유형 텍스트 데이터 형식 csv 데이터 출처 자체 수집(전자금융공동망 데이터 – 금융결제원 자체 보유 데이터 2021~2024년도 데이터 수집) 구매(카드거래 데이터 – 하나카드에서 2021년도~2024년도 데이터 구매) 라벨링 유형 합성 라벨링 형식 csv 데이터 활용 서비스 이상거래 탐지 서비스 데이터 구축년도/
데이터 구축량2025년/원천데이터 12,302,694건 / 라벨링 데이터 7,096,642건 -
1. 데이터 구축 규모
- 원천데이터 : 전자금융공동망 데이터 10,071,853건(이상거래 10,426건 포함), 카드거래 데이터 2,230,841건(이상거래 60,121건 포함), 총 12,302,694건
- 라벨링 데이터 : 전자금융공동망 합성데이터 4,926,785건(이상거래 19,084건 포함), 카드거래 합성데이터 2,169,857건(이상거래 80,009건 포함) 총 7,096,642건 구축2. 데이터 분포
2. 데이터 분포 원천데이터 원천데이터 (.csv) 구분 수량 비율 전자금융공동망 정상 거래 10,061,427건 99.90% 이상 거래 10,426건 0.10% 합계 10,071,853건 100% 카드거래 정상 거래 2,170,720건 97.30% 이상 거래 60,121건 2.70% 합계 2,230,841건 100% 합계 12,302,694건 100% 2. 데이터 분포 라벨링데이터 라벨링 데이터 (.csv) 구분 수량 비율 전자금융공동망 정상 거래 4,907,701건 99.60% 이상 거래 19,084건 0.40% 합계 4,926,785건 100% 카드거래 정상 거래 2,089,848건 96.30% 이상 거래 80,009건 3.70% 합계 2,169,857건 100% 합계 7,096,642건 100% -
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드1. 이상거래 탐지 모델
- 거래 데이터에 대한 이상 거래 탐지를 위해 Graph Feature Preprocessor를 적용하여 거래 간 관계 정보를 반영한 그래프 기반 특징을 추출
- 추출된 그래프 특징을 포함한 전체 데이터셋을 학습 데이터와 테스트 데이터로 분할하여 모델 학습 및 성능 평가에 활용
- 학습 데이터에 존재하는 클래스 불균형 문제를 완화하기 위해 SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique) 기법을 적용하여 소수 클래스에 대한 업샘플링을 수행
- 이를 통해 이상 거래 데이터의 비중을 확대하고 모델의 학습 안정성을 확보
- 업샘플링이 적용된 학습 데이터를 기반으로 LightGBM 알고리즘을 사용하여 분류 모델을 학습 수행
- 모델 성능 평가는 테스트 데이터를 대상으로 수행하였으며, 이상 거래 탐지 문제의 특성을 고려하여 Minority F1-Score를 활용하여 평가.
2. 이상거래 유형 분류 모델
- 거래 데이터에 대한 이상 거래 유형 분류를 위해 이상 거래 데이터를 필터링 수행
- Graph Feature Preprocessor를 적용하여 거래 간 관계 정보를 반영한 그래프 기반 특징을 추출
- 추출된 그래프 특징을 포함한 전체 데이터셋을 학습 데이터와 테스트 데이터로 분할하여 모델 학습 및 성능 평가에 활용
- 학습 데이터에 존재하는 클래스 불균형 문제를 완화하기 위해 SMOTE기법을 적용하여 소수 클래스에 대한 업샘플링을 수행
- 이를 통해 이상 거래 데이터의 비중을 확대하고 모델의 학습 안정성을 확보
- 업샘플링이 적용된 학습 데이터를 기반으로 LightGBM 알고리즘을 사용하여 분류 모델을 학습 수행
- 모델 성능 평가는 테스트 데이터를 대상으로 수행하였으며, F1-Score를 활용하여 평가
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설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드1. 원천데이터
○ 원천데이터 제출 불가 사유
- 개인정보보호법 제28조의4(안전조치 의무), 제28조의5(가명정보 처리 금지의무)에 근거하여 가명데이터를내부 보안환경에서만 처리·활용하도록 서약
- 해당 서약에 따라 가명데이터의 외부 제출이나 반출은 법적 위반에 해당될 수 있으므로, 외부제공은 불가능
- 필요한 경우, 지정된 보안 환경 내에서만 열람·검증 지원이 가능2. 라벨링데이터
○ 라벨링데이터 파일명
- 전자금융공동망과 카드거래 데이터는 데이터 종류별로 파일명을 구성하고, 연도-분기별로 파일이 구분됨2. 라벨링데이터 ○ 라벨링데이터 파일명 라벨링데이터 종류 포맷 파일명 합성데이터 csv 데이터번호_데이터종류_연도_분기.csv
ex) 21-2.전자금융공동망_2024_1분기.csv- 데이터는 시계열 기반 분석 및 관리 편의성을 위해 분기 단위로 파일을 구분하였으며, 전자금융공동망 14개(21년 3분기 ~ 24년 4분기), 카드거래 16개(21년 1분기 ~ 24년 4분기)로 구성되어 있음. 각 파일에 포함된 데이터 건수는 상이하며 합성데이터 전체 수량은 총 7,096,642건임
○ 라벨링데이터 포맷
- 데이터셋 이름 및 메타 정보, 어노테이션 항목 및 값에 대한 범위와 예시
* 전자금융공동망 데이터2. 라벨링데이터 ○ 라벨링데이터 포맷 * 전자금융공동망 데이터 구분 속성명 타입 필수여부 예시 1 거래일자 String Y 20210101 2 거래시간대 String Y 9 3 출금금융회사일련번호 String Y 101 4 출금계좌일련번호 String Y 9E+15 5 입금금융회사일련번호 String Y 110 6 입금계좌일련번호 String Y 9E+15 7 거래금액 Number Y 100000 8 매체구분 String Y 4 9 자금구분 String Y 0 11 이상거래여부 String Y 0 11 이상거래유형 String Y 12 이상거래설명 String Y * 카드거래 데이터
2. 라벨링데이터 ○ 라벨링데이터 포맷 * 카드거래 데이터 구분 속성명 타입 필수여부 예시 1 기준년월 string Y 202508 2 승인일자 string Y 20250805 3 승인SEQ number Y 1 4 승인시간대 string Y 8 5 카드KEY string Y 6 통합승인금액 number Y 17000 7 개인법인구분코드_회원 string Y 1 8 국내해외여부 string Y 국내 9 카드이용한도금액 number Y 3000000 10 가맹점광역시도코드 string Y 8 11 이상거래 여부 string Y 0 12 이상거래 유형 string Y 13 이상거래 설명 string Y 14 연령 string Y 1 15 남녀구분코드 string Y 1 16 승인거래코드 string Y 0 17 승인발생경로코드 string Y 1 18 가맹점승인업종코드 string Y 6 19 가맹점누적매출금액_구간화 string Y 0 20 개인법인구분코드_가맹점 string Y 1 21 가맹점여부_신규 string Y 0 22 인터넷판매여부 string Y 0 23 경과일수_최종이용일자 number Y 24 가맹점상태코드 string Y 2 25 가맹점형태구분코드 string Y 0 26 로고구분코드 string Y 1 27 일시불할부구분코드 string Y A 28 전월_매출건수 number Y 29 카드구분코드 string Y 1 30 할부가능개월수 number Y 31 가맹점KEY string Y 32 전월_매출금액 number Y ○ 라벨링데이터 예시
- 전자금융공동망 합성데이터
- 카드거래 합성데이터
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데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : ㈜타임게이트
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 박범석 02-575-0409 aidiv@time-gate.com 데이터 수집, 품질관리 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 (사)금융결제원 데이터 수집 오브젠㈜ 데이터 가공, AI 모델 ㈜엠티데이타 데이터 정제 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 이정기 02-575-0409 aidiv@time-gate.com 박범석 02-575-0409 aidiv@time-gate.com AI모델 관련 문의처
AI모델 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 윤은영 02-3775-4600 eyyoon@obzen.com 나상혁 02-3775-4600 shna94@obzen.com 저작도구 관련 문의처
저작도구 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 윤은영 02-3775-4600 eyyoon@obzen.com 나상혁 02-3775-4600 shna94@obzen.com
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인터넷과 물리적으로 분리된 온라인·오프라인 공간으로 의료 데이터를 포함하여 보안 조치가 요구되는 데이터를 다운로드 없이 접근하고 분석 가능
* 온라인 안심존 : 보안이 보장된 온라인 네트워크를 통해 집, 연구실, 사무실 등 어디서나 접속하여 데이터에 접근하고 분석
* 오프라인 안심존 : 추가적인 보안이 필요한 데이터를 대상으로 지정된 물리적 공간에서만 접속하여 데이터에 접근하고 분석 -
- AI 허브 접속
신청자 - 안심존
사용신청신청자신청서류 제출* - 심사구축기관
- 승인구축기관
- 데이터 분석 활용신청자
- 분석모델반출신청자
- AI 허브 접속
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1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 결과 통지서 [IRB 알아보기] [공용IRB 심의신청 가이드라인]
2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
3. 신청자 소속 증빙 서류 (재직증명서, 재학증명서, 근로계약서 등 택1)
4. 안심존 이용 신청서 [다운로드]
5. 보안서약서 [다운로드]
※ 상기 신청서 및 첨부 서류를 완비한 후 신청을 진행하셔야 정상적으로 절차가 이루어집니다. -
신청 및 이용관련 문의는 safezone1@aihub.kr 또는 02-525-7708, 7709로 문의
데이터셋 다운로드 승인이 완료 된 후 API 다운로드 서비스를 이용하실 수 있습니다.
API 다운로드 파일은 분할 압축되어 다운로드 됩니다. 분할 압축 해제를 위해서는 분할 압축 파일들의 병합이 필요하며 리눅스 명령어 사용이 필요합니다.
리눅스 OS 계열에서 다운로드 받으시길 권장하며 윈도우에서 파일 다운로드 시 wsl(리눅스용 윈도우 하위 시스템) 설치가 필요합니다.
※ 파일 병합 리눅스 명령어
find "폴더경로" -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"
- 해당 명령어 실행 시, 실행 경로 위치에 병합 압축 파일이 생성됩니다.
- 병합된 파일 용량이 0일 경우, 제대로 병합이 되지 않은 상태이니 "폴더경로"가 제대로 입력되었는지 확인 부탁드립니다.
※ 데이터셋 소개 페이지에서 다운로드 버튼 클릭하여 승인이 필요합니다.
오프라인 데이터 이용 안내
본 데이터는 K-ICT 빅데이터센터에서도 이용하실 수 있습니다.
다양한 데이터(미개방 데이터 포함)를 분석할 수 있는 오프라인 분석공간을 제공하고 있습니다.
데이터 안심구역 이용절차 및 신청은 K-ICT빅데이터센터 홈페이지를 참고하시기 바랍니다.
국방데이터 개방 안내
본 데이터는 국방데이터로 군사 보안에 따라 AI허브에서 데이터를 제공하지 않으며,
군 담당자를 통한 별도의 사용 신청이 필요합니다.
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인터넷과 물리적으로 분리된 온라인·오프라인 공간으로 의료 데이터를 포함하여 보안 조치가 요구되는 데이터를 다운로드 없이 접근하고 분석 가능
* 온라인 안심존 : 보안이 보장된 온라인 네트워크를 통해 집, 연구실, 사무실 등 어디서나 접속하여 데이터에 접근하고 분석
* 오프라인 안심존 : 추가적인 보안이 필요한 데이터를 대상으로 지정된 물리적 공간에서만 접속하여 데이터에 접근하고 분석 -
- AI 허브 접속
신청자 - 안심존
사용신청신청자신청서류 제출* - 심사구축기관
- 승인구축기관
- 데이터 분석 활용신청자
- 분석모델반출신청자
- AI 허브 접속
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1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 결과 통지서 [IRB 알아보기] [공용IRB 심의신청 가이드라인]
2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
3. 신청자 소속 증빙 서류 (재직증명서, 재학증명서, 근로계약서 등 택1)
4. 안심존 이용 신청서 [다운로드]
5. 보안서약서 [다운로드]
※ 상기 신청서 및 첨부 서류를 완비한 후 신청을 진행하셔야 정상적으로 절차가 이루어집니다. -
신청 및 이용관련 문의는 safezone1@aihub.kr 또는 02-525-7708, 7709로 문의