데이터 통합 · AI 분석 · 공공
국세청 조사관이 지도에서 혐의자를 바로 찾는 분석 대시보드
기관 자료 약 100종, 약 8,000억 건(카드 사용 5,000억 건 포함)을 모아 AI가 고른 혐의자를 조사관이 지도에서 찾는 시스템입니다.
루코 웍스 설립 전에 수행한 프로젝트입니다.
- 대상
- 국세청 빅데이터센터
- 기간
- 2019.05 ~ 2020.12
- 역할
- 요구사항, 데이터 통합, AI 분석, 대시보드 화면
- 기술
- Spark · Hive · Python · R · Tableau
약 100종 → 한곳으로흩어진 자료
사람 판단 → AI 모델 10개혐의자 선정
0.5% → 13% (80/600)추징 적중률
문제
- 01
기관마다 자료가 따로 있어 담당자가 일일이 뽑아 분석했습니다.
- 02
누구를 조사할지 사람이 판단해 2만 명을 조사하고 100명을 추징했습니다(0.5%).
- 03
등록되지 않은 결제대행사(PG)를 거친 매출은 확인할 방법이 없었습니다.
결정
- 01
기관별 자료 약 100종을 원천, 정제, 분석 3단으로 쌓아 약 8,000억 건을 한곳에 정리했습니다.
- 02
명의를 빌린 사업자 10가지 유형을 찾는 AI 모델 10개를 만들고, 카드를 쓰는 동네로 실제 생활권을 추정했습니다.
- 03
지역·유형별로 미리 집계해 두어, 조사관이 지도를 누르면 바로 명단이 나오게 했습니다.
결과
담당자에게 요청하던 명단을 조사관이 지도에서 직접 조회합니다.
600명을 조사해 80명을 추징했습니다. 적중률이 약 26배 높아졌습니다.
등록되지 않은 PG를 거친 약 4천 개 업체, 누락 매출 약 5,000억 원을 확인했습니다.
TIP최종 판단은 조사관이 하고, 시스템은 살펴볼 후보를 좁혀 주는 역할만 맡았습니다.
출처: 개발 포트폴리오, 공개 사례 문서