카카오뱅크는 날로 지능화되는 보이스피싱에 대응하기 위해 기존의 단일 거래(point) 기반 탐지 방식에서 벗어나, 고객의 연속된 행동을 분석하는 시퀀스 기반 탐지 모델을 개발했습니다. 이미지 분류에 사용되던 Vision Transformer(ViT) 아키텍처를 금융 시계열 데이터에 맞게 변형하여 고객의 앱 활동 및 거래 내역 시퀀스를 학습하고, 실시간 서빙 환경을 구축했습니다. 그 결과, 하루 평균 1,800만 건 이상의 추론 요청을 평균 20ms 이내의 속도로 처리하며 기존에 탐지가 어려웠던 사기 유형까지 포착하는 등 탐지 사각지대를 최소화했습니다. 본 글에서는 새로운 탐지 패러다임의 도입 배경부터, 독자적인 모델 구조와 함께 AI의 판단 근거를 추적하는 설명 가능한 AI(XAI) 적용 사례, 그리고 대규모 실시간 서빙 아키텍처 구축 과정과 앞으로의 발전 방향까지 상세히 소개합니다.