KR102629578B1 - 불법목적계좌 추적 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 기술은 불법목적계좌 추적 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 기술의 불법목적계좌 추적 방법은, 다수의 계좌들에 관한 정보를 포함하는 계좌정보 DB부에 엑세스하는 단계; 및 상기 정보를 분석하여 상기 다수의 계좌들 중 불법목적계좌를 예측하는 단계;를 포함하되, 상기 예측하는 단계는, 상기 다수의 계좌들 중 계좌 활성도가 제1 수준에서 제2 수준으로 급격히 낮아진 제1 계좌를 탐색하는 단계; 상기 제1 계좌에 관한 정보로부터 상기 제1 수준에 있던 상기 제1 계좌에 대해 송금 거래를 발생시켰던 다수의 특징계좌들에 관한 정보(특징정보)를 생성하는 단계; 상기 제1 계좌를 탐색한 이후에, 상기 다수의 계좌들 중 계좌 활성도가 상기 제1 계좌의 변화된 계좌 활성도에 대응하는 양만큼 급격히 증가한 제2 계좌를 탐색하는 단계; 및 상기 다수의 특징계좌들 중 적어도 일부의 특징계좌들이 상기 제2 계좌의 계좌 활성도 증가에 기여한 경우, 상기 제2 계좌를 불법목적계좌로 특정하는 단계;를 포함한다. 본 기술은 보다 효율적이고 사전에 미리 불법목적계좌를 추적할 수 있는 장치 및 방법을 제공할 수 있다.

Description

불법목적계좌 추적 장치 및 방법{device and method for tracking Illegal purpose account}

본 발명은 불법목적계좌 추적 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 송금 내역을 활용한 불법목적계좌 추척 장치 및 방법에 관한 것이다.

대포통장(이하 '불법목적계좌'라 함)은 사기 등의 불법적 목적에 악용될 여지가 높다. 통장을 개설한 사람과 실제 사용자가 달라, 전화를 통해 돈을 입금하도록 한 후 사라지는 보이스 피싱에 이용되는 것이 대표적이다. 불법목적계좌는 범죄자들이 범죄 후 자금 추적을 피할 수 있도록 한다.

이를 해결하기 위해서는 불법목적계좌의 현황을 미리 파악하고 자금의 흐름을 모니터링할 필요가 있다.

그 중 한 방법으로 불법 계좌로 의심되는 계좌에 대해 신고를 받아 차단할 수 있다. 그러나, 신고에 의한 사후 계좌 모니터링은 새로운 사고를 막기 어렵고, 신고 -> 등록 -> 모니터링이 수동으로 진행되어야 하므로 관리 비용이 높은 문제점을 갖는다.

이에 신고에 의한 사후 모니터링이 아닌, 해당 계좌의 특성과 송금 관계성을 이용해 선제적 관리를 할 수 있는 시스템 개발이 요청된다.

이와 관련된 선행특허로서, 대한민국 등록특허공보 제10-1364763호(발명명칭: 금융거래패턴분석을 이용한 금융사기 경보 시스템 및 방법)는 금융기관에 있는 고객계좌의 입금 및 출금, 그리고 조회 등의 거래내역정보를 바탕으로 해당 거래패턴을 분석하여 해당 계좌의 금융거래위험도를 계산하여 관리하며, 금융거래고객이 금융거래단말기에서 계좌이체거래를 수행 시에 입금계좌의 금융거래위험도를 체크하여 입금계좌의 금융거래위험도에 따라 금융거래 고객에게 적절한 메시지 처리를 수행하여 금융사기거래에 노출을 방지하며, 콜센터 또는 감사팀과 같은 모니터링부서에서 의심계좌의 거래패턴정보를 가지고 추가적인 조치를 할 수 있도록 콜센터 시스템으로 계좌의 금융거래위험도 및 거래패턴정보를 제공하는 기술을 보여준다.

상기 선행특허는 고객계좌의 거래내역정보를 바탕으로 거래패턴을 분석하여 해당 계좌의 금융거래위험도를 계산한다는 점에서 선제적인 모니터링 개념을 보여준다. 다만, 이를 위한 서버 부하는 상당하다. 모든 고객 계좌들에 대해서 계좌정보 및 거래정보를 받아 거래패턴을 추출하고, 추출된 거래 패턴 정보와 블랙리스트 패턴을 비교하여 금융거래위험도를 판단해야 하기 때문이다.

보다 효율적으로 불법목적계좌를 모니터링할 수 있는 기술이 요구된다.

본 발명의 발명자는 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 오랫동안 연구하고 시행착오를 거친 끝에 본 발명을 완성하기에 이르렀다.

본 발명의 실시예는 보다 효율적이고 사전에 미리미리 불법목적계좌를 추적할 수 있는 장치 및 방법을 제공한다.

한편, 본 발명의 명시되지 않은 또 다른 목적들은 하기의 상세한 설명 및 그 효과로부터 용이하게 추론할 수 있는 범위 내에서 추가적으로 고려될 것이다.

본 발명의 실시예에 따른 서버의 불법목적계좌 추적 방법은, 다수의 계좌들에 관한 정보를 포함하는 계좌정보 DB부에 엑세스하는 단계; 및 상기 정보를 분석하여 상기 다수의 계좌들 중 불법목적계좌를 예측하는 단계;를 포함하되, 상기 예측하는 단계는, 상기 다수의 계좌들 중 계좌 활성도가 제1 수준에서 제2 수준으로 급격히 낮아진 제1 계좌를 탐색하는 단계; 상기 제1 계좌에 관한 정보로부터 상기 제1 수준에 있던 상기 제1 계좌에 대해 송금 거래를 발생시켰던 다수의 특징계좌들에 관한 정보(특징정보)를 생성하는 단계; 상기 제1 계좌를 탐색한 이후에, 상기 다수의 계좌들 중 계좌 활성도가 상기 제1 계좌의 변화된 계좌 활성도에 대응하는 양만큼 급격히 증가한 제2 계좌를 탐색하는 단계; 및 상기 다수의 특징계좌들 중 적어도 일부의 특징계좌들이 상기 제2 계좌의 계좌 활성도 증가에 기여한 경우, 상기 제2 계좌를 불법목적계좌로 특정하는 단계;를 포함할 수 있다.

상기 제2 계좌를 탐색하는 단계는, 상기 제1 계좌를 탐색한 시점 이후로부터 기설정된 기간 동안에 상기 제2 계좌의 계좌 활성도가 상기 제1 계좌의 변화된 계좌 활성도에 대응하는 양만큼 증가하였는지를 판단함으로써 수행될 수 있다.

상기 기설정된 기간은 5~7일일 수 있다.

상기 특징계좌들은 상기 제1 계좌를 탐색한 시점 이전의 소정의 기간 동안 상기 제1 계좌에 대해 송금 거래를 발생시켰던 것일 수 있다.

상기 적어도 일부의 특징계좌들은 상기 다수의 특징계좌들 중에서 상기 소정의 기간 동안 상기 제1 계좌에 대해 일별 송금 거래 횟수 또는 일별 송금 거래 액수에서 상위 그룹에 속하는 송금 내역을 가질 수 있다.

상기 적어도 일부의 특징계좌들은 상기 다수의 특징계좌들 중에서 상기 소정의 기간 동안 상기 제1 계좌에 대해 가장 많은 일별 송금 거래 횟수 또는 가장 많은 일별 송금 거래 액수를 발생시킨 송금 내역을 가질 수 있다.

상기 소정의 기간은 2~7일일 수 있다.

상기 계좌 활성도는 해당 계좌에서 발생한 일별 송금받은 횟수 및 일별 송금받은 총액 중 하나 이상을 기초로 산출될 수 있다.

상기 불법목적계좌로 특정된 상기 제2 계좌를 블랙리스트로 인덱스하여 상기 계좌정보 DB부에 저장하는 단계;를 더 포함할 수 있다.

상기 적어도 일부의 특징계좌들을 특징정보로 인덱스하여 상기 계좌정보 DB부에 저장하는 단계;를 더 포함할 수 있다.

또한 본 발명의 실시예에 따른 불법목적계좌 추적 서버는, 다수의 계좌들에 관한 정보를 포함하는 계좌정보 DB부; 및 상기 정보를 분석하여 상기 다수의 계좌들 중 불법목적계좌를 예측하는 예측부;를 포함하되, 상기 예측부는, 상기 다수의 계좌들 중 계좌 활성도가 제1 수준에서 제2 수준으로 급격히 낮아진 제1 계좌를 탐색하는 제1 계좌 탐색부; 상기 제1 계좌에 관한 정보로부터 상기 제1 수준에 있던 상기 제1 계좌에 대해 송금 거래를 발생시켰던 다수의 특징계좌들에 관한 정보(특징정보)를 생성하는 특징정보 생성부; 상기 제1 계좌를 탐색한 이후에, 상기 다수의 계좌들 중 계좌 활성도가 상기 제1 계좌의 변화된 계좌 활성도에 대응하는 양만큼 급격히 증가한 제2 계좌를 탐색하는 제2 계좌 탐색부; 및 상기 다수의 제1 특징계좌들 중 적어도 일부의 특징계좌들이 상기 제2 계좌의 계좌 활성도 증가에 기여한 경우, 상기 제2 계좌를 불법목적계좌로 특정하는 불법목적계좌 특정부;를 포함할 수 있다.

또한 본 발명의 실시예에 따른 불법목적계좌 추적 시스템은, 금융 계좌들을 생성하여 이용자들에게 금융 서비스를 제공하는 금융 서버; 및 상기 금융 서버와 통신하며 상기 금융 계좌들 중 불법목적계좌를 추적하는 불법목적계좌 추적 서버;를 포함하고, 상기 불법목적계좌 추적 서버는, 상기 다수의 계좌들에 관한 정보를 포함하는 계좌정보 DB부; 및 상기 정보를 분석하여 상기 다수의 계좌들 중 불법목적계좌를 예측하는 예측부;를 포함하되, 상기 예측부는, 상기 다수의 계좌들 중 계좌 활성도가 제1 수준에서 제2 수준으로 급격히 낮아진 제1 계좌를 탐색하는 제1 계좌 탐색부; 상기 제1 계좌에 관한 정보로부터 상기 제1 수준에 있던 상기 제1 계좌에 대해 송금 거래를 발생시켰던 다수의 특징계좌들에 관한 정보(특징정보)를 생성하는 특징정보 생성부; 상기 제1 계좌를 탐색한 이후에, 상기 다수의 계좌들 중 계좌 활성도가 상기 제1 계좌의 변화된 계좌 활성도에 대응하는 양만큼 급격히 증가한 제2 계좌를 탐색하는 제2 계좌 탐색부; 및 상기 다수의 제1 특징계좌들 중 적어도 일부의 특징계좌들이 상기 제2 계좌의 계좌 활성도 증가에 기여한 경우, 상기 제2 계좌를 불법목적계좌로 특정하는 불법목적계좌 특정부;를 포함할 수 있다.

본 기술은 자동으로 축적되는 불법법계좌정보를 이용해 사고를 미리 예측하고 선제적 대응이 가능하다.

또한, 본 기술은 모든 계좌를 모니터링 하는 것이 아닌 선별적으로 계좌를 모니터링할 수 있음으로써 유지 비용 절감이 가능하다.

또한, 본 기술은 금융 서버와 연계됨으로써 금융 서비스를 이용하는 이용자들에게 위험도 관리를 제공해줄 수 있는 장점을 갖는다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 불법목적계좌 추적 시스템의 전체적인 구성을 도시하는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 불법목적계좌 추적 장치의 상세한 구성을 도시하는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 불법목적계좌 추적 장치의 예측부의 상세한 구성을 도시하는 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 계좌 활성도를 그래프에 나타낸 일례를 보여준다.
도 5a는 본 발명의 실시예에 따른 제1 계좌로 탐색될 수 있는 계좌 활성도의 일례를 보여준다.
도 5b는 본 발명의 실시예에 따른 제2 계좌로 탐색될 수 있는 계좌 활성도의 일례를 보여준다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따라, 제1 계좌 및 제2 계좌로 탐색된 두 계좌에 대해 계좌 활성도를 하나의 그래프에 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 불법목적계좌 추적 방법을 시간의 흐름에 따라 도시한 순서도이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 예측하는 단계를 시간의 흐름에 따라 보다 상세하게 도시한 순서도이다.
첨부된 도면은 본 발명의 기술사상에 대한 이해를 위하여 참조로서 예시된 것임을 밝히며, 그것에 의해 본 발명의 권리범위가 제한되지는 아니한다.

이하에서는, 본 발명의 가장 바람직한 실시예가 설명된다. 도면에 있어서, 두께와 간격은 설명의 편의를 위하여 표현된 것이며, 실제 물리적 두께에 비해 과장되어 도시될 수 있다. 본 발명을 설명함에 있어서, 본 발명의 요지와 무관한 공지의 구성은 생략될 수 있다. 각 도면의 구성요소들에 참조 번호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 한해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 번호를 가지도록 하고 있음에 유의하여야 한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 불법목적계좌 추적 시스템의 전체적인 구성을 도시하는 도면이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 불법목적계좌 추적 시스템(1)은 불법목적계좌 추적 서버(100) 및 금융 서버(10)를 포함할 수 있다.

불법목적계좌 추적 서버(100)(이하, 간단히 '분류 서버'라 함)는 금융 서버(10)로부터 금융 관련 자료를 수집하여 불법목적계좌 추적을 수행한다.

금융 서버(10)는 금융 서비스 이용자가 개설한 금융 계좌에 관한 정보를 포함한다. 도면에서는 설명의 편의를 위해 4개의 금융 계좌들(ACCOUNT1, ACCOUNT2, ACCOUNT3, ACCOUNT4)만이 도시되나 본 발명이 개수에 한정되지 않으며 이용자의 수만큼 많은 수의 금융 계좌를 가질 수 있다.

금융 계좌(이하, 간단히 '계좌'라 함)는 이용자별로 개설된 고유의 계좌번호 형태를 갖는다. 통상의 은행 계좌를 생각하면 된다. 그러한 은행 계좌뿐만 아니라 금융 거래에 사용할 수 있는 다양한 금융 기관에서 개설된 계좌여도 무방하다. 또한, 후술하는 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따르면, 송금받은 내역을 이용하여 불법목적계좌를 예측하게 되는 바, 금융 계좌는 이용자간 자본 이동에 사용되는 계좌로 보아도 무방하다.

자본은 현금, 포인트, 머니, 코인 등일 수 있다. 본 발명에서는 설명의 편의를 위해, 현금이 이동하는 실시예, 즉, 송금을 중심으로 설명한다. 송금은 계좌이체를 가리킨다. 일정 금액에 대해 송금하는 자가 있고 송금받는 자가 있는 거래이면 된다.

금융 서버는 금융 관련 자료로서, 이용자별 계좌 정보를 가질 수 있다. 일례로, 이용자별 계좌 정보는, 이용자ID, 계좌개설 금융 기관명, 잔고, 거래 내역, 입금 내역, 출금 내역, 송금받은 내역(즉, 계좌이체받은 내역), 송금한 내역(즉, 계좌이체한 내역) 등에 관한 정보를 포함할 수 있다. 그 중에서, 송금받은 내역에 관한 정보로는 보낸 사람, 금액, 송금 일시, 메모 등에 관한 정보를 포함할 수 있다. 열거된 예시에 한정되지 않으며, 거래 내역 관련 다양한 정보를 포함할 수도 있다.

이러한 정보는 본 발명의 실시예에 따른 계좌 활성도를 정의할 수 있다. 많은 거래 내역이 존재할수록 계좌 활성도가 높다. 반대로 거래 내역이 없을수록 계좌 활성도가 낮다. 계좌 활성도는 가로축을 시간(날짜와 같이)으로, 세로축을 거래 내역 횟수(또는 총액)로 하는 그래프상에서 나타낼 수 있다. 즉, 계좌 활성도는 일별 거래 내역 횟수(또는 총액)일 수 있다. 일별 거래 내역 횟수(또는 총액)은 일별 거래 규모로 참조될 수 있다. 따라서, 날짜를 x축으로, 거래 규모를 y축으로 하는 그래프에서 나타낼 수 있다.

그리고, 추적 서버(100)는 금융 서버(10)로부터 수집한 상기와 같은 금융 관련 자료 중 송금받은 내역을 기초로 불법목적계좌 추적을 수행한다. 이때, 각 계좌의 계좌 활성도를 함께 활용한다.

도면에 도시된 바와 같이, A계좌(ACCOUNT1)가 송금받은 내역이 있으면, A계좌의 정보로부터 송금의 주체, 즉, A계좌로 계좌이체를 수행한 주체(BT1 내지 BTn 중 하나 이상)가 누구인지를 확인할 수 있다. 그러한 주체는 계좌번호의 형태로 나타날 수 있다. 이용자ID의 형태여도 무방하다. 주체를 구분하기 위한 정보면 충분하다. 또한 그러한 주체는 금융 서버(10)에서 개설한 계좌가 아닌 다른 금융 기관에서 개설된 계좌여도 무방하다.

B계좌(ACCOUNT2)가 송금받은 내역이 있으면, B계좌의 정보로부터 송금의 주체, 즉, B계좌로 계좌이체를 수행한 주체(BT1 내지 BTn 중 하나 이상)가 누구인지를 확인할 수 있다.

마찬가지로, C계좌나 D계좌에 대해서도 계좌 정보로부터 각각의 계좌에 대해 송금을 수행한 주체(BT1 내지 BTn 중 하나 이상)를 확인할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 추적 서버는 이러한 송금을 수행한 주체의 일치 여부를 불법목적계좌 추적에 본 발명의 실시예에 따른 계좌 활성도와 함께 중요하게 다룬다. 이는 불법목적계좌에서 나타나는 특성 중 하나인 이전 특성을 적용하기 위함이다. 불법목적계좌는 금융당국의 단속을 피하기 위해 정기적 또는 비정기적으로 소멸되고 다른 불법계좌로 이전이 일어나는 특성을 갖는다. 이에 계좌 활성도가 급격히 낮아진 계좌가 탐색된 이후, 일정 시간이 지난 후, 계좌 활성도가 급격히 높아진 계좌가 탐색되면, 후자의 계좌를 불법목적계좌로 예측할 수 있는 것이다. 후술한다.

추적 서버(100)는 불법목적계좌를 추적하는 서비스를 제공하는 회사 내에 구비된 서버일 수 있다.

금융 서버(10)는 금융 서비스를 제공하는 회사 내에 구비된 서버일 수 있다.

추적 서버와 금융 서버는 네트워크를 통해 연결될 수 있다. 유무선 통신 네트워크일 수 있다.

금융 서비스는 은행, 간편결제사 등에서 제공하는 금융 관련 서비스일 수 있다. 본 발명에서는 설명의 편의를 위해, 금융 서비스 제공 회사가 간편결제사인 실시예를 중심으로 설명하나, 본 발명이 이에 한정되지 않으며, 금융 계좌에 대한 송금 내역을 수집할 수 있는 다양한 형태의 금융 회사 중 하나일 수 있다.

또한 본 발명에서는 추적 서버(100)와 금융 서버(10)가 서로 별개의 구성요소인 실시예를 중심으로 설명하나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 금융 서버(10)가 추적 서버(100)의 역할을 함께 수행하는 실시예도 가능하다. 이 경우, 금융 서버는 추적 서버의 구성요소들을 모두 포함할 수 있다. 간편결제 회사에서 불법목적계좌 추적 서비스를 함께 제공하는 것을 생각하면 된다. 반대로, 추적 서버가 금융 서버의 구성요소들을 모두 포함할 수도 있다. 불법목적계좌 추적 회사에서 간편결제 서비스를 함께 제공하는 것을 생각하면 된다. 다만, 본 발명에서는 설명의 편의를 위해 추적 서버와 금융 서버가 서로 별개인 실시예를 중심으로 설명한다.

또한 추적 서버(100)는 불법목적계좌 추적 서비스를 제공하는 회사 내에 구비된 장치일 수도 있다. 이에 본 발명에서 불법목적계좌 추적 서버는 불법목적계좌 추적 장치로 참조될 수도 있다.

이하 도 2 내지 도 6을 참조하여 추적 서버가 금융 서버로부터 얻은 송금받은 내역을 기초로 불법목적계좌를 추적하는 과정을 보다 상세하게 살펴본다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 불법목적계좌 추적 장치의 상세한 구성을 도시하는 도면이다.

그리고, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 불법목적계좌 추적 장치의 예측부의 상세한 구성을 도시하는 도면이다.

먼저, 도 2에 도시된 바와 같이, 불법목적계좌 추적 장치(100)는 계좌정보 DB부(110), 및 예측부(120)를 포함할 수 있다.

계좌정보 DB부(110)는 다수의 계좌들에 관한 정보를 포함한다. 계좌 정보는 상술한 바와 같이, 입출금 내역, 송금받은 내역의 보낸 사람, 금액, 일시 등 다양한 정보를 포함한다.

계좌 정보는 금융 서버로부터 수신한 것일 수 있다. 또는 금융 서버로부터 수신한 것을 보관, 유지, 관리에 용이하도록 적절히 가공한 것일 수도 있다. 가공의 주체는 추적 장치일 수 있다. 금융 서버로부터 수신을 위해, 추적 장치와 금융 장치는 각각 통신부(미도시)를 포함할 수 있다.

계좌정보 DB부는 다수의 계좌들에 대한 정보를 예측부로 제공한다.

또한 계좌정보 DB부에는 후술하는 과정을 통해 추적된 불법목적계좌에 관한 정보를 저장할 수 있다. 저장된 자료는 후속 추적에 활용될 수 있다. 기계학습이 이루어지는 경우 저장된 자료는 후속 추적의 정확도를 높일 수 있다. 또한 계좌정보 DB부에는 불법목적계좌에 판단된 특징계좌들에 관한 정보도 더욱 저장할 수 있다. 특징계좌들 역시 후속 추적에 활용될 수 있다. 기계학습이 이루어지는 경우 특징계좌들 자료 역시 후속 추적의 정확도를 높일 수 있다.

예측부(120)는 계좌정보 DB부의 다수의 계좌들에 대한 정보를 분석하여 다수의 계좌들 중 불법목적계좌를 예측한다.

본 발명의 실시예에 따른 예측부는 다수의 계좌들에 대한 정보 중 송금받은 내역을 분석한다. 또한, 각 계좌의 계좌 활성도를 모니터링한다.

상세하게, 예측부(120)는 도 3에 도시된 바와 같이, 제1 계좌 탐색부(122), 특징정보 생성부(124), 제2 계좌 탐색부(126) 및 불법목적계좌 특정부(128)를 포함할 수 있다.

먼저, 제1 계좌 탐색부(122)는 다수의 계좌들 중 계좌 활성도가 제1 수준에서 제2 수준으로 급격히 낮아진 제1 계좌를 탐색한다.

상술한 바와 같이, 계좌 활성도는 일별 거래 내역에 의해 정의된다.

본 발명의 실시예에 따르면, 계좌 활성도는 일별 송금받은 내역에 의해 정의될 수 있다. 일별 송금받은 횟수, 일별 송금받은 총액에 비례하는 값을 가질 수 있다. 일별 송금받은 횟수 및/또는 일별 송금받은 총액을 해당 계좌에 대한 일별 송금 규모로 참조하면, 계좌 활성도는 일별 송금 규모에 비례하는 그래프로 나타낼 수 있다.

예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같이, 계좌 활성도(AC)는 세로축을 일별 송금 규모(만원)로, 가로축을 날짜(mm/dd)로 하여 그래프로 나타내어질 수 있다. 이때, 일별 송금 규모는 해당 계좌에 대한 일별 송금받은 총액으로 나타내었다. 6/17~6/25에 걸쳐 160만원~320만원 규모의 계좌 활성도(AC)를 보인다.

한편, 본 발명에서는 설명의 편의를 위해, 일별 송금 규모가 일별 송금받은 총액으로 나타나는 실시예를 중심으로 설명하나, 이에 한정되는 것은 아니며, 해당 계좌에 대해 일별 송금 규모를 나타낼 수 있는 다양한 인자들의 조합으로 나타낼 수도 있다. 예를 들면, 일별 송금받은 횟수와 일별 송금받은 총액 2가지를 독립변수로 하는 산출식에 의해 얻어질 수도 있다. 각 인자에 가중치를 부여하기 위한 다른 독립변수가 더욱 고려될 수도 있다.

계좌 활성도에 대해 제1 수준(LV1)과 제2 수준(LV2)이 설정될 수 있다. 제1 수준과 제2 수준은 제1 계좌와 제2 계좌를 탐색하는 데에 사용된다. 제1 계좌와 제2 계좌는 후술하는 바와 같이, 불법목적계좌를 특정하는 중요한 기준이 된다.

본 발명의 실시예에 따르면, 제1 수준과 제2 수준은 분석 대상에 따라 적응적으로 변경될 수 있다. 분석의 대상이 되는 계좌 그룹이 기본적인 송금 거래 규모가 큰 경우에는 제1 수준과 제2 수준 모두 그에 맞게 높게 설정되는 것이 바람직하다. 반대로 분석 대상인 계좌 그룹이 기본적인 송금 거래 규모가 작은 경우에는 제1 수준과 제2 수준 모두 그에 맞게 낮게 설정되는 것이 바람직하다. 도면에서는 제1 수준을 송금 규모 450만원으로, 제2 수준을 송금 규모 150만원으로 설정하였다.

이를 전제로, 제1 계좌 탐색부는 다수의 계좌들 중 계좌 활성도가 제1 수준에서 제2 수준으로 급격히 낮아진 제1 계좌를 탐색한다.

이때, 다수의 계좌들 모두에 대해 모니터링할 필요는 없으며, 제1 수준에 근접한 내지는 제1 수준을 상위하는 계좌에 대해서만 모니터링이 이루어지면 된다. 이는 서버 부하를 줄인다.

본 발명의 실시예에 따르면, 급격히 낮아졌는지를 판단하는 기준은 본 발명의 실시예에 따른 그래프상 급격한 기울기를 보이는 것일 수 있다. 대략 하루(1day)만에 제1 수준(LV1)에서 제2 수준(LV2)으로 떨어지는 기울기일 수 있다. 이러한 송금 규모의 변화는 정상적인 거래에서는 나타나지 않는 유의미한 변화이다.

예를 들면, 도 5a에서와 같은 계좌 활성도를 보이는 계좌를 제1 계좌로 탐색할 수 있다.

도 5a를 참조하면, 계좌 활성도(AC1)가 LV1에서 LV2로 떨어지는 데에 대략 1일이 소요되었으며(d2-d1), LV2에 이른 시점에서(도면에서 BA1 또는 d2로 참조됨) 제1 계좌로 탐색될 수 있다.

한편, 제1 계좌가 탐색된 이후에는 해당 계좌는 제1 계좌로 인덱싱되어 관리될 수 있다.

다음으로, 특징정보 생성부(124)는 제1 계좌 탐색부에 의해 탐색된 제1 계좌에 관한 정보로부터 제1 수준에 있던 제1 계좌에 대해 송금 거래를 발생시켰던 다수의 특징계좌들에 관한 정보를 생성한다.

본 발명의 실시예에 따른 불법목적계좌를 특정하기 위한 프로세스로서, 제1 계좌로부터 특징정보를 추출하는 과정에 해당한다.

상술한 바와 같이 계좌 정보는 입출금 내역, 송금받은 내역의 보낸 사람, 금액, 일시 등 다양한 정보를 포함한다. 따라서, 제1 계좌에 대한 정보로부터 제1 수준 당시의 제1 계좌에 대해 송금 거래를 발생시켰던 다수의 특징계좌들에 관한 정보를 추출해낼 수 있다.

예를 들어, 제1 수준 당시의 제1 계좌에 대해 송금을 진행한 계좌번호를 추출해낼 수 있다. 계좌번호와 함께 해당 계좌를 개설한 은행명도 추출해낼 수 있다. 제1 계좌는 여러 개일 수 있다. 따라서, 다수의 특징계좌들 각각에 대해 계좌번호를 추출해낼 수 있다.

특징계좌는 계좌정보 DB부에 등록된 계좌가 아니어도 무방하며 다른 금융 기관에 의해 생성된 계좌여도 됨은 상술한 바와 같다.

이어서, 제2 계좌 탐색부(126)는 다수의 계좌들 중 계좌 활성도가 제1 계좌의 변화된 계좌 활성도에 대응하는 양만큼 급격히 증가한 제2 계좌를 탐색한다.

제2 계좌를 탐색하는 과정은 제1 계좌를 탐색한 이후에 이루어짐을 주목한다. 제1 계좌가 탐색된 이후에만 제2 계좌를 탐색한다. 이는 서버 부하를 줄인다.

제2 계좌를 탐색함에 있어서, 제2 계좌 탐색부는, 제1 계좌를 탐색한 시점(d2) 이후로부터 기설정된 기간(DT, 도 6 참조) 동안에 제2 계좌의 계좌 활성도가 제1 계좌의 변화된 계좌 활성도에 대응하는 양만큼 증가하였는지를 판단함으로써 수행할 수 있다. 즉, 기설정된 기간 동안만 해당 양만큼 증가한 계좌 활성도를 갖는 계좌만을 대상으로 탐색한다.

기설정된 기간은 5~7일(day)일 수 있다. 바람직하게는 7일일 수 있다.

너무 짧은 시간 간격(1일이나 2일과 같이)의 경우, 불법목적계좌에서 나타나는 이전 특성이 미처 나타나지 않을 수 있다. 기존 계좌로 송금하던 유저들이 계좌 이전을 인지하고 송금 목적지를 변경하는 데에는 시간이 소요되며 이 기간을 고려하기 위함이다. 본 발명자는 불법목적계좌의 이전 특성을 오랜기간 분석한 결과 기존의 사례들에서도 1주일 전후의 시간을 살펴볼 경우, 명확한 계좌 이전이 나타남을 발견하였고, 이에 제2 계좌가 활성화되는 시간을, 상기와 같이, 제1 계좌가 활성도가 급감한 이후부터 5~7일로 설정하였다.

즉, 차명계좌로 판단할만한 유효한 시간 간격은 5~7일로 판단하고, 계좌 활성도 변이 탐지 시점(제1 계좌 탐색 시점)으로부터 5~7일간 송금 수행자들의 송금 변화를 추적하고, 이를 통해 계좌 이전을 파악하는 것이다.

제2 계좌를 탐색함에 있어서, 제1 계좌의 변화된 계좌 활성도에 대응하는 양은 제1 계좌의 변화된 계좌 활성도와 유사한 양일 수 있다.

본 발명의 실시예에 따르면, 제2 계좌를 탐색함에 있어서, 제1 계좌의 변화된 계좌 활성도에 대응하는 양은 다음과 같이 표현될 수 있다:

여기서, 임계치는 과거 데이터로부터 학습된 값일 수 있다. 즉, 과거에 불법목적계좌 이전 특성이 나타난 여러 계좌들의 계좌 활성도를 데이터 분석함으로써 설정된 값일 수 있다. 또한, 임계치는 과거 사례 및 현재 계좌의 상태에 따라 휴리스틱하게 설정될 수도 있다.

이하에서는 설명의 편의를 위해 임계치가 0인 실시예를 중심으로 살펴본다. 그러나, 본 발명이 이에 한정되지 않는다.

제1 계좌의 변화된 계좌 활성도는 상술한 제1 수준(LV1)과 제2 수준(LV2)의 차이일 수 있다. 상술한 실시예에서 350-150=200일 수 있다. 따라서, 제1 계좌의 변화된 계좌 활성도에 대응하는 양은 200일 수 있다(임계치=0임을 가정함).

따라서, 도 5b에서와 같은 계좌 활성도를 보이는 계좌를 제2 계좌로 탐색할 수 있다.

상세하게, 도 5b를 참조하면, 계좌 활성도(AC2)가 제1 계좌의 변화된 계좌 활성도에 대응하는 양(즉, 200)만큼 증가하였고, 그 시점에서(도면에서 BA2 또는 d4로 참조됨) 제2 계좌로 탐색될 수 있다. 증가량이 200인 구간의 시작 점에 도면에서 d3로, 종료 점이 도면에서 d4로 참조된다.

상기에서는 임계치가 0으로서 200만큼 증가한 계좌를 제2 계좌로 탐색하였으나, 만약 임계치가 -50인 경우에는 150만큼 증가한 계좌를 제2 계좌로 탐색하면 된다. 반대로 +50인 경우에는 250만큼 증가한 계좌를 제2 계좌로 탐색하면 된다. 수치에 본 발명이 한정되지 않음은 상술한 바와 같다.

한편, 본 발명에서는 계좌 활성도가 상술한 바와 같이 일별 거래 규모(만원/일)로 나타나는 바, 양이라는 차원을 사용하는 실시예를 중심으로 설명하나, 그러한 수치나 단위에 한정되지 않으며 계좌 활성도가 다른 차원을 갖는 경우 그에 맞게 변경되면 된다. 제1 계좌의 변화된 계좌 활성도와 유사하게 계좌 활성도의 변화를 겪는 제2 계좌이면 된다. 또한 임계치도 계좌 활성도와 동일한 단위를 사용할 수도 있고, 다르게는, %일 수도 있다.

도 6은 본 발명의 실시예에 따라, 제1 계좌 및 제2 계좌로 탐색된 두 계좌에 대해 계좌 활성도를 하나의 그래프에 도시한 도면이다.

도 6을 참조하면, 제2 계좌를 탐색하는 기간인 기설정된 기간(DT)이 표기된다. 제1 계좌를 탐색한 이후 7일간임을 주목한다. 이 기간 이후에는 급격한 증가량을 보이는 계좌라도 제2 계좌로 탐색되지 않음을 의미한다.

불법목적계좌 특정부(140)는 다수의 특징계좌들 중 적어도 일부의 특징계좌들이 제2 계좌의 계좌 활성도 증가에 기여한 경우, 해당 제2 계좌를 불법목적계좌로 특정한다.

본 발명의 실시예에 따르면, 기여 여부는 제2 계좌에 관한 정보로부터 판단할 수 있다. 상술한 바와 같이 계좌 정보는 입출금 내역, 송금받은 내역의 보낸 사람, 금액, 일시 등 다양한 정보를 포함한다. 따라서, 제2 계좌에 대한 정보로부터 제2 계좌에 대해 송금 거래를 진행한 하나 이상의 계좌들 중에 특징계좌들이 포함되어 있는지 여부를 판단할 수 있다. 즉, 특징정보가 제2 계좌에서 나타나는지를 판단한다.

다수의 특징계좌들 전체가 제2 계좌의 계좌 활성도 증가에 기여한 것으로 판단되면(즉, 모든 특징정보가 제2 계좌에서 나타나면), 완전한 계좌 이전이 나타난 경우이다. 다만 송금 수행자들이 계좌 이전을 파악하는 것에는 시간이 소요되므로(즉, 송금 수행자별로 파악 시점이 상이하므로), 다수의 특징계좌들 중 적어도 일부의 특징계좌들만이 나타나도 불법목적계좌로 특정할 수 있다. 또한 송금 수행자들 중 일부는 이탈하였음을 고려하기 위함이다.

바람직하게는, 다수의 특징계좌들의 절반 이상이 기여한 것으로 나타날 때 불법목적계좌로 특정하는 것이 판단의 정확도 향상에 도움이 된다. 즉, 생성된 특징정보의 계좌 개수들의 절반 이상의 개수가 제2 계좌로 송금한 것으로 나타날 때 불법목적계좌로 특정된다.

본 발명의 실시예에 따르면, 더욱 정확도를 향상시키기 위해, 주요 송금 수행자 개념을 적용할 수 있다.

주요 송금 수행자는 소정의 기간(BT, 도 6 참조) 동안 제1 수준 당시의 제1 계좌의 계좌 활성도에 가장 많은 기여를 한 특징정보이다.

소정의 기간은 2~7일일 수 있다. 주요 송금 수행자를 넓은 범위에서 추출할 수 있도록 상한은 제2 계좌 탐색의 기설정된 기간과 동일한 7일일 수 있다. 제2 계좌 탐색의 기설정된 기간과는 달리 2일 정도로 짧아도 주요 송금 수행자 개념을 추출할 수 있으므로 하한은 2일일 수 있다.

일례로, 적어도 일부의 특징계좌들은 다수의 특징계좌들 중에서 소정의 기간(BT) 동안 제1 계좌에 대해 일별 송금 거래 횟수 또는 일별 송금 거래 액수에서 상위 그룹에 속하는 송금 내역을 갖는 것들일 수 있다. 즉, 여러 송금 수행자들 중 일별 송금 거래 횟수가 많은 그룹 또는 일별 송금 거래 액수가 높은 그룹에 속하는 것들일 수 있다.

다른 예로, 적어도 일부의 특징계좌들은 다수의 특징계좌들 중에서 소정의 기간(BT) 동안 제1 계좌에 대해 가장 많은 일별 송금 거래 횟수 또는 가장 많은 일별 송금 거래 액수를 발생시킨 송금 내역을 가질 수 있다. 즉, 여러 송금 수행자들 중 일별 송금 거래 횟수가 가장 많은 것 또는 일별 송금 거래 액수가 가장 높은 것일 수 있다.

이처럼 주요 송금 수행자 개념을 적용하는 것은 불법목적계좌에 대한 충성도가 높기 때문에 계좌 이전시 따라갈 확률이 높음을 고려한 것이다.

한편, 반대로, 다수의 특징계좌들 중 어떠한 특징계좌도 제2 계좌의 계좌 활성도 증가에 기여하지 못한 경우, 해당 제2 계좌는 불법목적계좌로 특정되지 않음을 주목한다.

이렇게 불법목적계좌로 특정된 제2 계좌는 블랙리스트로 인덱스되어 상술한 계좌정보 DB부(110)에 저장될 수 있다. 축적된 자료는 후속 추적에 활용될 수 있다. 예측 정확도 향상에 기여한다.

또한 불법목적계좌 특정에 사용된 특징정보, 즉, 다수의 특징계좌들에 관한 정보도 인덱스되어 상술한 계좌정보 DB부(110)에 저장될 수 있다. 축적된 자료는 후속 추적에 활용될 수 있다. 예측 정확도 향상에 기여한다.

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 불법목적계좌 추적 방법을 시간의 흐름에 따라 도시한 순서도이다.

그리고 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 예측하는 단계를 시간의 흐름에 따라 보다 상세하게 도시한 순서도이다.

먼저 도 7에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 불법목적계좌 추적 방법은 다수의 계좌들에 관한 정보를 포함하는 계좌정보 DB부에 엑세스하는 단계(S110) 및 다수의 계좌들에 관한 정보를 분석하여 다수의 계좌들 중 불법목적계좌를 예측하는 단계(S120)를 포함할 수 있다.

단계(S110)와 단계(S120)는 상술한 계좌정보 DB부(110) 및 예측부(120)에 의해 수행될 수 있다.

그리고, 도 8에 도시된 바와 같이, 예측하는 단계(S120)는, 다수의 계좌들 중 계좌 활성도가 제1 수준에서 제2 수준으로 급격히 낮아진 제1 계좌를 탐색하는 단계(S122), 제1 계좌에 관한 정보로부터 제1 수준에 있던 제1 계좌에 대해 송금 거래를 발생시켰던 다수의 특징계좌들에 관한 정보(특징정보)를 생성하는 단계(S124), 제1 계좌를 탐색한 이후에, 다수의 계좌들 중 계좌 활성도가 제1 계좌의 변화된 계좌 활성도에 대응하는 양만큼 급격히 증가한 제2 계좌를 탐색하는 단계(S126) 및 다수의 특징계좌들 중 적어도 일부의 특징계좌들이 제2 계좌의 계좌 활성도 증가에 기여한 경우, 제2 계좌를 불법목적계좌로 특정하는 단계(S128)를 포함할 수 있다.

단계들(S122 내지 S128)은 상술한 제1 계좌 탐색부(122), 특징정보 생성부(124), 제2 계좌 탐색부(126) 및 불법목적계좌 특정부(128)에 의해 수행될 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 불법목적계좌 추적 방법은 불법목적계좌로 특정된 제2 계좌를 블랙리스트로 인덱스하여 계좌정보 DB부에 저장하는 단계(미도시)를 더 수행할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 불법목적계좌 추적 방법은 적어도 일부의 특징계좌들을 특징정보로 인덱스하여 계좌정보 DB부에 저장하는 단계(미도시)를 더 수행할 수 있다.

지금까지 본 발명에 따른 불법목적계좌 추적 방법의 실시예들에 대하여 설명하였고, 앞서 도 1 내지 도 6에서 설명한 불법목적계좌 추적 서버(100)에 관한 구성이 본 실시예에도 그대로 적용 가능하다. 이에, 보다 상세한 설명은 생략하기로 한다.

상술한 본 발명의 실시예에 따르면 자동으로 축적되는 불법법계좌정보를 이용해 사고를 미리 예측하고 선제적 대응이 가능한 장점을 갖는다. 또한, 모든 계좌를 모니터링 하는 것이 아닌 선별적으로 계좌를 모니터링할 수 있음으로써 유지 비용 절감이 가능하다. 또한, 금융 서버와 연계됨으로써 금융 서비스를 이용하는 이용자들에게 위험도 관리를 제공해줄 수 있다.

본 발명의 실시예들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 일 실시예들의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

1 : 불법목적계좌 추적 시스템
10 : 금융 서버
100 : 불법목적계좌 추적 서버
110 : 계좌정보 DB부
120 : 예측부
122 : 제1 계좌 탐색부
124 : 특징정보 생성부
126 : 제2 계좌 탐색부
128 : 불법목적계좌 특정부

Claims (12)

1. 계좌정보 DB부와 예측부를 포함하는 불법목적계좌 추적 장치의 불법목적계좌 추적 방법으로서, 상기 예측부에 의해 수행되는,
   다수의 계좌들에 관한 정보를 포함하는 계좌정보 DB부에 엑세스하는 단계와, 상기 정보를 분석하여 상기 다수의 계좌들 중 불법목적계좌를 예측하는 단계를 포함하되,
   상기 예측하는 단계는,
   상기 다수의 계좌들 중 계좌 활성도가 제1 수준에서 제2 수준으로 급격히 낮아진 제1 계좌를 탐색하는 단계;
   상기 제1 계좌에 관한 정보로부터 상기 제1 수준에 있던 상기 제1 계좌에 대해 송금 거래를 발생시켰던 다수의 특징계좌들에 관한 정보(특징정보)를 생성하는 단계;
   상기 제1 계좌를 탐색한 이후에, 상기 다수의 계좌들 중 계좌 활성도가 상기 제1 계좌의 변화된 계좌 활성도에 대응하는 양만큼 급격히 증가한 제2 계좌를 탐색하는 단계; 및
   상기 다수의 특징계좌들 중 적어도 일부의 특징계좌들이 상기 제2 계좌의 계좌 활성도 증가에 기여한 경우, 상기 제2 계좌를 불법목적계좌로 특정하는 단계;를 포함하는, 불법목적계좌 추적 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 제2 계좌를 탐색하는 단계는,
   상기 제1 계좌를 탐색한 시점 이후로부터 기설정된 기간 동안에 상기 제2 계좌의 계좌 활성도가 상기 제1 계좌의 변화된 계좌 활성도에 대응하는 양만큼 증가하였는지를 판단함으로써 수행되는, 불법목적계좌 추적 방법.
3. 제2항에 있어서,
   상기 기설정된 기간은 5~7일인, 불법목적계좌 추적 방법.
4. 제1항에 있어서,
   상기 특징계좌들은 상기 제1 계좌를 탐색한 시점 이전의 소정의 기간 동안 상기 제1 계좌에 대해 송금 거래를 발생시켰던 것인, 불법목적계좌 추적 방법.
5. 제4항에 있어서,
   상기 적어도 일부의 특징계좌들은 상기 다수의 특징계좌들 중에서 상기 소정의 기간 동안 상기 제1 계좌에 대해 일별 송금 거래 횟수 또는 일별 송금 거래 액수에서 상위 그룹에 속하는 송금 내역을 갖는, 불법목적계좌 추적 방법.
6. 제4항에 있어서,
   상기 적어도 일부의 특징계좌들은 상기 다수의 특징계좌들 중에서 상기 소정의 기간 동안 상기 제1 계좌에 대해 가장 많은 일별 송금 거래 횟수 또는 가장 많은 일별 송금 거래 액수를 발생시킨 송금 내역을 갖는, 불법목적계좌 추적 방법.
7. 제4항에 있어서,
   상기 소정의 기간은 2~7일인, 불법목적계좌 추적 방법.
8. 제1항에 있어서,
   상기 계좌 활성도는 해당 계좌에서 발생한 일별 송금받은 횟수 및 일별 송금받은 총액 중 하나 이상을 기초로 산출되는, 불법목적계좌 추적 방법.
9. 제1항에 있어서,
   상기 불법목적계좌로 특정된 상기 제2 계좌를 블랙리스트로 인덱스하여 상기 계좌정보 DB부에 저장하는 단계;를 더 포함하는, 불법목적계좌 추적 방법.
10. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 일부의 특징계좌들을 특징정보로 인덱스하여 상기 계좌정보 DB부에 저장하는 단계;를 더 포함하는, 불법목적계좌 추적 방법.
11. 다수의 계좌들에 관한 정보를 포함하는 계좌정보 DB부; 및
    상기 정보를 분석하여 상기 다수의 계좌들 중 불법목적계좌를 예측하는 예측부;를 포함하되,
    상기 예측부는,
    상기 다수의 계좌들 중 계좌 활성도가 제1 수준에서 제2 수준으로 급격히 낮아진 제1 계좌를 탐색하는 제1 계좌 탐색부;
    상기 제1 계좌에 관한 정보로부터 상기 제1 수준에 있던 상기 제1 계좌에 대해 송금 거래를 발생시켰던 다수의 특징계좌들에 관한 정보(특징정보)를 생성하는 특징정보 생성부;
    상기 제1 계좌를 탐색한 이후에, 상기 다수의 계좌들 중 계좌 활성도가 상기 제1 계좌의 변화된 계좌 활성도에 대응하는 양만큼 급격히 증가한 제2 계좌를 탐색하는 제2 계좌 탐색부; 및
    상기 다수의 제1 특징계좌들 중 적어도 일부의 특징계좌들이 상기 제2 계좌의 계좌 활성도 증가에 기여한 경우, 상기 제2 계좌를 불법목적계좌로 특정하는 불법목적계좌 특정부;를 포함하는, 불법목적계좌 추적 서버.
12. 금융 계좌들을 생성하여 이용자들에게 금융 서비스를 제공하는 금융 서버; 및
    상기 금융 서버와 통신하며 상기 금융 계좌들 중 불법목적계좌를 추적하는 불법목적계좌 추적 서버;를 포함하고,
    상기 불법목적계좌 추적 서버는,
    다수의 계좌들에 관한 정보를 포함하는 계좌정보 DB부; 및
    상기 정보를 분석하여 상기 다수의 계좌들 중 불법목적계좌를 예측하는 예측부;를 포함하되,
    상기 예측부는,
    상기 다수의 계좌들 중 계좌 활성도가 제1 수준에서 제2 수준으로 급격히 낮아진 제1 계좌를 탐색하는 제1 계좌 탐색부;
    상기 제1 계좌에 관한 정보로부터 상기 제1 수준에 있던 상기 제1 계좌에 대해 송금 거래를 발생시켰던 다수의 특징계좌들에 관한 정보(특징정보)를 생성하는 특징정보 생성부;
    상기 제1 계좌를 탐색한 이후에, 상기 다수의 계좌들 중 계좌 활성도가 상기 제1 계좌의 변화된 계좌 활성도에 대응하는 양만큼 급격히 증가한 제2 계좌를 탐색하는 제2 계좌 탐색부; 및
    상기 다수의 제1 특징계좌들 중 적어도 일부의 특징계좌들이 상기 제2 계좌의 계좌 활성도 증가에 기여한 경우, 상기 제2 계좌를 불법목적계좌로 특정하는 불법목적계좌 특정부;를 포함하는, 불법목적계좌 추적 시스템.

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