Hindsight Memory 기반의 금융 리스크 지능형 에이전트 설계

Context

개별 트랜잭션을 독립적으로 평가하는 기존 Fraud Detection 시스템의 무기억성으로 인한 분석 효율 저하 발생. 과거 조사 결과와 분석가 노하우가 시스템에 환류되지 않아 동일 패턴의 반복 조사와 지식 파편화가 지속되는 한계 직면.

Technical Solution

• Transaction Analysis 및 Fraud Detection Engine을 통한 초기 Risk Score 생성 구조 설계
• 조사 결과에서 교훈을 추출하여 저장하는 Hindsight-inspired Memory Layer 도입
• 단순 로그 저장이 아닌 Fraud Type, Resolution Step, Risk Indicator 중심의 지식 구조화
• 신규 트랜잭션 발생 시 유사 과거 사례를 검색하여 추론 과정에 반영하는 Memory Retrieval 메커니즘 구현
• ML 모델의 예측치와 검색된 과거 사례를 결합하여 근거 중심의 조사 보고서를 생성하는 AI Investigation Layer 구축
• 분석가 결정 사항을 다시 메모리에 반영하는 피드백 루프를 통한 지속적 학습 체계 마련