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• Financial AI · 2026.10.22

  [FDS] 사기 거래 0.015%를 찾는 방법: 거래 시퀀스 모델, 이상 탐지, 그래프

  2024년 유럽의 카드 사기는 거래 건수 기준 0.015%였고, 사기 라벨은 며칠에서 열흘 뒤에야 붙는다. WeChat Pay, Stripe, Visa가 거래 시퀀스 파운데이션 모델을 기존 모델 옆에 붙인 방식, 그래도 XGBoost가 남는 이유, 라벨 없이 쓰는 이상 탐지와 CMU Akoglu 교수 팀의 파운데이션 모델 연구, 사기 조직을 찾는 그래프 방법까지 정리했다.

• Financial AI · 2026.10.21

  트랜스포머는 신용 모델의 어디에 들어가나: Affirm, Revolut, Parafin, 앤트의 경우

  Affirm이 신규 고객 심사에 트랜스포머를 붙였다. 신용정보의 계좌 하나를 토큰 하나로 읽고, 그 임베딩을 XGBoost에 넣는 구조다. Revolut의 PRAGMA, Parafin의 ParaFormer, 앤트의 Falcon TST와 BYB까지, 금융 회사들이 트랜스포머를 트리 모델 옆 어디에 놓았는지와 발표 숫자를 어떻게 읽어야 하는지 정리했다.

• Payments · 2026.10.01

  AI 회사는 결제 회사가 될까: 에이전트가 물건을 사면 누가 돈을 버나

  Meta가 개인 에이전트 Muse를 무료로 풀고, 성사된 거래에서 작은 수수료를 받겠다고 했다. AI 회사와 결제사와 클라우드가 각자 어느 쪽에서 결제에 다가오는지, 한 번의 거래에 붙는 네 가지 돈에 어떤 책임이 따라붙는지, 수수료를 받는 에이전트는 누구 편인지를 핀테크 쪽에서 본다.

• Financial AI · 2026.09.29

  판매량 예측 (2) 타임 어텐션과 그룹 어텐션 뜯어보기

  시계열 트랜스포머는 셀러 한 명의 매출과 공변량들을 격자로 놓고, 가로로는 시간을 따라, 세로로는 같은 그룹의 시계열끼리 어텐션을 번갈아 건다. 크로노스-2 구조를 기준으로 토큰화부터 그룹 마스크까지 파이토치 코드로 따라가고, 판매 예측에 쓸 때 조심할 것을 정리했다. 일별 분위수를 더하면 월 분위수가 안 되는 이유까지.