문제 인식

사회적 문제:

ScamSniper는 아시아에서 급증하는 온라인 사기 문제에 대응합니다. 디지털 사기로 인해 광범위한 재정적·사회적 피해가 발생하고 있습니다. 싱가포르에서는 사기 사건이 2016년 5,300건에서 2023년에는 46,000건 이상으로 급증했으며, 피해 금액은 6억 5천만 싱가포르 달러를 초과했습니다. 말레이시아에서는 2021년부터 2023년 사이에 13억 링깃의 사이버 범죄 피해가 보고되었고, 베트남에서는 2023년 한 해에만 14,000건이 넘는 사기 관련 신고가 접수되었습니다. 피싱, 가짜 채용 제안, 사칭, 투자 사기 등 다양한 형태의 사기는 일반 사람들의 신뢰를 악용하여 평생 모은 돈을 잃게 하고, 심리적 충격과 가족 해체까지 초래합니다. 개인을 넘어서, 이 지역은 더 어두운 문제에도 직면하고 있습니다. 2025년에는 미얀마에서 사기 조직에 인신매매되어 사기 행위를 강요당하던 7,000명 이상이 구조되었습니다. 이러한 사기 조직의 규모와 정교함은 더욱 스마트하고 기술 기반의 해결책을 요구합니다. ScamSniper는 실시간 AI 사기 탐지 기술을 통해 사용자가 되돌릴 수 없는 피해를 입기 전에 사기를 감지하고 대응할 수 있도록 돕습니다.

혁신과 독창성

우리 프로젝트의 차별점:

ScamSniper는 아시아에서 빠르게 진화하는 사기 양상에 지능적이고 확장 가능한 해결책을 제시합니다. VerifyAI는 머신러닝과 자연어 처리 기술을 활용하여 피싱 메시지, 연애 사기, 가짜 채용 제안 등 의심스러운 이미지를 실시간으로 분석하는 AI 사기 탐지 도구입니다. ScamSniper의 진정한 혁신성은 스스로 학습하는 AI 파이프라인에 있습니다. 사용자가 새로운 사기 콘텐츠를 업로드하면, AI는 이를 학습하여 최신 사기 수법과 언어 패턴을 지속적으로 반영합니다. 이러한 적응성은 수작업 기반 신고 시스템이나 고정된 규칙 기반 시스템이 따라올 수 없는 강점입니다. ScamSniper는 AI가 사기범보다 더 빠르게 진화하도록 만들어, 사기가 퍼지기 전에 탐지하고 차단하는 선순환 구조를 형성합니다. 사용자 중심의 포럼과 결합된 ScamSniper는 속도, 정확성, 확장성을 바탕으로 사기 산업이 지속될 수 없도록 만들며, 사용자에게 실질적인 권한을 부여합니다.

통찰과 개발

학습 과정:

ScamSniper 개발 과정에서 우리는 AI가 실시간 사기 탐지 및 예방에 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 깊은 통찰을 얻게 되었습니다. 가장 중요한 깨달음 중 하나는 사기 수법이 매우 빠르게 진화한다는 점이었으며, 이를 따라잡기 위해 지속적으로 학습하는 적응형 AI 시스템이 필수적이라는 것이었습니다. 또 다른 도전 과제는 미묘한 사기 패턴과 정상 콘텐츠를 구별할 수 있도록 AI를 훈련시키는 것이었습니다. 이를 위해 우리는 모델의 정확도를 높이고 오탐(false positive)을 줄이기 위한 정교한 조정을 수행해야 했습니다. 커뮤니티 기반 포럼과 AI 탐지 기능을 통합하는 것도 도전이었으며, 사용자 입력을 시스템에 원활하게 반영하는 방식에 많은 고민이 필요했습니다. 전반적으로 이번 프로젝트는 혁신, 확장성, 사용자 참여의 균형이 효과적이고 지속 가능한 솔루션을 만드는 데 얼마나 중요한지를 깨닫게 해주었습니다.

개발 과정:

ScamSniper 개발은 사기를 미리 정의된 기준에 따라 평가할 수 있도록 하는 프롬프트 엔지니어링을 중심으로 진행되었습니다. 핵심 과제는 이미지와 텍스트에서 사기의 미묘한 패턴을 감지할 수 있도록 모델을 유도하는 효과적인 프롬프트를 설계하는 것이었습니다. 우리는 어조, 언어 패턴, 긴박감이나 사칭과 같은 경고 신호(red flags) 등을 포함한 구조화된 평가 기준을 만들었습니다. 이를 통해 변화하는 사기 수법을 유연하게 실시간으로 분석할 수 있게 되었습니다. 우리 팀은 이러한 AI 기반 평가 시스템을 사용자 인터페이스 및 커뮤니티 포럼과 통합하여, 종합적이고 사용하기 쉬운 경험을 제공하는 데 집중했습니다. 이 과정을 통해 우리는 프롬프트 엔지니어링이 적응형 AI 시스템을 구축하고 효과적인 커뮤니케이션을 구현하는 데 얼마나 중요한지를 학습했습니다.