Stena Expense 의 탐지 아키텍처 — Go × Python × gRPC 를 활용한 부정 탐지 구현 구조
요약
본 기사는 기업 경비 데이터를 활용하여 AI 기반 부정 및 이상 거래를 탐지하는 SaaS 제품 'Stena Expense'의 핵심 아키텍처를 다룹니다. 특히 Go와 Python, gRPC를 조합하여 구축된 시스템 구조를 소개하며, 복잡한 재무 회계 데이터에서 발생하는 비정상 패턴을 효율적으로 감지하고 처리하는 기술적 구현 방식을 설명합니다.
핵심 포인트
- Stena Expense는 AI를 활용하여 기업의 경비 데이터를 분석하고 부정 및 이상 거래를 탐지하는 SaaS 솔루션이다.
- 시스템 아키텍처는 Go, Python, 그리고 gRPC를 핵심 기술 스택으로 사용하여 구축되었다.
- 이 구조는 대규모 재무 회계 데이터에서 발생하는 복잡한 비정상 패턴을 효율적으로 감지하고 처리할 수 있도록 설계되었다.
はじめに
ChillStack 에서 엔지니어로 일하고 있는 시바타입니다.
ChillStack 에서는 기업의 재무 회계 업무의 효율화와 고도화를 실현하는 프로덕트인 Stena Expense 를 제공하고 있습니다. Stena Expense 는 기업으로부터 경비 데이터를 제공받아, AI 를 활용하여 부정이나 이상을 탐지하는 SaaS 입니다.
이전 기사「분석 기능 개발의 뒷면」에서는 탐지 결과를 활용한 분석 기능에 대한 기술적 노력에 대해 소개했습니다.
이번에는 Stena Expense 의 프로덕트 핵심 기능인「탐지」주변의 아키텍처에 대해 말씀드리겠습니다.
탐지가 해결하는 과제
경비 정산의 세밀한 데이터 확인은 매우 큰...
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 Zenn ML의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기1