디지털 결제의 증가와 사기 위험의 확대
코로나19 팬데믹은 전 세계를 전자결제 시대로 몰아가고 있으며, 이러한 추세는 반전될 기미가 보이지 않습니다. ~에
37.8%2022년 신용카드는 사기와 관련된 결제 수단으로 가장 많이 보고되었으며, 전자상거래 매출에서 약 1.034조 XNUMX억 달러를 차지했습니다.
그러나 이러한 디지털 결제 채택의 급증은 사기 사건의 놀라운 증가와 함께 이루어졌습니다. 에 따르면
미국 뉴스 및 세계 보고서, FTC가 보고한 신원 도용 사건 중 가장 많은 건은 신용카드 사기였으며, 440,000년에는 2022건이 넘는 사건이 발생했습니다.
와
소비자의 48%가 보고했습니다. 사기로부터 고객을 보호하는 것이 가맹점의 책임이라고 말하면서 신용카드 사기로부터 고객을 보호해야 하는 카드 회사, 핀테크 및 은행에 그 어느 때보다 더 많은 압력이 가해지고 있습니다.
사기 탐지 및 예방을 위한 혁신적인 도구 활용
은행, 네오뱅크 및 기타 금융 기관은 이제 기계 학습 및 인공 지능과 같은 최첨단 기술을 활용하여 사기에 대한 방어력을 강화하고 있습니다.
이러한 발전을 통해 기관에서는 의심스러운 활동의 첫 징후가 나타나면 카드 소지자에게 사전에 경고하여 사기꾼이 신용 카드나 직불 카드에서 상당한 금액을 빼돌리기 전에 이를 차단할 수 있습니다.
신용카드 사기의 미묘한 차이 이해하기
신용 카드 사기는 다른 사람의 금융 자격 증명이나 신용 상태를 불법적으로 사용하는 것을 포함하며 카드 소지 사기와 카드 부재 사기라는 두 가지 범주로 분류됩니다.
카드 제시 사기에서는 범죄자가 실제 카드나 훔친 카드 정보를 사용하여 승인되지 않은 구매를 합니다. 이와 대조적으로, 카드 부재 사기에는 계정 탈취 전술이 포함되는 경우가 많습니다. 사기꾼은 카드 발급자를 속여 계정 세부 정보를 수정하도록 하여 불법 거래를 더욱 용이하게 합니다.
사기 탐지 방법
금융 기관은 신원 사기에 대응하고 사기 거래에 맞서기 위해 다양한 도구, 전략, 방법론을 활용하는 다각적인 접근 방식을 통해 방어력을 강화하고 있습니다.
이러한 기관은 방대한 데이터 세트를 분석하여 사용자 행동 패턴을 식별하고 잠재적으로 문제가 있는 거래를 표시하며 새로운 위협에 신속하게 대응하는 인공 지능 및 기계 학습 알고리즘에 점점 더 의존하고 있습니다.
사기 예방 전략
신용카드 사기를 예방하는 것은 금융 기관의 가장 중요한 목표입니다. 예를 들어 토큰화에는 신용카드 번호를 무작위로 생성되고 추적할 수 없는 숫자로 대체하여 사기 위험을 최소화하는 작업이 포함됩니다. 또한 기관에서는 규칙 기반 시스템을 사용하여 거래 활동의 불규칙한 패턴을 식별하고 카드 소지자에게 즉시 경고합니다.
또 다른 효과적인 대응책은 거래 확인으로, 은행은 카드 소지자의 휴대폰으로 확인 요청을 보내 거래가 승인되었는지 확인함으로써 사기 행위를 방지합니다.
사기 예방 및 감지에 대한 혁신적인 접근 방식
금융 기관 및 결제 네트워크는 사기 행위를 네 가지 주요 유형으로 분류합니다.
-
전자 상거래 및 원격 결제 사기
-
위조 사기
-
카드 분실, 도난 사건
-
계정 탈취 및 기타 사기 행위
이러한 위협에 맞서기 위해 은행과 신용 카드 회사는 지속적으로 보안 조치를 강화하고 내부 사기 탐지 프로세스를 개선하고 있습니다.
사기 예방을 위한 최신 기술
신용카드 사기를 퇴치하기 위해 은행과 금융 기관은 다양한 혁신적인 기술을 활용하고 있습니다.
- 소비자 거래 알림: 모바일, 이메일 또는 뱅킹 앱을 통해 적시에 전송되는 알림을 통해 카드 소지자는 잠재적인 사기에 신속하게 대응할 수 있습니다.
- SMS 문자 알림: 사기 시도를 실시간으로 식별할 수 있을 뿐만 아니라 소매 고객에게 더 큰 신뢰를 심어줍니다.
- 콜센터 기반 다단계 인증: 콜센터 상호작용 중에 모바일 토큰을 통해 거래를 인증하는 강력한 방법입니다.
- 동적 암호: 은행 앱, 이메일, SMS를 통해 고유한 일회용 코드가 전송되어 안전한 인증이 보장됩니다.
- 실시간 데이터 강화 도구: 사기 탐지 기능을 강화하기 위해 다양한 소스의 추가 정보로 고객 파악(KYC) 데이터를 강화합니다.
- 머신 러닝 (ML): ML 시스템은 카드 소지자 데이터를 분석하여 구매 패턴을 설정하고, 이상 현상을 감지하고, 의심스러운 거래에 플래그를 지정합니다.
- 고객 파악 (KYC): 신분증, 얼굴, 문서, 생체 인식을 통한 신원 확인을 통해 규정 준수 요구 사항을 충족하고 사기를 방지합니다.
- 음성 생체 인식: 발신자의 성문을 기반으로 한 수동 인증으로 사기 탐지에 도움이 되고 고객 액세스를 자동화합니다.
- 향상된 지식 기반 인증(KBA): 외부 소스에 대해 카드 소지자의 신원을 검증하여 까다로운 보안 질문을 생성합니다.
- 적응 형 인증: 여러 채널의 데이터를 통합하여 사전 예방적인 사기 방지를 지원하는 AI 기반 사기 위험 점수 평가입니다.
- 주소 확인 서비스(AVS): 카드가 없는 거래를 위한 중요한 도구인 거래가 카드 소유자의 청구서 수신 주소와 일치하는지 확인합니다.
- 위치 정보: 카드 소지자의 휴대폰 위치와 거래 위치를 일치시켜 거래 유효성을 강화합니다.
위조 사기 방지
위조 사기를 탐지하는 도구에는 생체 인식 인증, 활동 분석, 특히 카드가 없는 거래에서 CVV 및 CVC와 같은 카드 확인 방법이 포함됩니다.
마지막 말
AI와 첨단 기술을 수용함으로써 금융 기관은 사기에 대한 대응을 가속화하고 카드 소지자에게 안전한 디지털 결제를 보장하고 있습니다.
결제 사기가 여전히 지속적인 위협으로 남아 있기 때문에 사기 방지 도구의 지속적인 발전과 개선은 사용자 계정을 보호하고 디지털 결제 생태계의 성장을 지원하는 데 중추적인 역할을 합니다.
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- 출처: https://www.finextra.com/blogposting/24953/emerging-technologies-to-safeguard-against-credit-card-fraud?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
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