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인공 지능은 사기 탐지에서 어떤 역할을 하나요?

2023년 11월 6일 게스트 작가

사기 탐지 기술의 발전에도 불구하고 많은 개인과 기업이 여전히 금융 범죄의 영향을 받고 있습니다. 실제로 이커머스 온라인 결제 사기로 인한 손실액은 410억 달러 에 달했습니다. 사기 탐지 기술의 노력에도 불구하고 사이버 범죄자들은 허점을 찾아 무고한 고객들의 돈을 계속 훔치고 있습니다.

 

사기로부터 자신을 보호하는 방법으로 인공 지능에 주목하는 것이 가장 중요합니다. 인공지능은 이미 금융 범죄로부터 고객을 보호하기 위한 사기 예방의 길을 열어가고 있습니다. 

인공 지능이란 무엇이며 사기 탐지와 어떤 관련이 있나요?

 

금융 범죄를 포함한 여러 산업과 관련하여 인공 지능에 대해 들어보셨을 것입니다. 인공지능은 현재 일반적으로 사람이 수행하는 작업을 수행할 수 있는 기계 학습 소프트웨어로 이해되고 있습니다. 인공지능은 언어를 이해하고 패턴을 인식하여 과거에는 사람이 해야 했던 결정을 내릴 수 있습니다. 사기 탐지 소프트웨어는 일반적으로 온라인에서 사용할 수 있으며 다음과 같은 서비스형 플랫폼(PaaS) 모델에서 호스팅됩니다. Platform.sh. AI 시스템은 모든 경험을 통해 능동적으로 학습하며 복잡한 문제를 해결하기 위해 인간과 같은 사고를 수행할 수 있습니다.

 

AI는 고급 알고리즘을 사용하여 데이터의 이상 징후를 분석하여 사기의 증거를 자동으로 찾아낼 수 있습니다. 따라서 이커머스 거래에서 사기 사례를 찾는 데 적합합니다. 과거 사기 사례를 학습하여 사기에 대처하는 새로운 방법을 개발하여 탐지 정확도를 높일 수도 있습니다. AI를 통해 기업은 사기 거래를 더 효과적으로 방지하고 향후 발생할 수 있는 금전적 손실로부터 스스로를 보호할 수 있습니다. 

AI는 사기 탐지에 어떻게 활용되고 있나요? 

 

그렇다면 현재 AI는 사기를 탐지하는 데 어떤 역할을 하고 있을까요? 개발자들은 카드 및 이커머스 사기를 식별하고 가짜 계정을 찾기 위해 AI를 사용하고 있습니다. 개발자는 알고리즘과 모델을 활용하여 대규모 데이터 세트를 분석하고 시간이 지남에 따라 AI의 머신 러닝 기능을 개선합니다.

 

이러한 AI 기술의 사용 증가는 혁신적인 이커머스 조직에서 이미 수행하고 있는 AI와 무관한 다양한 사기 방지 방법과 결합하여 사용될 것입니다. 예를 들어, 백엔드 인프라는 여전히 프로그래밍 언어와 PHP 유형 힌트 코드가 정확하고 올바른지 확인하기 위해 백엔드 인프라는 여전히 프로그래밍 언어와 PHP 유형 힌트

 

이러한 AI 및 비AI 사기 방지 기술의 조합을 통해 조직은 다양한 유형의 사기를 최소화할 수 있습니다.

 

앞으로 AI가 사기를 탐지하고 예방하는 데 활용되기 시작한 몇 가지 방법을 살펴보겠습니다.

카드 사기

카드 사기 탐지 

 

사이버 범죄자는 다양한 방법으로 카드 정보를 얻을 수 있습니다. ATM에 소형 장치를 설치하거나, ATM을 통해 데이터 유출를 실행하거나 피해자의 디바이스에 멀웨어를 설치할 수 있습니다. 이러한 시도는 결제 게이트웨이에 부담을 주어 정보를 빠르게 훔치기가 더 쉬워질 수 있습니다. AI는 들어오는 위협을 줄이기 위해 IP에 의존하지 않기 때문에 카드 사기를 쉽게 탐지할 수 있습니다. 대신 AI는 사용자의 행동을 모니터링하여 해킹 시도를 사람과 구별합니다. 그런 다음 사이버 범죄자가 정보를 얻지 못하도록 차단합니다.

 

실제 AI의 활용 사례를 살펴보겠습니다. 

 

사라는 평판이 좋은 은행에서 발급한 신용카드를 가지고 있습니다. 은행은 AI 시스템을 사용하여 거래 위치, 금액, 시간대 등 사라의 일반적인 지출 행동을 분석합니다. 은행은 빅 데이터 세트에 대한 행동 분석을 사용하여 이 정보를 검색합니다. 

 

사라의 신용카드로 한 번도 방문한 적이 없는 나라에서 거액의 거래가 이루어졌습니다. 은행의 AI 시스템은 사라의 이전 지출 습관을 분석한 후 이 거래를 이상 거래로 감지합니다. 

 

AI 시스템은 이러한 이상 징후를 기반으로 거래에 위험 점수를 부여합니다. AI는 점수에 따라 은행의 사기 탐지 팀에 경고를 보냅니다. 여기에는 거래에 관한 정보와 이상 거래가 발생한 이유가 포함됩니다. 이상 징후 감지.

 

사기 탐지 팀이 경고를 검토하고 거래의 적법성을 확인하려고 시도합니다. 사기 탐지팀은 사라에게 연락하여 거래 승인을 시도할 가능성이 높습니다. 

 

Sarah가 거래가 합법적인 것으로 확인되면 은행은 이 정보로 AI 시스템을 업데이트합니다. 시스템은 이 피드백을 통해 학습하고 무엇이 정상적인 행동으로 분류되는지에 대한 이해를 조정합니다.

가짜 계정 

사기꾼은 봇을 사용하여 거의 즉시 수백 개의 가짜 계정을 생성합니다. 사이버 범죄자는 가짜 계정을 통해 다음을 수행할 수 있습니다. 멀웨어 유포신원을 도용하고 개인을 대상으로 사기를 칠 수 있습니다.

 

AI는 사람들이 계정을 만드는 패턴을 분석하고 멀웨어나 컴퓨터 바이러스의 징후를 확인하여 가짜 계정을 탐지하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 사용자 아이디와 게시 행동 등 가짜 계정의 일반적인 특징을 파악할 수 있습니다. 

 

AI는 사용자 행동 패턴을 사용하여 합법적인 계정과 가짜 계정의 차이점을 조사할 수 있습니다. 가짜 계정은 대량의 콘텐츠를 빠르게 게시하거나 반복적인 행동을 하는 등 비정상적인 행동을 보이는 경우가 많습니다.

 

하지만 현재 세대의 AI 기반 봇 탐지가 100% 완벽하지는 않다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 트위터(현 X)의 CEO 엘론 머스크도 최근 인터뷰에서 소셜 플랫폼에서 봇을 줄이는 데 어려움이 있음을 인정했습니다. 

 

이처럼 낮은 성공률은 주로 AI를 학습시키는 데 사용되는 데이터 세트의 한계에 기인합니다. 결국 이러한 머신 러닝 모델은 우리가 가르친 데이터로만 작동할 수 있습니다. 하지만 기업이 데이터를 더욱 투명하게 공개함에 따라 AI 봇 탐지가 크게 개선될 가능성이 높습니다.

 

다음은 AI가 가짜 계정을 탐지하는 방법의 예시입니다. 

 

인스타그램에서 '제인 존스'라는 사용자가 계정을 생성합니다. AI 사기 시스템은 이미 정상적인 사용자가 계정을 생성할 때의 행동 패턴을 파악하여 사용자가 게시물을 올리는 빈도와 온라인에서 보내는 시간에 주목하고 있습니다. 

 

'제인 존스'가 가짜인지 확인하기 위해 AI는 사용자가 계정을 만든 방법을 평가합니다. 프로필 사진과 사용자 아이디를 확인하여 가짜 계정 생성 패턴과 일치하는지 확인합니다. 

 

시스템에서 계정 생성 후 한 시간 동안 'Jane Jones'가 50번의 글을 게시한 것을 확인했습니다. 실제 계정은 일반적으로 게시물의 게시 빈도가 낮고 게시 기간이 길기 때문에 이는 비정상적인 행동입니다. 

 

AI 시스템은 게시물의 내용을 검토합니다. 게시물의 텍스트가 반복되는 것을 감지하고 의심스러운 도메인 이름을 가진 멀웨어로 보이는 것을 홍보하여 다른 사용자가 다운로드하도록 유도합니다. 도메인 이름의 철자가 틀렸거나 비정상적인 최상위 도메인(TLD)을 사용하는 경우 의심스러운 것으로 분류됩니다. 웹사이트가 진짜라면 합법적인 도메인 이름을 사용할 가능성이 높으므로 검색 엔진을 통해 해당 사이트로 쉽게 이동할 수 있습니다. 

 

"또한 '제인 존스'는 많은 사용자에게 친구 요청을 빠르게 보내고 짧고 무의미한 메시지로 무작위 대화를 유도합니다. 

 

이 때문에 AI 시스템은 해당 계정에 가짜 계정일 가능성이 높다는 것을 강조하는 위험 점수를 할당했습니다. 이 정보는 운영팀에 전달되며, 운영팀은 해당 계정을 수동으로 검토합니다. 

 

전자 상거래 사기 탐지

사기 탐지

 

AI는 사기 활동과 관련된 다양한 데이터 포인트, 패턴, 행동을 분석하여 이커머스 사기를 탐지하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.  

 

다음은 AI가 이커머스 사기를 탐지하는 방법의 예시입니다. 

 

에이미라는 Etsy 사용자가 사이트에서 구매를 하고 있습니다. Etsy의 AI 사기 시스템은 이미 에이미의 일반적인 소비 패턴(구매 빈도, 주로 탐색하는 제품 카테고리 등)을 파악하고 있습니다. 일반적으로 에이미는 가정용품 구매를 좋아합니다.

 

에이미는 빠른 배송이 가능한 고가의 전자 기기를 주문했습니다. 이전에 전자 제품을 구매하거나 빠른 배송을 위해 결제한 적이 없었기 때문에 이는 비정상적인 현상입니다. AI는 이 사실을 인지하고 에이미의 청구 주소와 배송 주소를 비교합니다. 두 주소가 상당히 다르며 주문에 사용한 디바이스가 과거 기록과 일치하지 않는다는 것을 감지합니다. 

 

AI 시스템은 전자기기의 제품 설명과 고객 리뷰를 검토하여 유사하고 긍정적인 리뷰가 많은 경우와 같은 의심스러운 패턴을 감지합니다. 비정상적인 패턴이 발견되면 AI는 해당 리스팅을 가품으로 표시할 수 있습니다. 

 

AI 시스템은 Amy의 거래에 고위험 점수를 부여하고 이를 Etsy의 사기 감지 시스템에 전달합니다. 

 

이 시나리오에서 Etsy 팀은 경고와 Amy의 계정을 검토한 결과 사기로 판단했습니다. 그런 다음 Etsy는 에이미에게 연락하여 거래를 확인했습니다. 의심 수준이 높은 경우 Etsy는 Amy에게 연락하기 전에 거래를 자동으로 차단하도록 선택할 수 있습니다.

 

이커머스 기업이 잠재적인 사기에 대처하는 방식은 전적으로 자체 프로세스에 따라 다릅니다. 일부는 원격 관리자 소프트웨어를 사용하여 권한이 있는 인사팀에 경고를 생성하여 신속하게 조치를 취할 수 있도록 합니다. 

 

AI 사기 탐지 기능을 사용하면 어떤 이점이 있나요? 

 

AI는 기술의 힘과 사람이 주도하는 접근 방식을 결합하여 사기 사례를 탐지하는 데 유용합니다. 특히 대량의 데이터를 분석할 때 인간은 실수를 저지르기 쉽습니다. 이에 비해 AI는 거의 즉각적으로 사기 행위를 정확하게 식별하여 관련 사기 탐지 팀에 알릴 수 있습니다. 

 

또한 AI는 교육 자료 생성, 리소스 추천, 평가 수행을 지원하여 이러한 팀 내에서 지속적인 교육 및 훈련 노력을 지원할 수 있습니다. 또한 AI는 챗봇을 통해 실시간 상호작용을 제공하고 참가자에게 적응형 학습 경험을 제공함으로써 자동화된 웨비나를 향상시킬 수 있습니다,

 

사기 탐지 목적으로 AI를 사용하면 얻을 수 있는 주요 이점은 다음과 같습니다. 

정확도 

AI 알고리즘은 대량의 데이터를 매우 정밀하게 분석하여 기존의 규칙 기반 시스템에서 흔히 발생하는 오탐과 부탐을 줄일 수 있습니다(하지만 완전히 제거하지는 못합니다).

실시간 감지

AI를 통해 사기 활동을 실시간으로 모니터링하고 감지할 수 있으므로 진행 중인 사기에 신속하게 개입하고 예방할 수 있습니다. 클라우드 보니지 클라우드 VoIP 전화 시스템을 사용하면 AI 알고리즘이 비정상적인 전화 통화 패턴을 식별하여 사기 번호를 차단하거나 모니터링할 수 있습니다.

패턴 인식 

AI는 사람이나 기존 시스템이 감지하기 어려울 수 있는 복잡한 패턴과 이상 징후를 인식하는 데 탁월합니다.

확장성 

AI는 대규모 데이터 세트와 대량의 트랜잭션을 처리할 수 있으므로 점점 더 많은 트랜잭션을 처리하는 조직에 적합합니다.

빠른 감지

AI는 잠재적인 사기를 조기에 식별하여 더 큰 손실을 방지하고 비즈니스 또는 금융 조직에 미치는 영향을 최소화할 수 있습니다. 

추가 교육

AI 사기 탐지 소프트웨어는 사기 팀이 사기 사례를 분석하고 찾아내는 데 도움을 줄 수 있습니다. 하지만 AI 사기 탐지 도구를 적극적으로 사용하는 모든 팀원에게 교육을 제공하는 것은 필수적입니다. 기업에서는 직원을 위한 것뿐만 아니라 마케팅 전략의 일환으로 AI 사기 예방 및 전략에 대한 유익한 콘텐츠를 직접 제작하는 것도 고려할 수 있습니다.

강력한 AI 기술로 사기 탐지 기능을 혁신하세요.

 

AI는 대량의 데이터를 정확하고 거의 즉각적으로 분석할 수 있는 능력 덕분에 사기 탐지에 혁신을 가져왔습니다. 사람이 수천 건의 거래를 일일이 검토하여 사기 패턴을 찾아내는 대신, AI는 관련 당사자에게 사기를 신고하는 프로세스를 자동화하고 있습니다. 

 

대부분의 대형 이커머스 기업과 금융 기관은 이미 AI를 도입하여 금융 거래에서 사기 사례를 찾아내어 고객이 힘들게 번 돈을 잃지 않도록 보호하고 있습니다. 이러한 움직임에 동참하여 사기 탐지 전략의 일부로 AI 기술을 활용하세요. 

요약
인공 지능은 사기 탐지에서 어떤 역할을 하나요?
기사 이름
인공 지능은 사기 탐지에서 어떤 역할을 하나요?
설명
AI는 탐지 팀이 사기를 발견하고 분류하는 방식에 혁신을 가져올 것입니다. AI가 이미 사기 탐지를 어떻게 변화시키고 있는지 알아보세요.
작성자
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TuxCare
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