끊임없이 진화하는 사이버 공간에서 은행 사기를 탐지하는 방법은 무엇입니까?
은행 사기는 은행이 존재하는 한 존재해왔지만 온라인 뱅킹의 부상으로 완전히 새로운 차원으로 되었습니다. 사이버 범죄를 탐지하거나 이상 징후를 식별하는 은행 업계의 능력은 변화하는 기술에 적응해야 합니다. 금융 기관은 은행 사기를 지속적으로 감지해야 합니다.
은행 사기로 인한 손실이 누적될 수 있으므로 이를 줄이는 것이 필수적입니다. 이에 따라 은행과 핀테크 서비스는 이러한 손실을 줄이기 위한 예방 조치를 시행하기 시작했습니다. 정교한 데이터 사이언스 모델은 프로세스의 속도를 높이고 이상 징후를 예측하며, 은행의 지출을 보다 정확하고 예측 가능하게 줄일 수 있습니다.
사기꾼들은 온라인 뱅킹 세션을 가로채는 전문 지식 덕분에 전 세계 어느 은행이든, 어느 나라든 잠재적으로 공격할 수 있습니다. 사기꾼들의 가장 일반적인 행동은 다음과 같습니다.
- 클라이언트 자격 증명 도용
- 맬웨어 배포
- 멀웨어에 감염된 고객 계정에서 자금 훔치기
작가 Marc Goodman은 자신의 저서 미래 범죄(Future Crimes)에서 범죄자들이 신흥 기술의 첫 번째 착취자 중 하나라고 지적합니다. 범죄자들은 복잡한 기술을 순진한 사용자에 대해 사용하는 데 필요한 전문 지식을 빠르게 얻습니다.
오탐 결과의 함정
사기 탐지 시스템이 실제 거래를 잘못 읽고 사기로 플래그를 지정하여 거래가 거부될 때 오탐이 발생합니다. 이는 계좌 소유자와 은행 간의 고객 관계를 손상시킬 수 있습니다. 이것은 또한 거래 거부의 결과로 판매자가 판매를 잃게 되어 판매 킬러로 오탐되는 결과를 초래할 수 있습니다.
시스템이 오탐을 최소화하도록 보정되지 않은 경우 은행은 합법적인 거래를 사기로 잘못 분류하여 고객을 잃을 위험이 있습니다. 이러한 시나리오에서 은행이 신용 카드를 취소하는 경우 은행은 자비로 새 카드를 인쇄하고 불만을 가진 고객에게 우편으로 보내야 합니다. 이는 신뢰 상실과 고객 이탈 증가로 이어질 수 있습니다. 따라서 은행은 실제 거래와 사기 거래를 최대한 정확하게 구별해야 합니다.
이로부터 다음 도구와 기술이 사기 탐지에 필수적인 부분으로 됩니다.
은행이 사이버 범죄를 차단하고 오탐을 줄이기 위한 도구
데이터 분석 소프트웨어
데이터 분석 소프트웨어는 사기성 은행 거래를 탐지하기 위한 다양한 전술과 함께 제공됩니다. 여기에는 입력 날짜 유효성 검사, 중복 거래 플래그 지정, 숫자 값 합계 및 사기를 나타내는 이상값을 감지하기 위한 통계 계산과 같은 일상적인 비즈니스 데이터의 다양한 측면을 분석하는 모드가 포함됩니다. 소프트웨어의 내부 점검과 균형을 통해 독립형 사기 행위 조사를 위한 상황 분석뿐만 아니라 사이버 공격에 취약해지는 반복 가능한 은행 프로세스 분석 및 발생 위험 수준을 추정할 수 있습니다.
심지어 전통적인 은행 부문에서도 정보에 대한 관리 요구 사항이 증가하여 핀테크에 뒤지지 않도록 오랜 기간 동안 감사 조정이 주기적, 전통적인 접근 방식에서 위험 기반 모델로 전환되었습니다. 지역별로 개발된 소프트웨어를 통한 지속적인 감시는 예방적 통제가 불가능한 경우에 도움이 될 수 있습니다.
은행 업무에서 인공 지능 및 머신 러닝
이상 탐지는 인공 지능 기반의 고전적인 사기 탐지 기술입니다. 이 기술은 원격 은행 사기 및 자금 세탁 프로세스에 대해 측정하기 위해 설정된 규범에서 편차를 선택합니다. 이상 탐지 기반 사기 방지 솔루션은 예측 및 규범적 데이터 분석을 사용하는 솔루션보다 더 일반적입니다.
이상 탐지의 고유한 머신 러닝 모델은 들어오는 데이터의 지속적인 흐름을 기반으로 교육되며, 이는 은행 거래, 새 계정 생성, 대출 애플리케이션 및 기타 은행 거래와 관련하여 정상성을 위해 사전 설정된 기준과 지속적으로 비교됩니다. 시스템은 인간 모니터의 표준에서 벗어난 모든 편차에 플래그를 지정합니다. 데이터를 검토한 후 인간 모니터는 플래그를 선의의 경고로 승인하거나 거부할 수 있습니다. 인간 모니터의 결정은 머신 러닝 모델이 사기 행위의 탐지가 정확한지 여부와 그렇지 않은 경우 그것이 지금까지 볼 수 없었지만 허용 가능한 편차인지 이해하는 기초입니다.
사기 탐지를 위한 머신 러닝 기반 솔루션은 둘 이상의 데이터 채널과 여러 유형의 트랜잭션 및 애플리케이션에서 종종 병렬로 사기를 탐지하도록 훈련받을 수 있습니다.
인공 지능 기반 사기 방지 시스템을 사용하는 은행은 일일 오탐 수가 감소하고 실제 사기 적발률이 증가하는 경우가 많습니다. 이를 통해 은행은 실제 사기 사례를 근절하고 새로운 사기 관행을 감지하기 위해 리소스 할당을 재조정할 수 있습니다. 또한 계정 소유자에 대해 등록된 지리적 위치와 거래 발생 위치 간의 차이 또는 매우 불규칙한 유형의 구매 시와 같은 알려진 데이터 간의 불일치를 탐지할 수 있습니다.
은행 사기 방지를 위한 데이터 분석
최첨단 데이터 시각화는 지난 몇 년 동안 분석을 크게 발전시켰습니다. 데이터 사이언스는 숨겨진 패턴을 발견하고 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터에서 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 데이터 분석에는 유용한 통찰력을 제공하기 위해 데이터 마이닝, 머신 러닝 및 고급 분석의 조합이 필요합니다.
첨단 분석 기능은 다음 네 가지 일반 범주로 분류됩니다.
- 서술적 분석: 무엇이 발생했는 지를 설명합니다. 이것은 최근의 일기 예보와 같은 것일 수 있습니다.
- 진단 분석: 현상을 구체적으로 살펴보고 문제가 발생한 이유를 설명합니다. 즉, 사건이나 발생에 기여한 요인을 조사합니다. 예를 들어, 어떤 기상 조건이 허리케인을 일으켰는가 하는 것입니다.
- 예측 분석: 진단 정보에서 다음에 일어나는 현상을 예측합니다. 이것은 일기 예보를 들 수 있습니다. 그 지역의 날씨 패턴을 알고, 현재 날씨를 보고, 그리고 미래의 날씨를 예측합니다.
- 처방 분석: 솔루션, 예방 대책 또는 비상 대책 또는 손상 관리를 권장합니다.
예측 분석 및 처방 분석 소프트웨어는 동일한 데이터를 사용하고 유사한 학습을 받을 수 있습니다. 은행은 데이터 사이언티스트 또는 은행 데이터 전문가를 고용하여 먼저 매우 많은 양의 거래를 합법적, 허용 가능 또는 사기성으로 분류하여 기준선을 설정합니다. 머신 러닝 모델을 통해 실행하면 소프트웨어에서 은행 사기를 인식하고 플래그를 지정할 수 있습니다.
사기 조정
사기 조정은 은행의 사이버 범죄 무기고에서 강력하고 새로운 도구입니다. 단일 위치에서 사기 행위를 모니터링할 수 있는 중앙 집중식 플랫폼 형태로 작동합니다. 실시간 데이터 분석은 사기 방지 시스템과 함께 실행되어 사기를 신속하게 식별하고 이에 대응할 수 있는 민첩성을 제공합니다. 사기 조정의 또 다른 장점은 고객 지출 패턴과 추세를 기반으로 은행에서 사용할 고객 프로필을 개발할 수 있다는 것입니다.
따라서 전자상거래 소매업체는 고객의 구매를 실시간으로 감독하여 오탐 평가를 중단하도록 지원합니다. 따라서 사기 조정은 은행에 고객에 대한 보다 전체적인 이해를 제공하고 행동 데이터와 거래 데이터를 결합하여 사기 탐지 시스템을 미세 조정합니다.
은행의 미래는 정확한 사기 탐지를 필요로 함
점점 더 많은 금융 기관이 자동화되고 전체적이며 통합된 은행 사기 탐지 모드를 채택함에 따라 경험을 활용하여 장기적으로 탐지 시스템을 더욱 예리하게 만들 가능성이 있습니다.