인공지능이 즉시 결제 사기에 맞서 싸운다.

실시간 결제 체계의 급속한 발전과 전 세계적 채택은 글로벌 금융 생태계의 중추적인 변화를 의미하며, 경제와 금융 포용성을 개선하고 범죄에 대한 새로운 기회를 제공한다. 거래를 처리하는 데 며칠 또는 몇 주가 걸리는 레거시 시스템의 의도하지 않은 이점 중 하나는 금융 기관이 사기를 식별하고 방지하는 데 시간이 더 걸린다는 것이다. 몇 초 만에 처리되는 거래는 효율성과 고객 경험에 매우 긍정적인 영향을 미치지만, 그 속도 때문에 사기를 탐지하고 대응하는 것은 특히 규모에 따라 엄청나게 어렵다. 즉석 결제가 상대적으로 새로워지면서 사기꾼들이 기업의 디지털 혁신에 있어 잠재적인 허점을 악용하려고 하므로 범죄가 발생하기 쉬운 환경도 조성된다. 이러한 문제에는 막대한 비용이 소요된다. US News & World Report에 따르면 성인의 65%가 사이버 공격을 걱정하고 있으며 미국에서는 지난해 사기 관련 손실이 100억 달러를 넘어섰다.

금융 서비스에 인공지능(AI)이 통합되면서 정교한 금융 범죄를 가능하게 하고 그에 대한 방어력을 강화하는 측면에서 복잡성이 한 단계 더 추가되었다. 이러한 도구는 사기꾼에게 기존 보안 조치를 압도할 수 있는 전례 없는 속도, 정확성 및 규모를 제공한다. 이에 따라 AI를 활용한 금융범죄가 늘어나고 있다. 특히, 사기꾼이 실제 데이터와 가짜 데이터를 뒤섞어 실제처럼 보이는 가짜 프로필을 만드는 합성 신원 사기가 지난해 천문학적으로 증가했다. 일부 추정에 따르면 합성 신원의 95%는 금융 기관에서 감지되지 않는다.

이러한 역학을 이해하고 AI 기반 범죄에 대응하기 위해 AI를 전략적으로 배포하는 것은 글로벌 금융 생태계를 보호하는 데 가장 중요하다.

모든 것은 신호로 시작된다.

조직의 사기 방지 데이터가 세분화될수록 AI 시스템을 훈련하여 가짜 시도를 인식하고 표시하도록 더 잘 준비할 수 있다. AI 시스템에는 데이터가 제공하는 통찰력(신호라고도 함)이 필요하다. 이러한 신호를 피어 간에 공유할 수 있는 프레임워크에 연결되면 실제 데이터를 보호하는 능력이 더욱 커진다. 범죄자의 AI가 보유한 개인 정보가 많을수록 보안망을 더 확실하게 빠져나갈 수 있다. 데이터 신호에 대한 범죄자의 접근을 제한하는 것은 개인과 기업을 보호하는 데 있어 매우 중요한 부분이지만, 빈번한 위반으로 인해 범죄 시장에는 수많은 개인 데이터가 넘쳐나게 되었다. 다크 웹에서 일반 미국인의 "전체 자격 증명"(주민등록번호, 이름, 생년월일 등)을 구매하는 데 드는 비용은 단 8달러이다.

더 나은 선택은 은행의 사기 방지 AI 시스템이 범죄자보다 더 많고 더 나은 데이터 신호에 액세스할 수 있도록 하는 것이다. 실시간 결제의 경우 이는 수십 년 동안 시장에 진출해 온 대규모 글로벌 결제 회사가 뚜렷한 이점을 가지고 있음을 의미한다. 수십억 건의 거래와 수조 달러를 처리하는 정교한 조직은 훨씬 더 많은 정보를 보유하고 있으며 수년 동안 AI를 사용해 왔으며 고객 파악(KYC) 행동 및 패턴 측면에서 수 광년 앞서 있다. 예를 들어, 행동 생체인식(타이핑 패턴, 마우스 움직임, 터치 역학 등)은 고유한 행동과 플래그 편차를 분석하는 데 도움이 될 수 있다. 지속적인 인증 프로세스를 통해 금융 기관은 범죄 행위자보다 우위를 점할 수 있다. 전체적으로 볼 때, 이 방대한 양의 글로벌 데이터는 금융 기관이 사기 시도를 예방할 뿐만 아니라 향후 사기를 예측하는 데 도움이 될 수 있다.

은행 보호로서의 네트워크 효과

중소형 은행은 일반적으로 대형 은행에 비해 데이터가 적고 보안에 투자할 리소스가 적기 때문에 AI 지원 금융 범죄에 가장 취약하다. 한 가지 해결책은 글로벌 결제 처리업체와 협력하여 훨씬 더 큰 신호와 더욱 정교한 범죄 퇴치 AI에 액세스하는 것이다. 사기를 최대한 방지하는 것이 결제 회사의 이익이기 때문에 은행의 여러 계층에 제공되는 보안 간에는 의미 있는 차이가 없다. 소규모/지방 은행의 고객은 대형 은행만큼 보호된다.

이 대규모 생태계에 참여함으로써 얻을 수 있는 또 다른 이점은 은행이 고객에 대해 더 많이 알 수 있다는 것이다. 더 많고 더 나은 고객 데이터는 은행이 잠재적으로 간과할 수 있는 허점이나 고객 요구 사항뿐만 아니라 거시적 추세를 더 빨리 식별하는 데 도움이 된다. 이 정보는 필요한 제품과 서비스를 개발하는 데 동원되는 데 도움이 된다. 더 나은 제품은 은행을 위한 새로운 잠재적 수익원을 창출하는 것 외에도 고객 만족도를 향상시키고 적절한 가드레일을 통해 전반적으로 보다 안전한 금융 생태계에 기여하는 데 도움이 된다.

실시간 결제의 확산과 AI로 인한 금융 범죄의 동시 증가로 인해 보안 전략의 패러다임 전환이 필요하다. 금융 보안의 미래는 보안 운영의 모든 측면에 AI를 완벽하게 통합하는 데 있다. AI의 힘과 대규모 결제 파트너의 네트워크 효과를 활용함으로써 금융 기관은 현재의 위협과 손실로부터 스스로를 보호할 수 있을 뿐만 아니라 미래의 위험을 예측하고 완화할 수도 있다. 금융 기관, 규제 기관, 기술 제공업체 간의 협력은 진화하는 위협에 보조를 맞출 수 있는 강력한 보안 프레임워크를 개발하는 데 매우 중요하다.