AI·ML과 Graph DB의 융합으로
이상거래 탐지의 새로운 기준을 제시합니다.
고도화된 사기, 기존 시스템으로는 막을 수 없습니다.
사업 유형별로 사기 패턴이 다르게 진화합니다.
PG사 사기 패턴
선불사업자 사기 패턴
이제는 도입을 미루기 어렵습니다.
I-FDS 도입 효과는 보안이 아니라 수익성과 운영 지표로 이어집니다.
사고 비용 절감
차지백·사고 처리 부담을 구조적으로 줄입니다
미확인 신종 사기 패턴까지 예측하고 거래 시점에 선제 대응합니다.
전환율·재이용률 방어
정상 결제 이탈을 줄여 브랜드 신뢰를 지킵니다
오탐을 줄여 정상 고객 결제 경험을 해치지 않으면서 보안을 강화합니다.
운영 리소스 절감
모니터링과 수동 분석 부담을 크게 낮춥니다
분석과 정책 반영을 자동화해 운영팀이 반복 대응보다 판단에 집중하게 합니다.
신규 사업 확장 기반
서비스 확장 속도를 늦추지 않고 리스크를 통제합니다
새 서비스 출시와 채널 확장을 막지 않는 보안 인프라를 구축합니다.
AI·ML과 Graph DB, Rule Engine의 융합으로 이상거래 탐지의 새로운 기준을 만듭니다.
AI가예측하고,Graph가관계를밝히고,
Rule이비즈니스정책을완성합니다.
AI/ML은 거래 자체의 이상 징후를 점수화합니다.
Graph DB는 거래를 둘러싼 연결 관계와 사기 네트워크를 드러냅니다.
Rule 엔진은 조직의 운영 정책과 예외 처리를 즉시 반영합니다.
GraphDB 관계 기반 심층 분석
계정·IP·기기·카드의 연결고리를 시각화하고 추적해 숨겨진 사기 네트워크를 탐지합니다.
AI/ML 지능형 예측 모델
국내 결제 환경에 최적화된 모델이 신종 사기 패턴을 자동으로 학습·예측합니다.
초저지연 아키텍처
평균 14ms 수준의 실시간 처리로 거래 흐름을 방해하지 않고 이상을 탐지합니다.
탐지부터 분석, 대응까지 단일 운영 흐름으로 연결합니다.
탐지와 대응을 잇는 통합 실행 아키텍처
연동, 판단, 운영이 분리되지 않고 한 흐름으로 이어져 도입과 운영 부담을 동시에 낮춥니다.
유연하게 확장되는 클라우드 네이티브 구조
멀티 클라우드, 표준 프로토콜 연동, 무중단 운영을 기본 전제로 설계해 금융 규정과 서비스 연속성을 동시에 만족시킵니다.
탐지, 분석, 대응을 하나의 운영 화면에서 끝냅니다.
거래 정보, 위험 근거, 관계망 분석, 즉각 조치를 한 화면에 모아 담당자가 빠르게 판단하고 바로 대응할 수 있습니다.
Graph DB에서 조회한 계정·IP·기기·가맹점 관계를 바탕으로, 단일 거래 뒤에 숨어 있는 연관 패턴을 함께 제시합니다.
도입 기업의 실질적인 성과를 운영 지표와 사례로 확인합니다.
카드 도용과 허위 매출로 차지백 손실이 누적되던 환경
다크웹 유출 카드 정보 악용과 유령 가맹점을 통한 허위 매출이 반복되면서, 기존 Rule 기반 FDS는 정상 해외 결제까지 차단하는 오탐이 많았습니다. 모니터링 팀은 급증하는 의심 거래를 수동으로 분석하며 과부하 상태에 놓여 있었습니다.
차지백 70% 감소, 운영 효율 2배 개선
Graph 기반 관계 분석으로 동일 IP·의심 가맹점·카드 사용 패턴을 네트워크 단위로 식별하고, 국내 결제 환경에 특화된 AI 모델로 오탐을 최소화했습니다. 그 결과 FDS 민원 90% 이상 감소와 모니터링 인력 50% 절감, 고위험 분석 집중 체계까지 확보했습니다.
계정 탈취와 프로모션 악용으로 브랜드 신뢰가 흔들리던 환경
공격적인 프로모션으로 신규 고객을 유치했지만, 전문 어뷰저의 프로모션 악용과 계정 탈취로 선불금 편취가 빈번했습니다. 부정 이용이 반복되며 정상 고객 이탈과 브랜드 신뢰 하락이 동시에 발생했습니다.
계정 탈취 95% 차단, 신규 가입자 20% 증가
접속 환경, 기기, IP, 시간대 정보를 통합 프로파일링하고 이상 징후 감지 시 즉시 추가 인증 또는 계정 보호 조치를 적용했습니다. 안전한 서비스 경험이 구축되면서 이탈 고객 복귀와 신규 가입자 증가, 프로모션 손실 최소화를 함께 달성했습니다.
컨설팅부터 기술 이전까지, 운영 가능한 형태로 도입합니다.
효과 검증부터 운영 전환까지 5단계로 진행합니다.
실데이터 검증, 기관계 연동, 안정화, 기술 이전까지 실제 운영 가능한 상태로 연결하는 도입 로드맵입니다.
