AI 인프라 · 데이터 · 보안
AI 결제 · 부정거래 탐지
AI Payment Fraud Detection
"결제가 승인되기 전 0.1초, AI 가 부정거래를 걸러냅니다"
카드 도용, 계정 탈취, 어뷰징, 환불 사기 등 부정거래 패턴을 실시간 스코어링하여 결제 승인 전에 차단합니다. 해외결제 PG 연동 경험을 바탕으로 국내·크로스보더 결제 모두 지원하는 API 형태의 FDS 입니다.
#05
Service Profile
시장성
수익성
과금 모델API / 거래량 과금
카테고리 전망매우 좋음
Problem
현장에서 매일 겪는 문제
ISSUE 01
도용 카드 결제로 차지백(지불거절)과 PG 수수료 패널티가 발생한다
ISSUE 02
쿠폰·포인트 어뷰저가 매크로로 혜택을 쓸어간다
ISSUE 03
룰 기반 필터는 우회당하고, 정상 고객까지 막아 매출이 빠진다
AI 결제 · 부정거래 탐지가 해결합니다
Features
AI 결제 · 부정거래 탐지 핵심 기능
결제가 승인되기 전 0.1초, AI 가 부정거래를 걸러냅니다
실시간 리스크 스코어링
결제 요청 시 100ms 내 0~100 점 위험도 산출 및 승인/보류/차단 응답
디바이스 · 행동 핑거프린팅
기기, IP, 입력 속도, 이동 경로 등 수십 가지 신호로 봇과 사람을 구분
연결망 분석
같은 카드·주소·기기를 공유하는 계정 묶음을 그래프로 추적해 조직적 사기 적발
룰 + ML 하이브리드
업종별 규칙과 머신러닝 모델을 결합, 오탐(정상 고객 차단)을 최소화
크로스보더 결제 대응
Stripe·PayPal·Adyen·국내 PG 모두 연동, 국가별 리스크 프로파일 적용
차지백 대응 리포트
분쟁 발생 시 증빙 자료 자동 수집, 차지백 방어율 향상
Process
상담부터 운영까지
단계별로 검증하며 진행하므로 리스크 없이 도입할 수 있습니다.
1
거래 데이터 분석
과거 6~12개월 거래·분쟁 데이터로 사기 패턴 파악
2
모델 학습
업종 맞춤 리스크 모델 학습 및 룰셋 설계
3
API 연동
결제 플로우에 스코어링 API 삽입 (PG 전·후 모두 가능)
4
섀도 모드
2주간 차단 없이 판정만 기록해 정확도 검증
5
실 차단 전환
임계값 확정 후 실시간 차단 가동
Technology
적용 기술
Python · scikit-learn · XGBoostGraph DB (Neo4j)Redis 실시간 피처FastAPIKafkaStripe Radar 연동PG 결제 모듈Grafana
FAQ
자주 묻는 질문
PG 사 자체 FDS 가 있는데 또 필요한가요?
PG FDS 는 카드 네트워크 관점의 범용 탐지입니다. 귀사 고객 행동·상품·쿠폰 정책을 아는 자체 FDS 가 결합되면 탐지율은 올라가고 정상 고객 차단은 줄어듭니다.
오탐으로 정상 고객이 막히면?
초기 2주 섀도 모드로 오탐률을 측정하고, "보류 → 추가 인증(OTP)" 단계를 두어 정상 고객이 완전히 차단되지 않도록 설계합니다.
과금 방식은?
API 호출(거래) 건수 기반 종량 과금입니다. 월 최소 거래량 구간별 단가가 내려가며, 차지백 감소액 대비 비용을 투명하게 산출해 드립니다.
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