금융 사기의 증가는 심각한 우려 사항이며, 2022년에만 88억 달러의 엄청난 손실이 보고되었습니다. 미국 연방거래위원회(Federal Trade Commission)에 따르면 금융 사기로 인한 손실은 2021년부터 2023년까지 걱정스러울 정도로 30% 증가했습니다. 이는 사기꾼들이 이제 생성 인공 지능(AI)을 사용하여 더욱 복잡하고 금융 사기를 일으키기 때문에 기술 발전의 어두운 면을 강조합니다. 설득력 있는 사기.
보고서에 따르면 사기꾼은 사람의 대화를 모방하고, 개인 금융 정보를 요구하고, 악성 소프트웨어를 생성하고, 정교한 피싱 이메일을 만들고, 심지어 사람의 목소리를 복제하는 챗봇을 개발했습니다. 또한 즉각적인 디지털 뱅킹 결제의 편리함 덕분에 사기꾼은 사용자를 속여 신속하게 돈을 이체하도록 할 수 있으며, 이로 인해 피해자는 자금을 회수할 수 있는 수단이 거의 없게 됩니다.
금융 범죄와의 지속적인 전쟁에서 Feedzai와 같은 위험 관리 플랫폼은 중요한 역할을 합니다. 이러한 플랫폼은 기계 학습 및 빅 데이터 분석을 포함한 고급 기술을 활용하여 보안을 강화하고 끊임없이 진화하는 정교한 금융 사기 환경에 맞서고 있습니다.
Feedzai 이해
Feedzai는 인공 지능(AI)과 기계 학습을 사용하여 은행, 소매업체 및 결제 서비스 제공업체에 사기 방지 솔루션을 제공하는 RiskOps 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 전 세계적으로 운영되며 은행 및 전자 상거래와 관련된 위험으로부터 사용자를 보호하는 데 중점을 둡니다.
2011년 포르투갈에서 설립된 Feedzai는 나중에 본사를 캘리포니아로 이전하고 서비스를 190개국으로 확장했습니다. 처음에는 창립자인 Paulo Marques, Nuno Sebastião 및 Pedro Bizarro가 사기 탐지 솔루션과 운영 인텔리전스를 제공하기 위해 설립했습니다.
오늘날 Feedzai는 주로 사기를 탐지하고 금융 범죄에 맞서 싸우도록 설계된 AI 기반 솔루션 제품군으로 변모했습니다. 주요 고객은 Standard Chartered, Citibank 및 Lloyds Banking Group과 같은 확고한 금융 기관 및 은행으로 구성됩니다.
Feedzai의 용도는 무엇입니까?
Feedzai는 금융 보안의 다양한 위협과 취약성을 해결하는 데 중요한 역할을 하는 다목적 도구입니다. 여기서는 금융 산업에서 가장 시급한 과제를 해결하기 위해 Feedzai를 어떻게 활용하는지 살펴보겠습니다.
향상된 보상을 위한 가짜 계정 생성 방지
특히 소규모 및 빈번한 구매의 경우 디지털 거래가 급증하면서 판매자와 소비자 모두에 대한 보상이 크게 증가했습니다. 그러나 이러한 성장으로 인해 사기꾼과 범죄자가 보상 시스템을 악용할 수도 있습니다.
사기꾼들은 가짜 계정을 만들고 보상을 청구하기 위해 순환 자금 이체에 참여함으로써 cash없는 거래로의 전환과 보상의 게임화 증가를 이용하고 있습니다.
Feedzai는 숨겨진 사기 결제 네트워크를 찾아내기 위해 계정 소유자가 수행하는 네트워크 거래를 면밀히 조사하는 전문 업체입니다. 즉, 즉각적으로 드러나지 않을 수도 있는 사기성 패턴을dent할 수 있다는 의미입니다.
SIM 교환을dent
SIM 스와핑은 범죄자가 전화번호 소유자인 것처럼 가장하고 콜센터나 지점 직원을 조작하여 관련 SIM 카드를 교체하는 사기 행위입니다. 그들은 피해자의 데이터를 통신업체에 제공함으로써 이를 달성합니다.
범죄자는 해킹, 침해 또는 사용자가 소셜 미디어에서 공유한 정보 악용을 통해 이 데이터를 수집합니다. 그들은 이 정보를 사용하여 이동통신사를 속여 원래 SIM 카드를 자신이 관리하는 카드로 교체하도록 승인합니다. 이로 인해 수신되는 모든 전화와 메시지가 사기꾼에게 전달됩니다.
Feedzai는 SIM 교환을 감지하는 데 사용할 수 있는 거래 데이터를 분석하여 이러한dent에 대처하는 데 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 다양한 장치에서 여러 거래가 빠르게 발생하면 Feedzai의 알고리즘은 이를 의심스러운 활동으로 표시하고 금융 기관에 사기 가능성을 알립니다.
레거시 솔루션의 한계
금융 기관은 사기 탐지를 위해 규칙 기반 방법을 사용하는 오래된 포인트 솔루션에 의존하는 경우가 많지만 이러한 솔루션은 사기의 전체 범위를 해결하기에는 부족합니다. 기존 전략에는 세 가지 주요 제한 사항이 있습니다.
사일로화된 채널
레거시 솔루션은 특정 채널에만 국한되어 있어 여러 은행 상품과 결제 플랫폼을 포괄하는 사기 행위에 취약합니다. 이 제한된 범위로 인해 해결해야 할 취약점이 남아 있습니다.
격리된 분석
이러한 솔루션은 일반적으로 거래 데이터 또는 행동 활동, 장치 및 앱 사용 패턴, 생체 인식, 악성 코드dent, 네트워크 활동과 같은 금융 활동을 분석합니다. 그러나 두 가지 유형의 활동을 동시에 고려해야 하는 경우가 많기 때문에 진행 중인 사기를 신속dent식별하는 능력이 저하됩니다.
느린 적응
기존의 사기 방지 조치는 진화하는 사기 전술을 따라잡는 데 어려움을 겪고 있습니다. 머신러닝은 새로운 데이터를 동화하고 고객 행동에 대한 실시간 통찰력을 제공함으로써 이러한 격차를 해소합니다. Feedzai의 플랫폼은 다양한 결제 메커니즘에 맞춰진 AI 기반 전략을 채택하여 자금 세탁, 금융 사기 및 불법 활동을 신속하게 탐지하는 데 탁월합니다.
Feedzai: RiskOps 및 기계 학습을 통해 금융 보안 강화
Feedzai는 기계 학습의 힘을 활용하여 금융 보안을 강화하는 최첨단 RiskOps 플랫폼입니다. 이를 달성하는 방법을 분석해 보겠습니다.
RiskOps 접근 방식
Feedzai는 공정하고 고객 중심적인 관행을 통해 위험 관리를 운영화하는 방법론인 RiskOps를 기반으로 구축되었습니다. 이러한 접근 방식을 통해 금융 기관은 의심스러운 활동을 효과적으로dent하고, 사기꾼을 찾아내고, 사기 행위에 맞서 싸울 수 있습니다.
효율적인 관리
RiskOps는 금융 기관이dent데이터를 효율적으로 관리하고 여러 시스템 전반에 걸쳐 협업을 촉진할 수 있도록 지원합니다. 이러한 효율성은 고객을 위한 우수하고 신뢰할 수 있는 서비스로 이어집니다.
표준화된 리스크 관리
Feedzai 및 유사한 RiskOps 플랫폼은 금융 기관에 보다 효과적인 금융 위험 관리를 위한 표준화된 프레임워크를 제공합니다. 이러한 표준화는 위험과 같은trac인 개념의 평가를 단순화하여 기관이 위험 관련 조사 결과를 기반으로 측정, 분석 및 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 해줍니다.
핵심에서의 머신러닝
Feedzai의 플랫폼은 기계 학습을 활용하여 이벤트와 거래를 신속하게 처리합니다. 사람이 읽을 수 있는 의미 계층을 통해 쉽게 해석 가능한 결과를 제공합니다. 이 학습 모델은 다양한 소스의 데이터를 처리하여 사기 행위와 잠재적 피해자를dent하는 데 도움이 되는 상세한 고객 프로필을 생성합니다.
포괄적인 데이터 수집
Feedzai는 교차 채널, 교차 제품 및 타사 데이터를 포함한 다양한 소스에서 데이터를 수집합니다. 이러한 광범위한 데이터 수집을 통해 실제 거래와 사기 거래를 구별하고 각 고객과 은행의 상호 작용에 대한 전체적인 보기를 제공합니다.
실시간 사기 탐지
이 플랫폼은 카드, 즉시 이체, 디지털 지갑, 인출, 예금 등 다양한 결제 유형에서 사기를 실시간으로 신속하게 탐지하는 데 탁월합니다. 또한 다양한 결제 방법에 대해 생산 준비가 된 API를 제공하여 승인 또는 거부를 포함한 실시간 거래 추천을 가능하게 합니다.
Feedzai의 RiskOps 원칙과 기계 학습 기능의 통합은 사기 행위를 효율적으로dent하고 방지하여 궁극적으로 고객과 기관 자체를 모두 보호함으로써 금융 기관의 보안을 강화합니다.
사기 예방을 위한 Feedzai의 주요 기능
조기 발견 및 교육
Feedzai의 조기 탐지 기능을 통해 은행은 잠재적인 사기 피해자를 나타낼 수 있는 행동 생체 인식 및 비거래 패턴과 같은 디지털 신호를 찾아낼 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 은행은 위험이 발생하기 전에 위험 수명주기 초기에 고객에게 개입하고 교육할 수 있습니다. 자세한 경고는 보다 효과적인 고객 대화를 안내하는 구체적인 지표를 제공합니다.
커스터마이징
Feedzai는 맞춤형 옵션을 제공하므로 은행은 특정 사기 관련 문제에 대처하기 위해 규칙과 전략을 맞춤화할 수 있습니다. 진화하는 사기 계획에 대응하여 규칙을 수정할 수 있습니다. 또한 플랫폼은 은행 코드, 주 또는 제품 유형과 같은 매개변수를 사용하여 지역적 접근 방식을 채택할 수 있으므로 기관이 필요할 때 목표 전략을 개발할 수 있습니다. 이러한 유연성은 사기 예방 조치의 적응성을 향상시킵니다.
심사 행동 경고
Feedzai는 각 고객의 행동을 지속적으로 모니터링하여 사기 행위를 신속하게dent. Feedzai Case Manager를 사용하면 경고에 대한 빠른 조치를 취하고 프로세스를 간소화하며 팀 작업량을 구성할 수 있습니다. 교육, 역할 및 대기열 관리를 기반으로 특정 상담원 그룹에 맞춤형 알림을 전달할 수 있습니다. 대시보드 및 보고는 사기 유형을 분류하여 감지 및 경고 관리를 용이하게 합니다.
인간 중심 AI
Feedzai는 다차원 데이터와 AI를 통해 고객을 최우선으로 생각합니다. 이는 개인 행동을 기반으로 정확한 위험 프로필을 생성하여 은행이 변화를 더 쉽게dent하고 금융 범죄를 예방하는 동시에 긍정적인 고객 경험을 보장할 수 있도록 해줍니다. 이러한 접근 방식은 불공정한 분류와 고객 불편을 줄여줍니다.
포괄적인 RiskOps 아키텍처
Feedzai는 실시간으로 운영되며 데이터 관리를 위한 중앙 집중식 허브를 제공합니다. 이 아키텍처를 통해 금융 기관은 새로운 사기 위협을 감지하고, 새로운 비즈니스 요구 사항에 적응하고, 사용자 경험과 운영 성과를 분석할 수 있습니다. Feedzai를 사용함으로써 은행은 사기 예방 분야의 진화하는 추세에 앞서 나갈 수 있습니다.
인바운드 결제 모니터링
누군가를 성공적으로 사기하려면 사기꾼은 대상 계정을 제어해야 합니다. Feedzai를 사용하면 은행은 들어오고 나가는 지불을 모니터링하여 사기를 예방할 가능성을 높일 수 있습니다. 이러한 포괄적인 모니터링은 사기 예방 조치를 강화합니다.
피드자이의 장점
효과적인 사기 탐지 및 예방 : Feedzai의 고급 기계 학습 알고리즘은 사기 거래 및 활동을 실시간으로 식별하는 dent 이러한 사전 예방적 접근 방식은 금융 기관과 기업이 심각한 손실을 입기 전에 사기를 방지하는 데 도움이 됩니다.
맞춤형 위험 관리 : Feedzai의 플랫폼은 고도로 맞춤화 가능하므로 조직은 defi . 이러한 유연성 덕분에 시스템은 비즈니스 요구 사항과 위험 허용 수준에 맞춰 조정됩니다.
교차채널 보호 : Feedzai는 포괄적인 교차채널 사기 탐지 기능을 제공하여 온라인, 모바일, 매장 내 등 다양한 채널에서 거래를 보호합니다. 이러한 전체적인 접근 방식을 통해 사기 행위가 어디서 발생하는지에 관계없이 식별 dent
행동 분석 : Feedzai는 거래 데이터 외에도 행동 분석을 통합하여 사용자 행동, 장치 패턴 및 상황별 정보를 평가합니다. 이러한 다차원적 분석은 사기 탐지 정확도를 향상시켜 위양성과 부정성을 줄입니다.
실시간 모니터링 및 대응 : Feedzai의 실시간 모니터링을 통해 조직은 잠재적인 위협에 신속하게 대응할 수 있습니다. 거래 발생 시 위험을 평가함으로써 시스템은 사기 거래가 완료되는 것을 방지하기 위한 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다.
피드자이의 단점
복잡한 구현: Feedzai의 강력한 기능과 사용자 정의 옵션으로 인해 구현 프로세스가 복잡해질 수 있습니다. 조직은 플랫폼을 기존 시스템에 효과적으로 통합하기 위해 전용 리소스와 시간이 필요할 수 있으며, 이로 인해 전환 중에 중단이 발생할 수 있습니다.
높은 비용 : Feedzai의 기능은 인상적이지만 포괄적인 기능과 실시간 모니터링에는 비용이 듭니다. 예산이 제한된 소규모 기업이나 조직에서는 가격이 너무 비싸서 접근성이 떨어질 수 있습니다.
거짓 긍정 : 많은 사기 탐지 시스템과 마찬가지로 Feedzai는 때때로 거짓 긍정을 생성하여 합법적인 거래를 사기로 표시할 수 있습니다. 이로 인해 고객 불편, 추가 수동 검토 및 기업 수익 손실 가능성이 발생할 수 있습니다.
데이터 품질에 대한 의존성 : Feedzai의 기계 학습 알고리즘의 효율성은 사용 가능한 데이터의 품질과 양에 크게 좌우됩니다. 조직의 데이터가 불완전하거나 오래되었거나 부정확한 경우 사기를 정확하게 감지하는 시스템의 능력에 영향을 미칠 수 있습니다.
리소스 집약적 : Feedzai를 효과적으로 구현하고 관리하려면 플랫폼을 이해하고 설정을 미세 조정할 수 있는 숙련된 전문가로 구성된 전담 팀이 필요합니다. 이러한 리소스 집약적 접근 방식은 인력이 제한된 소규모 조직에는 어려울 수 있습니다.
Feedzai는 강력한 사기 탐지 및 예방 기능을 제공하지만 조직은 플랫폼을 채택하기 전에 특정 요구 사항, 예산 및 리소스를 신중하게 평가해야 합니다. 철저한 계획과 효과적인 통합을 통해 이러한 잠재적인 단점을 해결하면 Feedzai 사용의 이점을 극대화하는 동시에 단점을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
결론
Feedzai는 사기 예방 및 위험 관리 분야에서 강력한 기업입니다. 다양한 기능과 기능은 진화하는 위협에 맞서 싸우는 금융 기관의 역량을 강화하도록 설계되었습니다. 포괄적인 RiskOps 아키텍처, 조기 탐지 도구, 인간 중심 AI, 인바운드 결제 모니터링, 행동 경고 분류 및 사용자 정의 옵션을 통해 Feedzai는 고객과 비즈니스를 보호하기 위한 강력한 솔루션을 제공합니다.
사기 예방을 위한 Feedzai의 적극적인 접근 방식은 잠재적인 사기를dent하고 조기 개입 및 고객 교육을 가능하게 합니다. 개인 행동에 초점을 맞추고 오탐지를 줄임으로써 사용자에게 보다 원활하고 안전한 금융 경험을 보장합니다.
입출금 결제를 모니터링하고 실시간 경고를 관리하는 플랫폼의 능력은 금융 범죄와의 전쟁에서 귀중한 자산으로서의 입지를 강화합니다. 또한, 맞춤형 옵션을 통해 기관은 새로운 위협에 신속하게 적응하고 특정 과제에 맞게 전략을 맞춤화할 수 있습니다.
사기와 사기가 계속 진화하는 디지털 환경에서 Feedzai는 고객과 자산을 보호하려는 금융 기관의 중요한 동맹자입니다. 그 영향은 사기 탐지를 넘어 확장됩니다. 이는 신뢰, 규정 준수 및 운영 우수성을 촉진하여 궁극적으로 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 금융 생태계에 기여합니다.
