AI는 결제 사기 방지를 혁신하여 은행이 수백만 달러를 절약하도록 돕고 있습니다.

• Mastercard의 연구에 따르면, 평균적으로 기관들은 지난 한 해 동안 결제 사기로 6천만 달러 의 손실을 입었습니다.  
• 합성 신원 사기 및 사칭 사기가 생성형 AI로 인해 급증하고 있습니다. 
• 실시간 데이터 및 행동 인사이트를 사용하는 AI 도구는 사기 발생 전에 이를 막고 손실을 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 
• 83%의 업계 리더는 AI가 오탐 및 이탈을 줄였다고 말하며, 이는 사기 방지의 새로운 시대를 열었습니다.

사기로 인한 전 세계적인 재정적 피해액은 2023년[1] 4,850억 달러 이상으로 증가했습니다. — 이는 향후 몇 년간 증가할 것으로 예상되는 엄청난 수치입니다. 

하나의 촉매제? 사기꾼들은 생성형 AI를 사용하여 설득력 있는 딥페이크, 합성 음성 및 위조 문서를 빠르게 생성하여 대규모 소셜 엔지니어링 사기를 벌이고 있습니다. Deloitte 보고서에 따르면, 생성형 AI는 2027년까지 미국 사기 피해액을 400억 달러로 늘릴 수 있으며, 이는 2023년의 123억 달러보다 3배 이상 증가한 수치입니다.

하지만 은행들도 AI를 활용하여 더 빠르게 퇴치하기 위해 적극적으로 나서고 있습니다. 과거에는 사기 방지팀이 어떤 거래를 승인하거나 차단할지 결정하기 위해 수동 규칙을 설정했습니다. 이제 AI는 데이터를 분석하여 비정상적인 패턴을 감지하고 실시간으로 더 스마트한 승인 결정을 내릴 수 있습니다. 

이러한 변화는 이미 성과를 거두고 있습니다. Mastercard의 2025년 결제 사기 방지 보고서(Financial Times Longitude와 협력하여 발간)에 따르면, 발급사 중 42%와 매입사 중 26%가 지난 2년간 AI 덕분에 $500만 이상의 사기 피해를 예방했습니다. 하지만 사기 방지를 위해 AI를 최대한 활용하려면, 조직은 더 나은 위험 결정을 위한 모델에 활용되는 고품질 데이터가 필요합니다.

Mastercard 연구에 따르면, 기관들은 지난 한 해 동안 결제 사기로 인해 평균 6천만 달러의 손실을 입었습니다. AI가 사기꾼들이 더욱 설득력 있는 스캠을 만드는 데 도움이 되면서, 그러한 손실은 계속 증가할 것으로 예상됩니다:

• 범죄자들은 AI를 활용하여 대량의 공개 데이터를 분석하고 고도로 타겟팅된 행동 기반 사기를 만듭니다. 
• 저렴한 생성형 AI 도구를 사용하여 사기꾼들은 설득력 있는 피싱 메시지, 합성 음성 복제본, 딥페이크 비디오를 대량으로 만들 수 있으며, 이로 인해 피해자들이 사기성 거래를 승인하도록 조종하기가 더 쉬워집니다.

한편, 실시간 결제가 인기를 얻음에 따라, 금융 기관은 AI 기반 사기 시도를 식별하고 차단할 수 있는 짧은 시간만 가집니다. 이것이 바로 결제 업계 리더들이 다양한 사기 위험을 예의 주시하고 있는 이유입니다.

• 리더들은 합성 신분 사기(61%), 사칭 스캠(60%), 국경 간 사기(54%)를 향후 1년간 가장 빠르게 증가할 위협으로 보고 있습니다. 도난당한 개인 정보와 위조된 세부 정보를 결합하여 가짜 신원을 생성하는 합성 신원 사기가, 사기꾼들이 AI를 이용해 방대한 데이터 세트를 분석하고 더 설득력 있는 프로필을 구축하면서 급증하고 있습니다.
• 기타 증가하는 위험에는 전자상거래 사기(47%), 구매 후 지불(BNPL) 남용(42%) 및 딥페이크(21%)가 포함됩니다. 악의적인 행위자들이 무단 BNPL 계정이나 거래를 만들 때 발생하는 전자 상거래 사기 및 BNPL 남용 우려는 디지털 결제 환경 전반에 걸쳐 더 강력한 고객 보호의 필요성을 강조합니다.

결제 업계 리더의 90%는 사기 방지에 AI 활용도를 높이지 않는다면 향후 3년 내 더 큰 재정적 손실을 예상합니다. 

다행히도 거래 패턴 분석부터 수동 검토 감소까지, 사기 방지를 위해 AI를 적용할 수 있는 다양한 방법이 있습니다. 그 결과, 많은 기관들이 이미 높은 투자 수익(ROI)을 창출하고 있습니다:

• 응답자의 85%는 AI를 사기 사례 분류 및 조사, 거래 패턴 인식, 의심스러운 거래 실시간 탐지에 사용하여 성과를 거두고 있다고 보고했습니다.
• 83%는 AI가 사기 조사 및 사건 해결을 위한 이들의 프로세스를 크게 단축시켰다고 응답했습니다.

​​​하지만, 지속적인 투자가 가장 큰 수익으로 이어진다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 5년 이상 AI를 사용해 온 조직은 손실된 수익에서 430만 달러를 절약했다고 보고했으며, 이는 평균 절감액인 220만 달러의 거의 두 배에 달합니다. 

동시에, 사기 수법이 진화함에 따라 AI를 최신 상태로 유지하는 것이 상당한 난관이라는 것을 리더들은 알고 있습니다. 새롭게 떠오르는 위협에 대응하기 위해, AI 도구는 실시간으로 학습하고 적응해야 합니다. 

실시간 데이터와 행동 통찰력을 통합하는 AI 도구를 통해 조직은 더 효율적인 승인 결정을 내려 승인율을 높이고 고객을 만족시킬 수 있습니다.

문제점: 역사적으로 은행들은 거래를 승인하거나 차단하기 위해 규칙 기반 시스템을 사용해왔습니다. 예를 들어, 은행은 특정 금액을 초과하는 구매에 플래그를 지정하거나 비정상적인 위치에서 발생하는 거래를 거부하는 규칙을 설정할 수 있습니다. 하지만 문제는 이렇습니다: 경직되고 수동적인 프로세스는 사기 탐지를 지연시킬 수 있으며, 특히 사기가 더 빠르고 복잡해짐에 따라 더욱 그렇습니다.

솔루션: AI 솔루션은 이러한 한계를 쉽게 극복할 수 있으며, 수백만 개의 데이터 포인트를 분석하여 거래 위험을 신속하게 평가하고 실시간 인사이트를 제공합니다. 이는 은행이 새로운 위협이 전개될 때 이를 감지하고 신속하게 정보에 입각한 결정을 내려, 탐지 지연을 최소화할 수 있다는 의미입니다.

80%의 조직이 AI가 불필요한 수동 검토를 없애는 데 도움이 되었다고 보고한 것은 놀라운 일이 아닙니다. AI는 발급사 및 매입사가 위협을 조기에 예측할 수 있도록 해주며, 더 복잡한 조사를 위한 역량을 확보해줌으로써 사기 대응 팀에게도 이점을 제공합니다.

문제: 정적 승인 규칙은 세밀함이 부족하여 오탐을 야기하는 경우가 많습니다. 즉, 정상 거래가 부정 거래로 잘못 식별되어 거절되거나 검토 대상으로 분류되는 것입니다. 내부 팀의 업무 부담을 가중시킬 뿐만 아니라, 이는 고객 경험에도 부정적인 영향을 미칩니다. 

솔루션: 고급 AI 모델은 다양한 데이터 포인트를 분석하여 사기 위험을 정확하게 평가할 수 있습니다. 예를 들어, 일반적인 중가 의류를 구매하던 고객이 시즌 세일 기간 동안 갑자기 여러 개의 명품 패션 아이템을 구매하는 경우, 고급 AI 모델은 과거 구매 행동, 가맹점 신뢰도, 시기 등의 요소를 분석하여 이러한 지출 급증이 정당한 행동인지 판단할 수 있습니다.

이러한 상황 인지 인텔리전스는 고객과의 마찰 없이 사기를 방지하는 더욱 정확한 승인 결정을 가능하게 합니다. 실제로, 응답자의 83%는 지난 한 해 동안 AI가 오탐 및 고객 이탈률을 크게 줄였다고 보고합니다.

문제: AI가 실시간 사기 탐지를 지원할 수 있지만, 효과를 유지하기 위해서는 고품질 데이터가 필요합니다. 리더들은 이러한 요구 사항을 이해하고 있으며, 응답자의 64%는 진화하는 위협에 보조를 맞추기 위해 새롭고 신뢰할 수 있는 데이터 소스에 대한 Access를 가속화해야 한다고 말합니다.

솔루션: 효과적인 AI 사기 탐지 모델은 카드 네트워크 인텔리전스, 가맹점 데이터 및 소비자의 디지털 신원 정보 등 결제 생태계 전반의 입력을 통합합니다. 

예를 들어, AI 도구는 과거 사기율을 기반으로 가맹점의 위험을 평가하는 동시에, 구매 또는 계정 변경과 같은 활동이 단기간 내에 얼마나 자주 발생하는지 추적하는 고객의 활동 빈도(velocity count)를 분석할 수 있습니다.

앞으로 조직의 AI 사기 탐지 성공 여부는 두 가지 요소에 달려 있습니다. 대량의 데이터를 분석하는 모델의 역량과 과거 패턴 및 새로운 정보를 결합하여 의사 결정을 지원하는 능력입니다.

생성형 AI가 사기 환경을 바꾸고 있습니다. 사기범들은 AI로 더욱 빠르고 능동적으로 대처합니다. 금융 기관들 역시 그래야 합니다.

Mastercard의 Decision Intelligence 솔루션은 AI 및 네트워크 인사이트를 활용하여 위험 수준에 따라 거래를 분석하고 점수를 매깁니다. 풍부한 실시간 인사이트를 통해, 확신 있는 승인 결정을 내리고, 더 많은 정상 거래를 승인하며, 사기 수법이 계속 진화함에 따라 수익을 보호할 수 있습니다. 

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