I-FDS | AI 이상거래 탐지 시스템

AI·ML과 Graph DB의 융합으로 이상거래 탐지의 새로운 기준을 제시합니다.

평균 14ms의 초저지연으로 실시간 탐지·분석·대응까지, 하나의 통합 플랫폼에서 완성합니다.

Problem

고도화된 사기, 기존 시스템으로는 막을 수 없습니다.

카드/PG/선불 시장은 빠르게 확대되고 있지만, 신종 사기와 규제 강화는 더 빠르게 증가하고 있습니다.

Threat Landscape

사업 유형별로 사기 패턴이 다르게 진화합니다.

PG사 사기 패턴

다중 가맹점을 통한 자금 세탁여러 가맹점을 경유해 자금을 분산·세탁하는 사기

고객 거래 위장정상 고객 행동으로 위장한 이상 거래 패턴

다크웹 유출 카드 악용다크웹에서 유통되는 카드 정보 활용 비대면 결제 사기

선불사업자 사기 패턴

계정 탈취 (ATO)충전금 편취 및 제3자 판매를 위한 불법 접근

프로모션 악용허점 분석을 통한 부당 이익 수취

환불 정책 악용다중 결제수단 전환을 통한 자금 세탁

거래 유형은 달라도 사기는 계정, 기기, 결제수단, 가맹점 간 우회 경로를 반복적으로 활용합니다.
연결 관계와 반복 패턴을 함께 봐야 조기 차단이 가능합니다.

Market Pressure

이제는 도입을 미루기 어렵습니다.

2021머지포인트 사태

피해 건수 급증과 함께 선불 시장 전반의 리스크가 부각선불업 규제 강화와 사업자 책임 범위 확대 논의 본격화

2023전자금융거래법 개정

피해 건수·금액 증가에 따른 이상거래 모니터링 의무 강화선불업 등록 기준 강화 및 사업자 수 확대에 따른 경쟁 심화

2024티몬·위메프 미정산 이슈

환금성 거래에 대한 시장 경계가 높아지며 규제 대응 요구 증가일평균 선불 이용건수 급증으로 실시간 탐지 체계 필요성 확대

Why Now

I-FDS 도입 효과는 보안이 아니라 수익성과 운영 지표로 이어집니다.

비용은 줄이고, 승인 품질은 높이고, 운영은 더 빠르게 만듭니다.

사고 비용 절감차지백·사고 처리 부담을 구조적으로 줄입니다미확인 신종 사기 패턴까지 예측하고 거래 시점에 선제 대응합니다.

전환율·재이용률 방어정상 결제 이탈을 줄여 브랜드 신뢰를 지킵니다오탐을 줄여 정상 고객 결제 경험을 해치지 않으면서 보안을 강화합니다.

운영 리소스 절감모니터링과 수동 분석 부담을 크게 낮춥니다분석과 정책 반영을 자동화해 운영팀이 반복 대응보다 판단에 집중하게 합니다.

신규 사업 확장 기반서비스 확장 속도를 늦추지 않고 리스크를 통제합니다새 서비스 출시와 채널 확장을 막지 않는 보안 인프라를 구축합니다.

Solution

AI·ML과 Graph DB, Rule Engine의 융합으로 이상거래 탐지의 새로운 기준을 만듭니다.

단일 기술이 아니라 세 개의 판단 엔진을 조합해 정확도, 설명 가능성, 운영 민첩성을 함께 확보합니다.

AI가 예측하고, Graph가 관계를 밝히고,
Rule이 비즈니스 정책을 완성합니다.

I-FDS는 국내 결제 환경에 최적화된 AI/ML 모델과 Graph DB, 운영 친화적인 Rule 설계를 하나의 판단 흐름으로 묶어 탐지 정확도와 대응 속도를 함께 끌어올립니다.

탐지 정확도10%상승정교한 하이브리드 스코어링

오탐률20%감소정상 거래 차단 최소화

신종 사기 대응2주

1일AutoML 기반 모델 진화

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.

Process

탐지부터 분석, 대응까지 단일 운영 흐름으로 연결합니다.

I-FDS는 거래 데이터를 수집하고 위험을 판별한 뒤, 운영자가 바로 판단할 수 있는 화면과 액션까지 함께 제공합니다.

01수집Kafka / API 기반 실시간 데이터 수집

02탐지AI/ML + GraphDB + Rule 융합 엔진 분석

03분석XAI 설명 가능 AI + 시각화 대시보드

04대응자동 차단 / 추가 인증 / 알림 발송

05학습모니터링 데이터 기반 모델 재학습

탐지와 대응을 잇는
통합 실행 아키텍처

연동, 판단, 운영이 분리되지 않고 한 흐름으로 이어져 도입과 운영 부담을 동시에 낮춥니다.

01연동

PG 거래 시스템, 카드사 API, 모바일 앱 데이터 수집Kafka, Redis Queue, REST API 기반 표준 연동

02판단

ETL, Validation, Enrichment 기반 전처리AI/ML, Graph DB, Hybrid Scoring 기반 이상거래 판별

03운영

Decision Engine, Action Handler, Outbound API 즉시 실행실시간 대시보드, 알림 시스템, XAI 분석으로 사후 추적

결과적으로 기존 시스템 연동부터 이상거래 판별, 대응 실행까지 하나의 운영 체계로 연결됩니다.

유연하게 확장되는
클라우드 네이티브 구조

멀티 클라우드, 표준 프로토콜 연동, 무중단 운영을 기본 전제로 설계해 금융 규정과 서비스 연속성을 동시에 만족시킵니다.

멀티 클라우드 / 하이브리드 지원AWS · OCI 호환 설계로 클라우드 또는 온프레미스 환경에 유연하게 배포하고 규정을 준수합니다.

표준 프로토콜 기반 연동Kafka, REST API 표준으로 기존 시스템과 빠르게 연동해 도입 비용과 기간을 최소화합니다.

무중단 서비스 운영MSA 기반으로 기능별 독립 배포·업데이트가 가능해 운영 중 장애 없이 시스템을 고도화합니다.

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.

이상거래 탐지ABC Mart · 2024.12.06 12:03:21

가맹점ABC MART

채널WEB

IP203.0.113.42

금액152,000원

[AI 분석] 위험 근거93.1점

신규 기기 사용

28%

24h 내 실패 다수

22%

해외 IP 대역

18%

연결망 시각화

사용자

계정

IP 203.0.113.42

iPhone 14

ABC MART

Graph DB에서 조회한 계정·IP·기기·가맹점 관계를 바탕으로, 단일 거래 뒤에 숨어 있는 연관 패턴을 함께 제시합니다.

즉각 조치

판정 조건93.1점 · 차단 Rule 일치

자동 실행거래 차단추가 승인 없이 즉시 차단

대안 시나리오

추가 인증 요청

모니터링 전환

Results

도입 기업의 실질적인 성과를 운영 지표와 사례로 확인합니다.

I-FDS는 탐지 성능 향상에 그치지 않고, 차지백 절감, 고객 신뢰 회복, 운영 효율 개선까지 연결합니다.

70%차지백 감소PG사 도입 사례

2x운영 효율 개선PG사 도입 사례

95%ATO 차단선불사업자 사례

20%신규 가입자 증가선불사업자 사례

PG사 도입 사례

Before카드 도용과 허위 매출로 차지백 손실이 누적되던 환경다크웹 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.

→

After차지백 70% 감소, 운영 효율 2배 개선Graph 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.

선불사업자 도입 사례

Before계정 탈취와 프로모션 악용으로 브랜드 신뢰가 흔들리던 환경공격적인 프로모션으로 신규 고객을 유치했지만, 전문 어뷰저의 프로모션 악용과 계정 탈취로 선불금 편취가 빈번했습니다. 부정 이용이 반복되며 정상 고객 이탈과 브랜드 신뢰 하락이 동시에 발생했습니다.

→

After계정 탈취 95% 차단, 신규 가입자 20% 증가접속 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.

Implementation

컨설팅부터 기술 이전까지, 운영 가능한 형태로 도입합니다.

실데이터 검증, 기관계 연동, 안정화, 운영 전환까지 도입 전 과정을 단계별로 관리합니다.

Project Roadmap

효과 검증부터 운영 전환까지 5단계로 진행합니다.

실데이터 검증, 기관계 연동, 안정화, 기술 이전까지 실제 운영 가능한 상태로 연결하는 도입 로드맵입니다.

컨설팅현재 환경 분석 및 맞춤 전략 수립

PoC / BMT실 데이터 기반 탐지 성능 및 효과 검증

연동 개발기관계 연동 및 고객 특화 정책 적용

안정화오픈 후 집중 모니터링 및 성능 최적화

운영 / 기술 이전운영 지원 및 담당자 교육·기술 이전

*조직 상황과 기관계 복잡도에 따라 일정은 조정되며, PoC/BMT 단계에서 우선 효과를 확인한 뒤 본 개발로 이어집니다.

통합 이상 금융거래 탐지 시스템

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