카드 사기는 신용카드만큼이나 오랫동안 존재해 왔습니다. 그러나 1899년 미국에서 처음으로 사례가 보고된 이후[1]
사기꾼과 그 방법은 점점 더 정교해지고 끊임없이 진화하고 있습니다.

다 들어보셨다고 생각하시면 됩니다. 그러나 금융 기관이자 카드 발급자라면 이제 보안에 대한 극도로 경계하고 사전 대응적인 접근 방식이 그 어느 때보다 필요합니다.

그렇다면 주목해야 할 최신 위협은 무엇이며 사기 관리 기술이 어떻게 탄력성을 향상시킬 수 있습니까?

친숙한 이야기

여러 면에서 카드 사기의 새로운 것 역시 낡았습니다. 사기 예방 문제는 특히 1990년대 중반과 은행 업무의 전자화 증가 이후 수십 년 동안 금융 기관 경영진을 밤샘하게 했습니다.

30년이 지난 후 디지털 결제 옵션의 지속적인 성장으로 인해 사기꾼은 시스템을 속일 수 있는 수단이 그 어느 때보다 많아졌습니다. 34년에는 직불카드 및 신용카드 사기로 인해 전 세계적으로 2022억 달러 이상의 손실이 발생했으며, 총 손실액은 XNUMX억 달러 이상으로 증가할 것으로 예상됩니다.
42년까지 2026억 달러, 50년까지 거의 2030억 달러에 달할 것입니다.[2]

오늘날 카드 발급업체가 직면한 가장 큰 사기 문제 중 하나는 카드 열거 공격의 증가입니다. 사기꾼은 무차별 대입 봇을 사용하여 카드의 은행 식별 번호(BIN)를 포함한 유효한 신용 카드 세부 정보를 추측합니다.
숫자 – 만료 날짜 및 카드 확인 값(CVV).

사기꾼들이 피싱부터 해킹까지 다양한 기술 기반 기술을 사용하여 은행이나 카드 계좌를 완전히 장악하는 등 계정 전체를 탈취하는 일도 점점 더 보편화되고 있습니다.

끔찍한 결과

악의적인 행위자들이 악의적인 도구를 무기고에 추가함에 따라 소규모 은행의 카드 및 결제 사업체가 사기로 인해 연간 수천만 달러를 잃는 것은 드문 일이 아닙니다. 이는 꼭 필요한 리소스와 기술을 많이 구매할 수 있는 금액입니다. .

그러나 이러한 즉각적인 금전적 손실은 사기 문제의 일부일 뿐이며, 특히 카드 발급 은행의 경우 더욱 그렇습니다.

대부분의 카드 사기 사례는 상담원과 통화하는 데 시간이 걸리며, 고객이 사기 거래를 보고하고 이의를 제기하고 새 카드를 주문함에 따라 비용이 증가합니다.

그러면 향후 사업에 손실이 발생할 가능성이 있습니다. 사기 사건은 은행에 있는 소비자의 신뢰를 떨어뜨려 다른 카드나 결제 서비스 제공업체로 몰게 만들 수 있습니다. 이로 인해 교환 수익뿐만 아니라 향후 관계 전체에도 비용이 발생할 수 있습니다.
고객과 함께 – 예금부터 모기지까지.

새로운 이야기

그러면 평판이 위태로워집니다. 사기에 대한 책임을 지고 가장 직접적인 타격을 받는 것은 발행 은행인 경우가 많습니다.

그러는 동안 기술의 발전으로 인해 사기꾼은 눈에 띄지 않고 파악하기 어려운 표적이 되었습니다. 항상 금융 기관보다 한 발 앞서 있는 것 같습니다.

그러나 기술은 또한 발행 은행에 반격하고 상황을 유리하게 바꿀 수 있는 더 많은 기회를 제공합니다. 앞서 나가려면 사전 예방적 사기 관리 전략의 일부로 다음 네 가지 조치를 취해야 합니다.

1. 자사 사기 제거

경제가 어려운 시기에 상인들은 자신들이 직면하는 사기의 60% 이상이 계좌를 개설하거나 신용을 신청했지만 상환할 의사가 없는 개인에게서 발생한다고 믿습니다. 예를 들어, 이러한 당사자 사기꾼은 지불 거절을 요구할 수 있습니다.
대출을 불이행하기 전에 물품을 반환하지 않거나 급여를 과장하지 않습니다.

이러한 유형의 사기를 방지하려면 은행이 연쇄 지불 거절 청구 또는 분쟁 거래를 주의 깊게 살펴보는 것이 중요합니다. 카드 네트워크는 지불 거절에 대한 책임을 점점 더 판매자에서 카드 발급사로 옮기고 있으므로 이에 대한 계획이 필요합니다.
귀하의 책임을 줄이십시오.

2. GenAI를 고려해보세요

금융 기관에게 생성적 AI는 사기 행위와 이에 맞서 싸우는 데 모두 사용할 수 있는 양날의 검입니다. GenAI 기반 악성 도구가 다크 웹에서 번창함에 따라 사기 관리 커뮤니티도 이 기술을 활용하고 있습니다.
기존 방어선을 보완하고 강화하는 힘.

3. 데이터 집계 

사기 행위는 여전히 소수의 거래에 불과하므로 지나치게 무뚝뚝한 예방 방법은 결제 프로세스에 마찰을 일으키고 고객 경험에 해를 끼칠 수 있습니다. 한 가지 대답은 단순한 규칙 기반에서 좀 더 경험적 기반으로 전환하는 것입니다.
더 스마트하게 작업하고 단순히 네트워크에서 사기를 쫓는 것을 방지하는 데 도움이 되는 구성입니다.

하지만 먼저 기존의 사일로를 무너뜨리고 다양한 고객 채널의 서로 다른 데이터 세트를 통합할 수 있는 강력한 데이터 전략이 필요합니다. 이렇게 하면 전체 계정 수명 주기에서 이상 징후에 대한 전체적인 모니터링을 시작할 수 있습니다.
– 규칙뿐만 아니라 예측 전략, AI 및 기계 학습도 사용합니다.

낮은 달러 거래는 개별적으로 의심스러워 보이지 않을 수 있습니다. 그러나 전체 포트폴리오에 걸쳐 급격한 상승은 곧 여러분의 관심을 끌고 가능한 사기의 원인을 다시 삼각 측량하는 데 도움이 될 것입니다. 조사 과정의 일환으로 귀하는 다음과 같은 조치를 취할 수도 있습니다.
후속 조치를 실행하기 위해 로봇 프로세스 자동화를 사용합니다. 

4. 기본을 잊지 마세요

새로운 기술을 제외하고, 기본 카드 매개변수 및 승인 제어를 준수하고 CVV 코드를 확인하고 만료일을 조사하는 등의 작업을 수행하는 것이 중요합니다.

또한 손상된 계정, 결제가 없는 과도한 승인, 판매자의 대량 신용 취소 및 갑작스러운 계정 활동 가속화를 면밀히 모니터링해야 합니다.

또한 카드 번호를 무작위로 발행하는 모범 사례를 고수하십시오. 만능은 아니지만 일련번호는 사기꾼이 추측하기가 훨씬 쉽습니다.

그 이후로 행복하세요?

사기 관리를 위해 어떤 접근 방식을 취하고 도구를 사용하든 가장 좋은 방법은 사기 팀이 긴밀하게 협력하고 기술 제공업체와 지식을 공유하는 것입니다.

후자는 지역이나 국가 전체의 사기 활동을 조감도로 볼 수 있는 반면, 전자는 지역적 세부 사항에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

궁극적으로 이런 종류의 협력은 사기꾼에 대항하는 강력한 무기가 될 것입니다. 그리고 그것은 은행에 도움이 될 수 있습니다. 행복한 결말을 쓰지는 않더라도 적어도 사기 이야기에서 신선하고 낙관적인 새로운 장을 시작하는 것입니다.  

[1]

Frank on Fraud, 최초의 신용카드 사기 사건 이야기, 22년 2022월 XNUMX일

[2]

WalletHub, 신용카드 사기 통계, 2023년

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• 출처: https://www.finextra.com/blogposting/25730/new-twists-in-the-old-story-of-card-fraud?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs