SaaS 사기 스코어링이란 무엇인가요?

SaaS 사기 점수 매기기는 다음을 분석하여 사용자 행동 또는 거래가 사기일 확률에 숫자를 할당하는 관행입니다:

• 사용자 행동
• 기기 특성
• IP 주소
• 신원 속성. 

이 점수는 일반적으로 0에서 1까지이며, 점수가 높을수록 위험 수준이 높음을 나타내며 두 번째 인증 단계 트리거, 거래 검토 요청 또는 단순히 차단과 같은 조치로 이어집니다. 

SaaS 사기가 빠르게 진화함에 따라, 새로운 정보로 정기적으로 업데이트될 만큼 유연한 SaaS 사기 점수 모델의 필요성도 커지고 있습니다.

SaaS 사기 점수 산정 과정은 다음 단계를 따릅니다:

1. SaaS 사기 점수 시스템은 사용자 활동을 모니터링하고 각 이벤트에 대한 신호를 생성합니다. 
2. 이러한 신호는 규칙과 머신러닝 모델을 모두 사용하여 처리됩니다. 규칙은 알려진 위험 패턴을 감지하는 데 사용되며, 모델은 이상 징후와 미묘한 행동 변화를 감지하는 데 사용됩니다. 
3. 이러한 입력값을 기반으로 시스템은 실시간으로 위험 점수를 생성하며, 이는 해당 조치가 허용될지, 검토될지, 아니면 거부될지를 결정합니다.

사기 점수는 다음과 같은 다양한 사용자 데이터 범주에서 산출됩니다: 

• 식별 정보
• 거래 데이터
• 기기 & 브라우저 메타데이터
• IP 평판
• 지리적 위치
• 행동 신호 (타이핑 또는 탐색 속도). 

대부분의 시스템은 또한 다른 회사에 계정을 가진 사기꾼을 식별하기 위해 타사 신원 확인 및 다른 네트워크의 정보를 통합합니다. 

자사 및 타사 데이터를 사용하면 사기 탐지 효율성 수준이 높아지고 새로운 사기 수법으로부터 보호할 수 있습니다.

SaaS 애플리케이션을 위한 사기 점수 매기기:

• 사기 탐지 지원
• 수동 검토 의존도를 줄일 기회 제공
• 신속한 해결책을 제공하여 불필요한 비용 발생 및 수익 손실을 방지합니다.
• 사기 패턴에 대한 가시성을 높이고 사건에 대한 효과적인 대응을 구축하는 데 도움을 줍니다.
• 위험성이 높은 활동을 차단하는 동시에, 정당한 사용자는 통과시켜 수익을 보호하고 사용자 경험 저하를 방지합니다.

사기 점수화는 반복 결제 기반의 비즈니스 모델을 가진 SaaS 기업에 매우 중요합니다. 이는 쉽게 조작될 수 있기 때문입니다. 

반복 매출 모델은 다음과 같은 위험에 취약합니다:

• 계정 탈취
• 결제 사기
• 가짜 가입 

포괄적인 사기 점수 시스템은 효율성을 저해하지 않으면서 온보딩 프로세스를 보호하고, 계정 탈취를 방지하며, 청구 사기를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 

또한 AML 및 KYC와 같은 규정 준수 요구 사항을 충족하는 데 도움이 되며, 허위 거절 및 보안 사고 발생을 줄여 브랜드 신뢰도를 높입니다.

네, SaaS 사기 점수 책정은 일반적으로 실시간으로 이루어집니다. 

SaaS 기업은 거래가 처리되는 동안 개별 거래의 위험을 즉시 평가하기 위해 스코어링 모델을 적용합니다. 

이러한 방식은 일반적으로 높은 위험이 상존하는 등록, 로그인 및 결제 과정에서 특히 중요합니다.

사기 스코어링 정확도는 양질의 데이터 가용성에 달려 있습니다.

하지만, 데이터는 불완전하거나, 오래되었거나, 모순될 수 있습니다. 이러한 요인들은 모델의 효율성과 의심스러운 활동을 감지하는 능력에 영향을 미칩니다. 부실한 데이터 관리는 사기, 규정 준수 위험, 그리고 고객 불만의 위험을 증가시킵니다.

SaaS 애플리케이션용 사기 점수 도구는 결제 처리업체, CRM, 신원 확인 공급자 및 분석 도구와 같은 시스템에 API 이벤트 스트림을 통해 통합됩니다. 

이러한 통합은 사기 탐지 기능이 기존 프로세스에 통합될 수 있도록 합니다. 클라우드 네이티브 시스템 레거시 시스템은 맞춤형 통합 도구를 필요로 할 수 있지만, 쉽게 통합됩니다. 강력한 통합 기능은 실시간 의사 결정에 필수적이며 사기 관리.

이 분야의 주요 과제는 다음과 같습니다:

• 강력한 사기 방지 및 사용자 편의성 간의 균형
• 보호 민감한 정보
• 사기 수법이 진화함에 따라 모델의 효과를 유지
• 레거시 시스템과의 통합 또는 제한된 리소스로 인한 느려진 구현