SaaS 결제 사기 방지는 무엇일까요?

SaaS 사기 방지는 SaaS 플랫폼에서 무단, 사기 또는 악의적인 거래를 감지하고 방지하는 프로세스입니다.  보안 도구, 행동 분석 및 자동 경고를 사용하여 지불 이상 및 계정 오용으로 인해 피해가 발생하기 전에 이를 감지합니다. 

이 절차는 자금 보호, 플랫폼 무결성 보장 및 사용자 신뢰 유지에 매우 중요하며, 특히 반복 청구 및 셀프 서비스 구독을 제공하는 회사의 경우 더욱 그렇습니다. 

SaaS 기업들은 수많은 특정 유형의 결제 사기에 취약합니다. 

• 계정 탈취: 해커는 도난당한 자격 증명을 사용하여 사용자 계정에 불법적으로 액세스하고, 자주 청구 정보에 액세스하거나 저장된 결제 수단을 악용합니다. 
• 우호적 사기: 합법적인 소비자가 구매한 후 은행에 승인하지 않았다고 주장하며 거래에 대해 허위 이의를 제기할 때 발생합니다. 
• 도난당한 신용 카드: 사기꾼들은 적발을 피하기 위해 SaaS 무료 체험이나 저렴한 구독 서비스로 도난당한 결제 정보를 테스트합니다. 
• 차지백 사기: 고객이 회사의 공식 환불 메커니즘이 아닌 은행을 통해 의도적으로 환불을 요청할 때 발생합니다.
• 가짜 계정 및 봇 가입: 자동화된 봇은 프로모션을 악용하거나 도난당한 결제 정보를 대규모로 테스트하기 위해 가짜 계정을 만듭니다.

사기 거래 한 건만으로도 심각한 문제가 발생할 수 있습니다.  그 영향은 다음과 같습니다. 

• 매출 손실: 사기성 지불 거절은 기업에 금전적 손실을 초래하고 결제 처리 업체로부터 불이익을 받을 수 있습니다. 
• 운영 중단: 사기 조사 및 지불 거절 분쟁은 성장 활동에 필요한 시간과 자원을 소모합니다. 
• 고객 신뢰 저하: 단 한 번의 데이터 유출이나 ATO 사고만으로도 사용자 신뢰에 장기적인 손상을 초래할 수 있습니다. 
• 높은 거래 수수료: 과도한 지불 거절은 기업의 처리 비율을 높이거나 결제 게이트웨이에서 계정 정지를 초래할 수 있습니다.

SaaS 회사가 결제 사기를 미연에 방지하기 위해 취할 수 있는 몇 가지 단계는 다음과 같습니다. 

1. 다단계 인증(MFA) 시행: 로그인 시 추가 단계를 요구하면 계정 도용 위험이 크게 줄어듭니다. 
2. 사용자 행동 모니터링: 실시간으로 이상 징후를 발견하기 위해 로그인 위치, IP 변경 및 구매 패턴을 추적합니다. 
3. 제한 평가판 악용: 자동 또는 사기성 가입을 줄이기 위해 이메일 확인, CAPTCHA 및 기기 지문 인식을 사용합니다. 
4. 결제 데이터 토큰화: 안전한 토큰화 및 암호화를 사용하여 중요한 데이터를 보호합니다.. 
5. Webhook 및 알림 사용: 로그인 시도 반복 또는 여러 거래 거부와 같은 의심스러운 활동에 대한 자동 알림을 설정합니다. 

SaaS 비즈니스는 사기 방지 도구를 선택할 때 다음과 같은 핵심 기능을 고려해야 합니다. 

• 머신 러닝 알고리즘: 패턴 인식에서 발생할 수 있는 이상 현상을 위해 데이터를 분석하는 적응형 시스템
• 실시간 의사 결정: 거래 발생 시 승인, 플래그 지정 또는 차단 기능 
• 지불 거절 관리: 관리 및 이의 제기를 지원하도록 설계된 도구 SaaS 지불 거절.
• 사용자 확인 제어: 문서 업로드, 이메일 확인 또는 전화 확인을 통한 신원 확인에 대한 기본 제공 지원.
• 통합 유연성: 표준 청구 플랫폼, CRM 및 SaaS 결제 게이트웨이. 

많은 SaaS 제공업체는 사기 방지 기능을 플랫폼에 통합하고 있습니다.  여기에는 다음이 포함될 수 있습니다. 

• 안전한 결제 프로세스: 암호화된 결제 흐름은 공격자에 대한 노출을 줄이는 것을 목표로 합니다.
• 로그인 보호 기능: 자동 세션 모니터링, 로그아웃 타이머 및 의심스러운 IP 차단 
• 역할 기반 액세스 제어(RBAC): 권한이 있는 팀원만 중요한 결제 또는 사용자 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다. 

결정하려면 다음 질문을 스스로에게 해보세요. 

• 플랫폼의 사용자 가입 또는 결제량이 증가하고 있습니까? 
• 설명할 수 없는 지불 거절 또는 갑작스러운 트래픽 급증을 경험한 적이 있습니까? 
• 고객 결제 정보를 저장 또는 처리하고 있습니까? 

결정 요인: 

• 거래량 및 거래액 
• 결제 시스템의 자동화 수준 
• 사용자 유형 및 위험 노출(예: B2C 대 B2B) 
• 규제 의무 업계와 관련된 
• 과거 사기 또는 데이터 유출 사례