AI 인프라 · 데이터 · 보안

AI 결제 · 부정거래 탐지

AI Payment Fraud Detection

"결제가 승인되기 전 0.1초, AI 가 부정거래를 걸러냅니다"

카드 도용, 계정 탈취, 어뷰징, 환불 사기 등 부정거래 패턴을 실시간 스코어링하여 결제 승인 전에 차단합니다. 해외결제 PG 연동 경험을 바탕으로 국내·크로스보더 결제 모두 지원하는 API 형태의 FDS 입니다.

#05

Service Profile

시장성
수익성
과금 모델 API / 거래량 과금
카테고리 전망 매우 좋음
이런 고민이 있다면

현장에서 매일 겪는 문제

ISSUE 01

도용 카드 결제로 차지백(지불거절)과 PG 수수료 패널티가 발생한다

ISSUE 02

쿠폰·포인트 어뷰저가 매크로로 혜택을 쓸어간다

ISSUE 03

룰 기반 필터는 우회당하고, 정상 고객까지 막아 매출이 빠진다

AI 결제 · 부정거래 탐지가 해결합니다
주요 기능

AI 결제 · 부정거래 탐지 핵심 기능

결제가 승인되기 전 0.1초, AI 가 부정거래를 걸러냅니다

실시간 리스크 스코어링

결제 요청 시 100ms 내 0~100 점 위험도 산출 및 승인/보류/차단 응답

디바이스 · 행동 핑거프린팅

기기, IP, 입력 속도, 이동 경로 등 수십 가지 신호로 봇과 사람을 구분

연결망 분석

같은 카드·주소·기기를 공유하는 계정 묶음을 그래프로 추적해 조직적 사기 적발

룰 + ML 하이브리드

업종별 규칙과 머신러닝 모델을 결합, 오탐(정상 고객 차단)을 최소화

크로스보더 결제 대응

Stripe·PayPal·Adyen·국내 PG 모두 연동, 국가별 리스크 프로파일 적용

차지백 대응 리포트

분쟁 발생 시 증빙 자료 자동 수집, 차지백 방어율 향상

도입 절차

상담부터 운영까지

단계별로 검증하며 진행하므로 리스크 없이 도입할 수 있습니다

1

거래 데이터 분석

과거 6~12개월 거래·분쟁 데이터로 사기 패턴 파악

2

모델 학습

업종 맞춤 리스크 모델 학습 및 룰셋 설계

3

API 연동

결제 플로우에 스코어링 API 삽입 (PG 전·후 모두 가능)

4

섀도 모드

2주간 차단 없이 판정만 기록해 정확도 검증

5

실 차단 전환

임계값 확정 후 실시간 차단 가동

기술 스택

적용 기술

Python · scikit-learn · XGBoost Graph DB (Neo4j) Redis 실시간 피처 FastAPI Kafka Stripe Radar 연동 PG 결제 모듈 Grafana
FAQ

자주 묻는 질문

PG FDS 는 카드 네트워크 관점의 범용 탐지입니다. 귀사 고객 행동·상품·쿠폰 정책을 아는 자체 FDS 가 결합되면 탐지율은 올라가고 정상 고객 차단은 줄어듭니다.
초기 2주 섀도 모드로 오탐률을 측정하고, "보류 → 추가 인증(OTP)" 단계를 두어 정상 고객이 완전히 차단되지 않도록 설계합니다.
API 호출(거래) 건수 기반 종량 과금입니다. 월 최소 거래량 구간별 단가가 내려가며, 차지백 감소액 대비 비용을 투명하게 산출해 드립니다.

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