SAS Fraud Decisioning
SAS Viya의 SAS Fraud Decisioning은 머신러닝 기술을 바탕으로 실시간 판정, 고객 서비스 자동화 및 예측 분석 기능을 제공하므로, 신종 사기 위협과 공격 벡터를 신속하게 식별하여 위험 노출을 줄이는 것이 가능해집니다.
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고객 경험 개선 및 마찰 최소화
모든 거래 유형을 아우르며 데이터를 통해 행동을 프로파일링하여 오탐지의 비율을 줄이고, 모든 거래에서 사기 탐지의 정확도를 높일 수 있습니다. 유연하고 통합된 상황 기반의 경보 분류 및 조사 기능을 통해 수동 및 자동 셀프서비스 옵션을 모두 지원합니다.
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위협에 보다 신속히 대응
대용량 데이터 환경에서 높은 처리량 및 저지연 응답 시간을 제공하는 인메모리 처리로 트랜잭션의 100%를 실시간으로 프로파일링, 스코어링 및 판정합니다. 이를 기반으로 일상적인 사기 대응이 보다 수월해지고 대기 시간이 줄어들게 됩니다.
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데이터와 이벤트에 대한 통합 뷰
전사적인 사기 모니터링 뷰와 채널 전반의 완전한 고객 뷰를 확보하게 됩니다.
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데이터 통합 강화
유연한 오케스트레이션을 통해 내외부 데이터 소스를 연결하고 맥락에 맞는 채널 인사이트를 확보하여 이벤트에 대한 이해가 높아집니다.
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운영 효율성 향상
챔피언-챌린저 방식을 사용하여 머신러닝 모델을 빠르게 실행하고, 복잡한 비즈니스 규칙, 이상값 탐지, 판정 기능을 하나의 플랫폼에 결합하는 새로운 전략을 개발할 수 있습니다.
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총 소유 비용 절감
SAS의 클라우드 네이티브 사기 대응 솔루션이 제공하는 안정적이고 확장 가능하며 안전한 컴퓨팅 성능을 통해 향후 증가하는 신원 확인, 고객 인증, 사기 탐지 업무 소요에 유연하게 대응할 수 있습니다.
사기 감지 및 예방 분야의 리더, SAS
사기 행위에 따른 결제 사기 위협을 탐지
업계 최고 수준의 사기 분석 및 머신러닝 기능을 통해 지불, 비금전적 거래 및 이벤트를 모니터링하여 결제 사기, 신용 결제 사기 및 소셜 엔지니어링 수법을 탐지합니다.
자금 운반책과 퍼널 계정을 실시간으로 식별
고객 활동과 계정 유지관리 이벤트가 여러 채널에서 개시되는 시점을 모두 모니터링하여 계정 탈취 사기 발생 시 은행이 규제 리스크에 노출되기 전에 이를 탐지합니다.
신규 은행 거래에서 합성 사기를 더 빠르게 포착
기존의 신원 확인 및 인증 절차를 넘어 신원의 일부가 허위인 것으로 의심되는 경우에는 즉각적인 조치를 취합니다.
수표 사기로 인한 손실 및 노출 방지
과거 고객 활동, 거래 세부사항, 수표 이미지 분석 결과 등 수표 거래 위험 평가와 관련된 모든 데이터를 신속하게 확인합니다.
범죄자의 대출신청 사기를 통한 신용 접근 방지
심사의뢰 비율이 낮은 신규 신용대출 신청자에 대한 평가와 일괄처리를 통해 리스크를 평가하여 버스트 아웃(Bust Out) 사기를 사전에 예방합니다.
사기성 전자상거래의 결제 승인 중단
판매 업체 및 외부 결제처리업체 전반에서 사기성 거래를 감지합니다.
원격 신원 확인 극대화
데이터 및 서비스 제공업체에 대한 A/B 테스트를 통해 타사 데이터의 공급자가 늘어나게 되므로, 가장 효과적인 솔루션을 몇 초 만에 배포할 수 있습니다.
주요 기능
차세대 SAS Fraud Decisioning은 실시간 데이터 보강, 오케스트레이션, 판정을 결합하여 모델 관리, 거버넌스 및 개발, 신속한 경보 분류, 사례 관리, 대시보드, 보고를 모두 클라우드 네이티브 플랫폼에서 처리합니다.
클라우드 네이티브 기술
자신감 있는 의사결정, 가치 극대화, 더 빠른 결과, 개방형 통합을 지원합니다. 규모 확대 및 트래픽 급증 시 확장하거나, 최적화된 비용 관리를 위해 축소하는 방식으로 변화하는 비즈니스 니즈를 충족할 수 있습니다.
실시간 프로파일링, 스코어링 및 판정
밀리초 단위의 응답 시간으로 실시간으로 거래를 프로파일링하고 스코어링 및 판정하여 대응 방법에 대한 즉각적인 인사이트를 제공함으로써 고객 신뢰를 구축할 수 있습니다. 사기로 인한 손실을 방지하여 고객 충성도를 유지할 수 있게 됩니다.
업계 최고의 첨단 분석 기능
적응형 머신러닝 방식 등 업계를 선도하는 분석 기술을 통해 새로운 위협을 식별하고, 새로운 규칙과 시나리오를 실시간으로 자동 제안하여 가장 정확한 거래 리스크 평가와 향상된 사기 대응 관리를 구현합니다.
유연한 데이터 오케스트레이션
형식, 소스 등에 관계없이 모든 내외부 데이터를 단일 솔루션에서 오케스트레이션합니다. 인메모리 처리를 활용하여 데이터 볼륨이 증가해도 보다 빠르게 결과를 도출합니다. 사례 관리 및 리포팅 시스템과도 손쉽게 통합됩니다.
사용자 정의 가능한 데이터 통합
고객 데이터, 규칙, 판정을 하나 또는 그 이상의 타사 정보 공급자로부터 얻은 데이터로 보완할 수 있는 구성 가능한 데이터 보강을 지원합니다. 유입되는 각 트랜잭션을 사기 대응 관리 시스템으로 내보내기 전에 어떤 경로를 거쳐 변환, 보강, 검증할 것인지 자체 정의가 가능합니다.
접근법의 지속적인 개선
챔피언/챌린저 모델 그리고 데이터 및 서비스 제공업체에 대한 A/B 테스트를 활용하여 신원 확인 전략에 대한 여러 접근법을 비교 분석함으로써 가장 효과적인 전략을 몇 초 안에 배포할 수 있습니다. 영향 분석을 통해 새로운 전략의 효과를 파악하여 현재의 접근법을 지속적으로 개선하고 소비자 행동의 변화에 대응하는 것이 가능합니다.
