어떤 산업도 사기로부터 안전하지 않으며, 금융, 소매, 충성도 프로그램에서 사례가 증가하고 있습니다. 가짜 송장과 위조 영수증부터 신원 사기와 합성 계정에 이르기까지 전통적인 사기 탐지 방법으로는 따라가기 어렵습니다.
많은 기업들이 여전히 수동 검토에 의존하고 있는데, 이는 느리고 오류가 발생하기 쉬우며, 종종 피해가 발생한 후에야 사기를 탐지합니다. 사기 전술이 더욱 정교해짐에 따라 조직은 더 스마트한 접근 방식이 필요합니다.AI 기반 자동화된 문서 사기 탐지는 실시간으로 문서를 확인하고 이상 징후를 탐지하며 사기 발생 전에 이를 방지할 수 있는 선제적 솔루션을 제공합니다.
여기에서 AI 기반 지능형 문서 처리(IDP)가 게임을 바꾸고 있습니다. 기계 학습, 광학 문자 인식(OCR), 실시간 데이터 검증을 결합하여 AI는 몇 초 만에 문서를 자동으로 분석, 인증, 위조 문서를 식별할 수 있습니다. 전통적인 방법과 달리 AI 기반 사기 탐지는 더 빠르고 정확하며 지속적으로 개선되어 재무적 및 평판상 피해가 발생하기 전에 사기 패턴을 탐지할 수 있습니다.
이 블로그에서는 IDP가 무엇이며 AI를 통해 사기가 어떻게 탐지되는지, 그리고 어떤 산업에 적용될 수 있는지 살펴보겠습니다.
지능형 문서 처리란 무엇이며 AI는 어떻게 사기 탐지를 개선하나요?
기업이 처리하는 문서, 송장, 영수증, 신분 기록의 양이 급증했습니다. 그러나 수동 문서 처리와 전통적인 사기 탐지 방법은 사기 시도의 증가하는 양과 복잡성을 따라가기 어려워졌습니다. 여기에서 지능형 문서 처리가 등장합니다.
지능형 문서 처리란 무엇인가요?
지능형 문서 처리는 문서에서 데이터를 추출, 분류, 검증하는 AI 기반 기술입니다. 기계 학습(ML), 자연어 처리(NLP), 광학 문자 인식(OCR)을 사용하여 구조화된 문서와 비구조화된 문서를 읽고 분석하며, 전통적인 규칙 기반 시스템을 훨씬 뛰어넘는 기능을 제공합니다.
수동 검토나 키워드 기반 매칭에 의존하는 대신 IDP는 문맥, 패턴, 이상 징후를 이해하므로 사기 행위 탐지에 매우 유용한 도구입니다.
AI는 IDP를 통해 어떻게 사기 탐지를 개선하나요
AI 기반 IDP는 다음과 같은 방식으로 사기 탐지를 개선합니다:
- 즉시 이상 징후 탐지: AI는 실시간으로 수천 개의 문서를 스캔하여 사람이 간과할 수 있는 송장, 영수증, 신분 기록의 불규칙성을 식별합니다.
- 문서 진위 확인: 여러 출처의 데이터를 교차 참조하여 AI는 변조된 텍스트, 위조 서명, 가짜 문서를 탐지할 수 있습니다.
- 중복 또는 변경된 제출 식별: 사기범들은 정품 영수증을 변경하거나 중복 청구를 제출합니다. AI는 제출 내용을 비교하여 불일치를 식별할 수 있습니다.
- 거짓 긍정 감소: 전통적인 규칙 기반 시스템과 달리 AI는 지속적으로 학습하고 정확도를 개선하여 정당한 거래를 사기로 잘못 식별하는 경우를 줄입니다.
- 원활한 확장: AI는 수백만 개의 문서를 처리할 수 있어 인력 증가 없이도 사기를 탐지할 수 있습니다.
전통적인 사기 탐지의 한계
대부분의 사기 탐지 방법은 수동 감사, 고정 규칙, 패턴 매칭 기술에 의존하는데, 이는 다음과 같은 문제가 있습니다:
- 시간 소모적이고 비용이 많이 듭니다: 수동 문서 확인에는 많은 자원이 필요합니다.
- 사람의 실수가 발생할 수 있습니다: 사기범들은 사람이 놓칠 수 있는 틈을 이용합니다.
- 범위가 제한적입니다: 규칙 기반 시스템은 새로운 진화하는 사기 전술을 탐지하기 어렵습니다.
AI와 IDP를 사용하면 기업은 더 빠르고 신뢰할 수 있으며 확장 가능한 사기 탐지 시스템을 갖출 수 있으며, 이는 진화하는 위협에 적응할 수 있습니다. 다음 섹션에서는 금융, 소매, 충성도 프로그램 등 다양한 산업에서 AI 기반 사기 탐지가 어떻게 적용되는지 살펴보겠습니다.
주요 산업에서의 AI 기반 사기 탐지
사기는 충성도 프로그램 남용부터 송장 사기, 신원 도용에 이르기까지 기업에 많은 영향을 미칩니다. 전통적인 사기 탐지 방법은 종종 부족한데, 사기범들은 끊임없이 보안 조치를 회피하는 새로운 전술을 개발하고 있기 때문입니다. AI 기반 IDP는 다양한 산업에서 사기를 분석, 확인, 탐지하는 방식을 혁신하고 있습니다. 주요 분야에서 AI가 어떻게 사기에 대처하고 있는지 살펴보겠습니다.
충성도 프로그램의 사기 방지
충성도 프로그램은 진정한 고객을 보상하도록 설계되었지만, 사기범들은 이 시스템을 개인적인 이득을 위해 조작하는 방법을 찾아냈습니다. 일반적인 사기 기법에는 다음과 같은 것들이 있습니다:
- 여러 계정을 만들어 가입 보너스를 여러 번 청구하기.
- 가짜 또는 변경된 영수증을 제출하여 실제 구매 없이도 보상을 받기.
- 환불 및 반품 정책을 악용하여 거래가 취소된 후에도 충성도 포인트를 보유하기.
- 계정을 해킹하여 다른 사람의 충성도 포인트를 훼손하고 사용하기.
AI 기반 사기 탐지는 다음과 같은 방식으로 이러한 전술을 방지합니다:
- 영수증 확인: AI는 제출된 영수증을 스캔하여 위조, 중복, 변경된 정보를 탐지합니다.
- 의심스러운 패턴 식별: 기계 학습 알고리즘은 동일한 사용자가 다른 신원으로 여러 번 청구하는 등의 비정상적인 거래 행동을 감지합니다.
- 계정 인증 자동화: AI는 신원 확인을 통해 실제 고객만이 보상을 받도록 하여 봇 기반 남용을 방지합니다.
실시간 사기 탐지를 통해 기업은 충성도 프로그램 사기로 인한 손실을 줄이고 정당한 고객에게 보상을 제공할 수 있습니다.
금융 및 회계의 송장 및 경비 사기 방지
사기범들은 종종 가짜, 부풀려진, 중복 청구 송장을 제출하여 송장 및 경비 관리 시스템을 표적으로 합니다. 일반적인 송장 사기 기법에는 다음과 같은 것들이 있습니다:
- 송장 조작: 사기범들은 송장 금액을 변경하거나 공급업체 세부 정보를 변경하여 지불금을 다른 곳으로 보냅니다.
- 중복 청구: 직원 또는 공급업체가 동일한 송장을 여러 번 제출하여 환급을 받습니다.
- 가짜 영수증: 사기범들은 위조 영수증을 생성하여 부당한 경비를 정당화합니다.
AI와 광학 문자 인식(OCR) 기술은 다음과 같은 방식으로 이러한 사기 행위를 탐지합니다:
- 송장 데이터 추출 및 확인: AI는 송장을 스캔하고 기존 기록, 공급업체 세부 정보, 이전 지불 내역과 교차 확인하여 중복 또는 변경 사항을 탐지합니다.
- 비정상적인 패턴 식별: 기계 학습은 과도하게 부풀려진 금액, 날짜 불일치, 의심스러운 공급업체 행동 등의 불일치를 식별합니다.
- 규정 준수 검사 자동화: AI는 송장이 회사 경비 정책 및 세금 규정을 준수하는지 확인하여 재무 감사의 인적 오류를 줄입니다.
AI 기반 문서 처리를 통합하여 재무팀은 송장 확인 속도를 높이고 부당한 지불을 방지하며 수동 검토 병목 현상을 해결할 수 있습니다.
은행 사기: 대출 및 모기지 사기
사기범들은 종종 은행 및 금융 기관을 표적으로 하여 대출 및 모기지 신청을 조작합니다. 그들은 위조 문서, 도용된 신원, 합성 신원을 사용하여 상환할 의도가 없는 자금을 확보합니다. 일반적인 사기 기법에는 다음과 같은 것들이 있습니다:
- 문서 위조:사기범들은
