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Didit, 신원·사기 방지 인프라 구축 위해 750만 달러 투자 유치
Didit
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블로그 · 2026년 3월 7일

Azure Functions와 Didit으로 구현하는 적응형 사기 점수 시스템 (KO)

Azure Functions와 Didit의 AI 기반 신원 확인 기능을 결합한 서버리스 이벤트 기반 아키텍처가 어떻게 확장 가능하고 적응형 사기 점수 시스템을 구축하는지 알아보세요.

작성자: Didit업데이트됨
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확장 가능한 사기 탐지Azure Functions는 실시간으로 대량의 신원 확인 이벤트를 처리하는 데 필요한 탄력적인 확장성을 제공하여 수동 프로비저닝 없이 변동하는 수요에 적응합니다.

실시간 적응형 점수 매기기이벤트 기반 아키텍처는 새로운 확인 데이터를 즉시 처리하여 사기 점수를 동적으로 업데이트하고 조정할 수 있게 하여 보다 정확하고 시기적절한 위험 평가를 가능하게 합니다.

비용 효율성Azure Functions를 사용한 서버리스 컴퓨팅은 사용한 컴퓨팅 리소스에 대해서만 비용을 지불하므로 기존의 항상 켜져 있는 서버 인프라에 비해 운영 비용을 크게 절감할 수 있습니다.

Didit을 통한 향상된 보안Didit의 AI 기반 신원 플랫폼은 이벤트 기반 사기 워크플로우에 원활하게 통합되어 강력한 신분증 확인, 수동 및 능동 라이브니스 감지, AML 심사를 제공하여 신뢰할 수 있는 신원 데이터로 적응형 사기 점수를 강화합니다.

변화하는 위협 환경에서 적응형 사기 점수 시스템의 필요성

오늘날의 디지털 경제에서 고정된 사기 탐지 규칙만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 사기범들은 끊임없이 전술을 발전시키고 있으며, 기업은 적응형 사기 점수 시스템을 채택하는 것이 필수적입니다. 이러한 시스템은 새로운 데이터와 출현하는 패턴을 기반으로 실시간으로 학습하고 조정하여 위험을 정확하게 식별하고 완화합니다. 기존의 모놀리식 아키텍처는 이러한 민첩성과 확장성 요구에 보조를 맞추는 데 종종 어려움을 겪습니다. 해결책은 탄력적이고 반응적인 사기 방지 메커니즘을 구축하기 위해 최신 클라우드 네이티브 접근 방식, 특히 서버리스 이벤트 기반 아키텍처를 활용하는 데 있습니다.

적응형 사기 점수 시스템은 단순한 규칙 기반 검사를 넘어섭니다. 신원 확인 결과, 거래 내역, 장치 정보, 행동 분석 등 다양한 소스에서 데이터를 지속적으로 수집하는 머신러닝 모델을 통합하여 각 사용자 또는 거래에 대한 동적 위험 점수를 계산합니다. 이 점수는 원활한 승인부터 추가 확인 요청, 심지어 전면 거부에 이르기까지 적절한 조치를 지시합니다. 문제는 이러한 복잡한 데이터 흐름과 계산을 효율적이고 대규모로 조정하는 것입니다.

서버리스 이벤트 기반 아키텍처: 민첩성의 기반

Azure Functions가 대표적인 서버리스 컴퓨팅은 적응형 사기 점수 시스템을 위한 이상적인 백본을 제공합니다. 이벤트 기반 아키텍처에서 특정 함수는 사용자가 신분증 확인을 위해 신분증을 제출하거나, 새로운 거래가 발생하거나, 의심스러운 로그인 시도와 같은 이벤트에 의해 트리거됩니다. 이 모델은 다음과 같은 몇 가지 주요 이점을 제공합니다.

  • 탄력적인 확장성: Azure Functions는 수요에 따라 자동으로 확장 및 축소되어 수동 개입 없이 활동 급증을 처리합니다. 이는 트래픽이 예측 불가능한 사기 탐지에 중요합니다.
  • 비용 효율성: 함수가 소비하는 컴퓨팅 시간에 대해서만 비용을 지불하므로 유휴 서버를 관리하는 오버헤드가 사라집니다.
  • 결합 해제: 구성 요소는 느슨하게 결합되어 있어 시스템의 한 부분(예: 사기 점수 모델 업데이트)의 변경이 다른 부분에 영향을 미치지 않아 민첩성과 쉬운 유지 관리를 촉진합니다.
  • 실시간 처리: 이벤트는 발생하는 즉시 처리되어 거의 실시간으로 사기 탐지 및 대응이 가능합니다.

사용자가 온보딩을 시도하는 시나리오를 상상해 보세요. 이벤트가 트리거되어 사용자의 세부 정보와 확인 데이터를 Azure Function으로 전달합니다. 이 함수는 Didit과 같은 신원 확인 서비스에 대한 호출을 포함한 일련의 검사를 조율하고, 결과를 머신러닝 모델에 공급하여 사용자의 사기 점수를 업데이트할 수 있습니다. 이 전체 프로세스는 몇 밀리초 내에 발생하여 강력한 보안을 유지하면서 원활한 사용자 경험을 보장합니다.

강력한 신원 확인 신호를 위한 Didit 통합

효과적인 적응형 사기 점수 시스템의 핵심은 신뢰할 수 있는 신원 데이터입니다. 이것이 바로 AI 기반 신원 플랫폼인 Didit이 중추적인 역할을 하는 부분입니다. Didit의 모듈식 아키텍처는 기업이 강력한 신원 확인 기본 요소를 서버리스 이벤트 기반 워크플로우에 원활하게 통합할 수 있도록 합니다. 이벤트가 신원 확인을 트리거하면 Azure Function은 Didit의 API를 호출하여 다양한 확인을 수행할 수 있습니다.

  • 신분증 확인 (OCR, MRZ, 바코드): Didit은 정부 발행 문서에서 데이터를 정확하게 추출하고 확인하여 진정성을 보장합니다.
  • 수동 및 능동 라이브니스: Didit의 고급 라이브니스 감지는 딥페이크 및 프리젠테이션 공격을 방지하여 사용자가 실제 존재하는 사람인지 확인합니다. 이는 계정 탈취 및 합성 신원 사기를 방지하는 데 중요합니다.
  • 1:1 얼굴 일치: 셀카를 신분증 문서와 비교하여 Didit은 신분증을 제시하는 사람이 합법적인 소유자인지 확인합니다.
  • AML 심사 및 모니터링: 규정 준수가 중요한 산업의 경우 Didit은 글로벌 감시 목록 및 제재 목록을 심사하여 위험 평가에 필수적인 데이터를 제공합니다.
  • IP 분석 및 장치 정보: Didit은 사용자의 연결 및 장치에 대한 중요한 통찰력을 제공하여 사기를 나타내는 경우가 많은 VPN 사용, 프록시 또는 의심스러운 장치 패턴을 감지하는 데 도움을 줍니다.

문서 진위 점수, 라이브니스 감지 결과, 감시 목록 적중과 같은 Didit의 확인 프로세스 결과는 이벤트 스트림으로 다시 공급됩니다. 또 다른 Azure Function은 이러한 이벤트를 사용하여 고충실도 신원 신호로 사기 점수 모델을 풍부하게 하여 보다 정확하고 적응적인 위험 평가를 가능하게 합니다.

Azure Functions 및 Didit으로 적응형 사기 점수 파이프라인 구축

Azure Functions 및 Didit을 사용하는 일반적인 적응형 사기 점수 파이프라인은 다음과 같습니다.

  1. 이벤트 수집: 사용자 작업(예: 계정 생성, 거래 시작)은 Azure Event Hub 또는 Service Bus에 게시되는 이벤트를 트리거합니다.
  2. 초기 처리 (Azure Function): 이러한 이벤트에 의해 Azure Function이 트리거됩니다. 초기 데이터 포인트(예: IP 주소, 장치 유형)를 수집하고 초기 신분증 확인 및 라이브니스 감지를 위해 Didit의 API를 호출합니다.
  3. 데이터 보강 및 점수 매기기 (Azure Function): Didit의 결과와 기타 상황별 데이터(예: 과거 사용자 행동, 거래 세부 정보)는 다른 Azure Function으로 전달됩니다. 이 함수는 머신러닝 모델을 실행하여 업데이트된 사기 점수를 계산합니다. Didit의 IP 분석 및 장치 정보를 여기에 통합하여 데이터를 더욱 풍부하게 만들 수 있습니다.
  4. 결정 및 조치 (Azure Function): 사기 점수를 기반으로 최종 Azure Function은 적절한 조치를 트리거합니다: 자동 승인, 수동 검토 플래그 지정, 추가 확인 요청(예: Didit을 통한 주소 증명), 또는 조치 차단.
  5. 피드백 루프: 수동 검토 결과 또는 후속 사기 사건은 머신러닝 모델을 재훈련하기 위해 시스템으로 다시 공급되어 지속적인 적응을 보장합니다.

이 모듈식 이벤트 기반 접근 방식은 새로운 사기 탐지 전략의 빠른 반복 및 배포를 가능하게 합니다. 기업은 전체 시스템을 중단하지 않고도 Didit의 광범위한 제품군에서 새로운 확인 단계를 쉽게 교체하거나 추가할 수 있습니다.

Didit이 도움이 되는 방법

Didit은 설명된 것과 같은 최신 이벤트 기반 아키텍처에 원활하게 통합되도록 설계된 AI 기반 개발자 우선 신원 플랫폼입니다. 당사의 모듈식 아키텍처는 적응형 사기 점수 시스템에 중요한 플러그 앤 플레이 신원 확인 기능을 제공합니다. Didit을 통해 다음을 얻을 수 있습니다.

  • 포괄적인 신분증 확인: OCR, MRZ, 바코드 스캐닝을 활용하여 강력한 문서 확인 기능을 제공하며, 이는 사기 방지의 핵심입니다.
  • 고급 라이브니스 감지: 수동 및 능동 라이브니스 감지로 정교한 사기에 맞서 싸우고 사용자의 실제 존재를 보장합니다.
  • AI 기반 정확성: 당사의 플랫폼은 고급 AI를 기반으로 구축되어 사기 점수 모델에 공급되는 매우 정확한 확인 결과를 제공합니다.
  • 모듈식 및 유연성: 1:1 얼굴 일치부터 AML 심사 및 모니터링, 전화 및 이메일 확인에 이르기까지 필요한 신원 기본 요소만 통합하여 사기 방지 전략을 정확하게 맞춤화할 수 있습니다.
  • 비용 효율성: Didit은 무료 핵심 KYC, 성공적인 확인당 지불, 설치 비용 없음 등을 제공하여 확장 가능한 솔루션을 위한 경제적인 선택입니다.

Didit은 구조화된 고품질 신원 데이터를 실시간으로 제공함으로써 Azure Functions가 더 스마트하고 빠르며 적응적인 사기 결정을 내릴 수 있도록 지원하여 진화하는 위협으로부터 비즈니스와 고객을 보호합니다.

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