위험 기반 인증: 더욱 스마트한 신원 확인

신원 확인(IDV)은 사기를 방지하고 규정을 준수하는 현대 비즈니스의 중요한 구성 요소입니다. 그러나 모든 사용자에게 동일한 엄격한 검사를 요구하는 획일적인 접근 방식은 비용이 많이 들고 사용자 경험에 해롭습니다. 해답은 위험 기반 인증(RBA)입니다. 사용자 세분화 및 세분화된 위험 점수를 기반으로 하는 이 전략을 통해 기업은 각 개인 사용자 및 거래와 관련된 위험을 기반으로 신원 확인 수준을 동적으로 조정할 수 있습니다. 이 글에서는 보다 효율적이고 효과적인 신원 확인 프로세스를 위해 정교한 RBA 전략을 구현하는 방법을 살펴봅니다.

핵심 내용 1: 기존 신원 확인 방식은 비효율적이고 비용이 많이 듭니다. 위험 기반 인증은 필요한 곳에 확인 노력을 집중하여 저위험 사용자를 위한 마찰을 줄이고 고위험 사용자를 위한 보안을 강화합니다.

핵심 내용 2: 효과적인 사용자 세분화는 RBA의 기초입니다. 행동, 인구 통계 및 거래 기록을 기반으로 사용자를 그룹화하면 맞춤형 보안 프로토콜을 사용할 수 있습니다.

핵심 내용 3: 위험 점수는 위험에 대한 동적 평가를 제공하여 신원 확인 프로세스에 대한 실시간 조정을 가능하게 합니다. 이를 통해 사용자 경험을 희생하지 않고 최적의 보안을 보장합니다.

핵심 내용 4: 여러 확인 방법을 통합하는 계층적 보안을 구현하면 점점 더 정교해지는 사기 시도에 대한 방어를 강화합니다.

획일적인 신원 확인 방식의 문제점

수년 동안 기업은 표준화된 신원 확인 프로세스에 의존해 왔습니다. 위험 프로필에 관계없이 모든 사용자는 동일한 장애물에 직면했습니다. 신분증 제출, 활성 상태 확인, 잠재적으로 침입적인 조사를 거쳐야 했습니다. 이 접근 방식에는 다음과 같은 몇 가지 단점이 있습니다:

• 높은 비용: 각 신원 확인 단계에는 비용이 발생합니다. 저위험 사용자를 위해 이러한 비용을 보편적으로 적용하는 것은 낭비입니다.
• 마찰 및 포기: 복잡한 신원 확인 프로세스는 합법적인 사용자를 좌절시켜 장바구니 포기 및 전환율 감소로 이어집니다. 연구에 따르면 추가적인 확인 단계마다 전환율이 15-20% 하락합니다.
• 불량한 사용자 경험: 모든 사용자를 동일하게 취급하는 것은 일부 사용자가 최소한의 위험을 감수한다는 사실을 무시하는 것입니다.
• 정교한 사기에 대한 비효율성: 사기꾼은 표준 신원 확인 검사를 우회하는 데 능숙합니다.

사용자 세분화: 고객 이해

RBA를 향한 첫 번째 단계는 사용자 기반을 의미 있는 세그먼트로 나누는 것입니다. 세분화는 위험과 관련된 요소를 기반으로 해야 합니다. 주요 세분화 기준은 다음과 같습니다:

• 지리적 위치: 고위험 관할 구역의 사용자는 더 엄격한 확인이 필요할 수 있습니다.
• 거래 가치: 더 높은 가치의 거래에는 더 많은 조사가 필요합니다.
• 사용자 행동: 새로운 사용자, 다른 장치에서 액세스하는 사용자 또는 의심스러운 활동을 보이는 사용자는 플래그가 지정되어야 합니다.
• 계정 기록: 장기적인 신뢰할 수 있는 고객은 신규 등록 고객보다 마찰이 적어야 합니다.
• 산업/유스 케이스: 온라인 도박, 암호화폐와 같이 위험도가 높은 산업은 더 엄격한 신원 확인이 필요합니다.

예를 들어, 익숙한 장치에서 저위험 국가에서 10달러를 구매하는 사용자는 이메일 확인만 받으면 될 수 있습니다. 반대로 고위험 지역의 VPN에서 10,000달러의 거래를 시도하는 신규 사용자는 활성 상태 감지 및 잠재적인 AML 검사와 함께 완전한 신원 확인이 필요합니다.

위험 점수: 위협 정량화

일단 사용자가 세분화되면 위험 점수 시스템은 사기 활동의 가능성을 나타내는 숫자 값을 할당합니다. 이 점수는 세분화에 사용된 요소를 포함하여 다양한 요소를 기반으로 계산되며 IP 주소, 장치 지문 및 행동 생체 인식과 같은 실시간 데이터 포인트도 포함됩니다.

견고한 위험 점수 엔진은 다음과 같아야 합니다:

• 동적: 새로운 정보가 제공될 때마다 점수가 업데이트되어야 합니다.
• 맞춤 설정 가능: 기업은 특정 위험 허용 범위에 따라 다양한 요소의 가중치를 조정할 수 있어야 합니다.
• 다중 데이터 소스 통합: 내부 데이터와 외부 사기 인텔리전스 피드를 결합합니다.

RBA를 사용한 계층적 보안 구현

계층적 보안은 진화하는 사기 위협을 완화하는 데 필수적입니다. RBA는 사용자의 위험 점수를 기반으로 적용할 보안 조치를 결정하는 오케스트레이션 계층 역할을 합니다. 잠재적인 계층적 접근 방식은 다음과 같습니다:

• 저위험 (점수 0-30): 이메일 또는 SMS 인증.
• 중간 위험 (점수 31-60): 기본 데이터 추출과 함께 신분증 확인.
• 고위험 (점수 61-80): 신분증 확인, 활성 상태 감지 및 얼굴 매칭.
• 매우 높은 위험 (점수 81-100): 사기 분석가에 의한 수동 검토, 잠재적으로 추가 데이터 포인트를 결합합니다.

이 접근 방식을 통해 고위험 사용자는 철저한 조사를 받고 저위험 사용자는 원활한 온보딩 경험을 누릴 수 있습니다. 결과적으로 보안 강화, 비용 절감 및 고객 만족도 향상을 이룰 수 있습니다.

Didit이 제공하는 도움

Didit의 올인원 신원 플랫폼은 위험 기반 인증을 구현하도록 특별히 설계되었습니다. 당사의 플랫폼은 다음과 같은 기능을 제공합니다:

• 모듈식 아키텍처: 18개 이상의 구성 가능한 모듈(IDV, 활성 상태, AML 등) 중에서 선택하여 사용자 정의 검증 흐름을 구축할 수 있습니다.
• 워크플로 빌더: 위험 점수 및 사용자 세그먼트를 기반으로 검증 경로를 시각적으로 설계하고 자동화합니다.
• 실시간 위험 점수: Didit의 위험 엔진과 통합하거나 자체 엔진을 연결합니다.
• 종합적인 데이터: RBA 전략을 최적화하기 위한 상세한 위험 인사이트 및 분석에 액세스합니다.
• 확장성: 변화하는 사기 패턴 및 비즈니스 요구 사항에 쉽게 적응합니다.

Didit의 플랫폼을 활용하면 기업은 사기 손실을 크게 줄이고 전환율을 개선하며 전반적인 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

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