Amazon Fraud Detector 고객

AWS에서는 Amazon Fraud Detector를 사용하여 고객과 비즈니스를 보호합니다. IP 주소, 이메일 주소 등의 입력 정보를 충분히 확보하면 방대한 기록 데이터가 없더라도 즉각적으로 탐지 능력을 강화할 수 있으므로 Amazon Fraud Detector는 저희가 새로운 시장이나 지역에 진출할 때 특히 유용합니다. Amazon Fraud Detector의 자동화된 온라인 사기 인사이트 모델을 사용하면서 새로운 지역에서 사기성 계정 가입을 35% 더 많이 포착하게 되었습니다. 게다가 Amazon Fraud Detector를 사용하면 반나절 만에 새로운 비즈니스 부문에 대해 모델을 훈련할 수 있습니다. 이전에는 이 프로세스에 최소 일주일이 걸렸습니다.

12개월 전에 당사는 자체 기계 학습 전문 지식에 많은 투자를 할 필요가 없는 사기 탐지 솔루션을 찾고 있었습니다. Amazon Fraud Detector는 사용량에 따른 투명한 요금을 통해 효과적이고 경제적인 새로운 기계 학습 모델을 손쉽게 생성하고 기존 설정에 통합할 수 있도록 지원했습니다.

Amazon Fraud Detector를 도입한 이후 중단률이 2% 미만으로 낮아졌습니다. (5%였던 이전 대비). 또한 당사의 차지백 비율은 회사 설립 이래 가장 낮습니다. 이제 비즈니스는 과거 모델이 위험하다고 표시하여 거절했을 더 많은 체크아웃을 수락할 수 있습니다. 그러나 아마도 가장 좋은 점은 이전과 거의 동일한 운영 비용으로 이러한 훌륭한 결과를 얻고 있다는 것입니다. 이 모든 것이 예약 및 수익 증가와 함께 차지백으로 인한 손실 감소로 이어집니다.

Amazon Fraud Detector를 통해 사기성 거래를 6% 줄였습니다. 동시에, 이전에는 수동 검토 플래그가 지정되었던 거래 중 90%가 넘는 결제에 대해 결제 프로세스를 자동화할 수 있었습니다. 이제 수동으로 검토하는 거래는 10%에서 더 감소하여 거래 중 1%에 불과합니다

이 서비스를 구현한 이후로, Trustpilot 점수가 크게 향상되었으며, 이는 이러한 체크아웃 탐지 자동화와 함께 웹 사이트에서 일관되게 구현해온 추가적인 개선 사항 덕분에 가능했습니다. 신뢰는 고객에게 전달하는 가치에서 큰 부분을 차지하며, 비즈니스의 중요한 성공 요인입니다.

Amazon Fraud Detector는 사기 탐지 및 완화 기능에 큰 보탬이 되었습니다. 회사의 고유한 상황에 적용되는 사용자 지정 규칙을 작성하고, 기계 학습 모델을 온디맨드로 훈련할 수 있으며, 다른 AWS 서비스와 원활하게 통합되기 때문에 플랫폼을 완벽하게 제어하면서 빠르고 지능적으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. AWS는 개념 증명 단계에서 아주 많은 도움이 되었을 뿐 아니라 사기 추세에 맞춰 새로운 기능을 플랫폼에 추가해 주었습니다.

웹 디자인 플랫폼을 위해 저희가 개발한 규칙 기반의 부정 행위 탐지 접근 방식은 악의적인 공격자를 차단하는 데 성공적이었지만, 비즈니스가 성장함에 따라 지속적으로 개선해야 할 필요가 있었습니다. 시도했던 방법 중 일부는 부정 행위를 방지하기는 했지만 고객에게 불편을 끼쳤습니다. 그래서 저희는 부정 행위 방지를 개선하는 것과 신속하게 가동하고 실행할 수 있는 편리한 고객 경험을 유지하는 것 사이의 균형을 맞추는 데 도움이 되는 기계 학습(ML) 기반 접근 방식을 조사하기 시작했습니다. Amazon Fraud Detector가 바로 저희에게 필요했던 것입니다. Amazon Fraud Detector는 사용자 지정 ML 모델을 쉽게 만들고 기존 접근 방식과 통합할 수 있게 해주는 클라우드 기반 부정 행위 탐지 서비스입니다. ML 기반 부정 행위 "탐지기"를 구축하고 배포하는 프로세스가 간단했으며 기존 리소스로도 가능했습니다. Amazon Fraud Detector 덕분에 정확성을 더욱 향상시킬 수 있었고 오탐이 두 자리 이상 감소함으로써 더 많은 악의적 공격자들을 차단할 수 있게 되었습니다. 또한, 처음부터 새로 ML 기반 접근 방식을 구축하고 기존 솔루션과 통합하는 데 필요했을 수 있는 수많은 시간을 절약했습니다. Amazon Fraud Detector의 사용을 확대하여 고객들이 기대하는 안전하고 편리한 웹 디자인 환경을 제공할 수 있는 많은 가능성이 있습니다.

GoDaddy는 사기 계정을 차단하기 위해 최선을 다하고 있으며 가입 시점에 이런 계정을 자동으로 탐지하는 능력을 지속적으로 강화하고 있습니다. 얼마 전에 Amazon Fraud Detector를 사용하기 시작했는데, 구현 비용이 적게 들고 비즈니스에 알맞은 기계 학습 모델을 직접 구축할 수 있어 만족스러웠습니다. 이 모델은 쉽게 배포할 수 있고 정상적인 고객의 가입 경험에 영향을 미치지 않고도 새로운 계정 프로세스에 사용할 수 있습니다. Amazon Fraud Detector로 구축한 모델은 매우 높은 확률로 즉시 사기성 가입을 찾아내서 결과에 만족하고 있으며, 더 많은 성과를 기대하고 있습니다.

2020년 1분기/2분기에 피싱 공격에 사용되는 계정이 급증했습니다. 그래서 기존의 자사 솔루션을 더욱 강력한 거래 데이터 및 신호로 보강하여 범죄자를 빠르게 찾아내야 했습니다. 예측적 기계 학습에 기반한 확장형 솔루션은 우리 사업을 성장시키는 데도 중요합니다. Amazon Fraud Detector는 자사 데이터를 사용하여 간편하게 모델을 구축하고, 피싱 공격을 하는 계정 가입을 정확하게 찾아냈습니다. 특히, 오탐지율이 매우 낮은 상태에서 얻은 결과이기 때문에 운영 직원이 별도의 작업을 할 필요가 없습니다. Amazon Fraud Detector는 가격 모델이 경쟁력 있고 기존 워크플로에 모델을 쉽게 통합할 수 있습니다.

Amazon Fraud Detector 덕분에 운영이 상당히 개선되었고, 범죄자에 대한 대응 유연성이 증가했으며, 시스템과 프로세스에 대한 제어력도 강화되었습니다. 처음에는 자체 솔루션과 타사 솔루션을 고려했지만 Amazon Fraud Detector가 발표된 이후에 바로 노선을 변경했습니다. 우리는 오래전부터 AWS의 고객이었고 Amazon의 제품을 매우 신뢰하고 있습니다. Amazon Fraud Detector를 사용하면 온프레미스 또는 SaaS 상품에 존재하는 기존의 한계에 묶여 있을 필요가 없습니다. 오히려 기계 학습 서비스를 필요에 맞게 수정할 수 있는 유연성을 얻었습니다. 필요할 때마다 완전한 기계 학습 기능을 사용하도록 신속하게 확장할 수 있으면서도, AWS의 규칙 전용 옵션을 사용할 수도 있게 되었습니다. 그 덕분에 개발 기간이 3~6개월 단축되었습니다! 사실, 첫 번째 프로토타입 모델은 30분 만에 배포했습니다.

결과적으로 실시간 사기 탐지 기능을 더욱 깊이 신뢰하면서 운영할 수 있게 되었습니다. 완전히 파악하지는 못했지만 차단해야 하는 비정상적인 활동을 발견했을 때 규칙 탐지를 배포할 수 있는 역량도 강화되었습니다. 끊임없이 변화하는 규제 및 제도 요구 사항에 대응하고 적응한 덕분에 업계에서 앞서 나갈 수 있습니다.

Cleary는 타의 추종을 불허하는 고객 서비스를 더욱 개선하는 동시에 비즈니스를 더 효과적으로 보호할 수 있는 방법을 지속적으로 찾고 있습니다. 이전의 사기 탐지 솔루션은 과거의 사기 시도를 기반으로 사후 대응적으로 규칙을 하드코딩하고 모든 의심스러운 거래를 수동으로 조사하는 식으로 작동했습니다. 결과적으로, 수많은 사기 행각을 놓치고 수동 검토로 인해 고객의 주문이 지연되며 주문 처리 비용이 상승했습니다. 당시 우리는 빠르게 대응해야 했고 정규 ML 팀이 없었기 때문에 ML 솔루션을 고려하는 데 주저했지만, Amazon Fraud Detector 덕분에 정확하고 신뢰할 수 있는 사기 방지 솔루션을 단 몇 주 만에 배포할 수 있었습니다. 이제 더 많은 사기 행위를 포착하고 수동 검토를 위해 전송하는 주문도 줄어들어 주당 수천 USD의 비용을 절약할 수 있게 되었습니다.

이 사기 탐지 솔루션을 구현한 후 ICONY 지원 팀이 허위 계정과 스팸 계정을 처리하는 데 소요되는 시간이 77%나 단축되었습니다. 덕분에 지원 팀은 개별 사용자 확인 업무에 전념할 수 있게 되었고, 그 결과 플랫폼의 품질이 즉시 개선되고 커뮤니티의 사기 신고 건수도 63% 감소했습니다. 또한 플랫폼을 다시 이용하는 등록 사용자 수가 4.13% 늘었습니다. 허위 계정과 부정 행위자로 인한 괴롭힘이 적기 때문에 사용자는 플랫폼을 더 편안하고 즐겁게 사용할 수 있습니다.

WuzzTrack 시스템에 Amazon Fraud Detector를 구현한 결과, Wuzzon은 이제 훨씬 더 강력하고 신뢰할 수 있는 사기 탐지 솔루션을 갖게 되었으며 더 많은 신종 사기 기법도 탐지할 수 있게 되었습니다. 구현은 빠르고 쉬웠으며 처음에 기대했던 것 이상의 결과를 얻었습니다. 일부 극단적인 경우에서는 이전 규칙 기반 솔루션과 비교했을 때 오탐이 최대 43%까지 감소했고, 다른 소스의 경우 정탐률이 11~14% 높아졌습니다.

Amazon Fraud Detector를 프로덕션 환경에 도입한 결과는 훌륭했습니다. 전체 보험금 청구 건의 약 94%가 일반적으로 저위험으로 평가되며, 이러한 청구 건의 경우 처리 시간이 기존 수동 프로세스를 사용했던 2월의 48시간에서 8월 말에 이미 6시간 미만으로 단축되었습니다. 결과적으로, 고객 경험이 개선되었습니다. 또한 프로덕션에서 운영을 시작한 이래 2022년 2월부터 2022년 8월까지 순고객추천지수(NPS) 점수도 36% 상승했습니다. 이는 저위험 청구 건에 대한 승인을 안전하게 자동화하여 지급이 더 빨라졌기 때문이라고 생각합니다. 고위험으로 평가된 6%의 청구 건에 대해서는 이제 이전보다 조사를 진행할 여력을 더 많이 확보하게 되었습니다. 따라서 의심스러운 사례를 철저히 조사하고 실제 사기 청구 행위를 더 많이 막을 수 있습니다. 청구된 보험금을 지불하기 전에 식별할 수 있었던 확인된 사기 사례가 전반적으로 100% 이상 증가하여 비즈니스가 위험에 노출되는 상황이 크게 감소했습니다.