Three of the biggest fraud trends from MRC Vegas 2026

Context

기존 일괄적 인증 요구 방식은 정상 고객의 거래 거절률을 높여 고객 생애 가치 손실을 초래했다. AI 에이전트의 자동화된 구매가 확산되면서 규칙 기반 사기 탐지로는 실시간 이상 패턴을 감지할 수 없었다. 생성형 AI의 발전으로 신분증 위조와 합성 신원(Synthetic Identity)을 대량 생산할 수 있게 되어 기존 단일 검증 기법의 한계가 노출되었다.

Technical Solution

• 사용자별 행동 기록을 누적해 의도(intent) 판단: 신뢰도 높은 사용자는 인증 과정 생략, 위험 1% 사용자만 인증 요구 적용
• Stripe Radar 적응형 3DS 도입: AI 기반 위험 수준 평가로 의심 거래만 인증 챌린지 트리거
• 공유 결제 토큰(Shared Payment Tokens) 활용: AI 에이전트가 저장된 결제 수단으로 결제 시작, 결제 자격증명 노출 방지
• 실시간 위험 신호 전달: 사기 분쟁 가능성, 카드 테스트, 도용 카드 사용, 발급사 거절 등의 신호를 결제 인프라에 직접 임베드
• Stripe Identity로 다층 신원 검증: AI 기반 위조 신분증 및 합성 사진 탐지, 신분증 사진과 셀카 매칭, SSN·주소 검증

Impact

Stripe Radar 적응형 3DS를 적용한 거래에서 사기 30% 이상 감소

Key Takeaway

결제 플랫폼은 사후 거래 검증에서 벗어나 결제 인프라 자체에 사기 탐지를 임베드하고, 사용자 신뢰도 기반 선택적 인증으로 정상 거래 마찰을 제거하되 위험 신호는 다층 검증으로 대응해야 한다.