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사기 위험 분류

신원 확인이 "이 사람이 맞는가?"를 묻는다면, 사기 위험 분류는 확률적 변수를 다룹니다: 이 거래가 비즈니스에 금전적 손실로 이어질 실제 위험은 얼마나 되는가?

기능​

엔진은 얼굴과 정부 식별자를 추가 메타데이터와 교차 참조하여 데이터 불일치, 제3자 문서 사용 이력, 행동 이상, 다중 계정 활동을 식별합니다.

도입 이점: SDK 또는 API만으로 사용할 수 있습니다.

입력값​

Create Process (Web & Native) 또는 Create Process (API)를 통해 생성된 프로세스.

필수:

  • 사람의 셀피 — API 통합에서는 imageBase64로 전송하고, Web 통합에서는 Unico가 캡처를 수행합니다.
  • 기본 식별자 (API에서는 subject.code) — 정부 ID, 이메일, 전화번호 등.

선택 (강력 권장):

  • clientReference (API에서는 subject.clientReference) — 다중 계정이 활성화된 경우 필수가 됩니다.
  • 추가 메타데이터: email, phone, 인구통계 데이터 (이름, 생년월일, 성별 등) — 이것들은 완전한 행동 모델 분석을 위한 필수 입력값입니다.

가능한 응답​

응답의미
YES해당 얼굴과 관련된 사기 징후가 있습니다.
INCONCLUSIVE해당 얼굴과 관련된 사기 징후가 없습니다.

이 표는 해당 기능의 개별 응답을 나타냅니다.

API 열거형 값

Web & Native 계약 응답에서, 이 값들은 authenticationInfo.identityFraudstersResult 필드의 TRUST_RESULT_YES (YES)와 TRUST_RESULT_INCONCLUSIVE (INCONCLUSIVE)에 매핑됩니다. 전체 열거형 표는 프로세스 조회를 참조하세요.

NO 응답은 없습니다

사기 위험 분류는 NO를 반환하지 않습니다 — 증거의 부재는 위험이 없다는 확인이 아니라 INCONCLUSIVE로 표시됩니다.

결과 해석​

행동 평가는 5가지 가능한 값 중 하나를 반환합니다. status = 3 (완료)인 경우 riskLevel.result를 확인하세요:

값의미 / 엔진이 발견한 내용권장 조치
approved이 얼굴과 관련된 사기 증거가 없습니다.표준 승인 흐름을 진행하세요.
reproved사기 및 위험의 최대 증거. 신원 도용 또는 제3자 신원의 반복적 사용과의 강한 연관성으로 인해 이 트랜잭션이 금전적 손실로 이어질 가능성이 매우 높습니다.자동 차단 또는 거부.
risk-critical높은 사기 위험. 등록 데이터(나이/성별)와 얼굴 생체 인식 간의 심각한 불일치 등 치명적 불일치를 나타내며, 사기와 관련된 높은 위험을 지적합니다.자동 거부 또는 엄격한 신용 정책 조정.
risk-high잠재적 사기. 이 신호는 비정상적인 최근 활동 또는 네트워크 과잉 활동을 자주 반영합니다.분석 데스크(백오피스)의 수동 검토.
inconclusive트랜잭션이 위험을 가지고 있다고 판단할 만큼 충분한 정보가 네트워크에 매핑되어 있지 않습니다.표준 승인 흐름을 진행하세요.

다중 계정​

캡처된 얼굴이 동일한 clientReferenceSegment 내에서 다른 clientReference에 이미 연결되어 있는지 여부에 답합니다. 가능한 응답, 요구 사항 및 기능에 대한 모든 정보는 다중 계정 페이지를 참조하세요.

가용성​

인터페이스지원 여부
SDK (Android, iOS, Flutter)✅
Web (iFrame, Redirect)✅
API (헤드리스, SDK 없음)✅

유효한 조합​

사기 위험 분류는 trust 접미사가 포함된 플로우에 나타납니다:

idlivetrust, idtrust, idchecktrust, idchecktrustdocs, idchecktrustsign, idchecktrustdocssign, idtrustdocs, idtrustsign, idtrustdocssign, idtokentrust.

전체 매트릭스는 사용 가능한 플로우를 참조하세요.

이 기능을 사용하는 제품​