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 식별자(코드)를 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 (
imageBase64) subject.code의 기본 식별자 (정부 ID, 이메일, 전화번호 등)
선택 (강력 권장):
clientReference- 추가 메타데이터:
email,phone, 인구통계 데이터 (이름, 생년월일, 성별 등) — 이것들은 완전한 행동 모델 분석을 위한 필수 입력값입니다.
가능한 응답
| 응답 | 의미 |
|---|---|
YES | 해당 얼굴과 관련된 사기 징후가 있습니다. |
INCONCLUSIVE | 해당 얼굴과 관련된 사기 징후가 없습니다. |
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 없습니다사기 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:
| 값 | 의미 / 엔진이 발견한 내용 | 권장 조치 |
|---|---|---|
approved | 이 얼굴과 관련된 사기 증거가 없습니다. | 표준 승인 흐름을 진행하세요. |
reproved | 사기 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-critical | 높은 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-high | 잠재적 사기. 이 신호는 비정상적인 최근 활동 또는 네트워크 과잉 활동을 자주 반영합니다. | 분석 데스크(백오피스)의 수동 검토. |
inconclusive | 트랜잭션이 위험을 가지고 있다고 판단할 만큼 충분한 정보가 네트워크에 매핑되어 있지 않습니다. | 표준 승인 흐름을 진행하세요. |
가용성
| 인터페이스 | 지원 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.