위험 사기 분류
신원 확인이 "이 사람이 맞는가?"를 묻는다면, 위험 사기 분류는 확률적 변수를 다룹니다: 이 거래가 비즈니스에 금전적 손 실로 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. |
NO 응답은 없습니다위험 사기 분류는 NO를 반환하지 않습니다 — 증거의 부재는 위험이 없다는 확인이 아니라 INCONCLUSIVE로 표시됩니다.
가용성
| 인터페이스 | 지원 여부 |
|---|---|
| SDK (Android, iOS, Flutter) | ✅ |
| Web (iFrame, Redirect) | ✅ |
| API (헤드리스, SDK 없음) | ✅ |
유효한 조합
위험 사기 분류는 trust 접미사가 포함된 플로우에 나타납니다:
idlivetrust, idtrust, idchecktrust, idchecktrustdocs, idchecktrustsign, idchecktrustdocssign, idtrustdocs, idtrustsign, idtrustdocssign, idtokentrust.
전체 매트릭스는 사용 가능한 플로우를 참조하세요.