소개
인공지능은 전례 없는 방식으로 금융 사기 환경을 변화시키고 있습니다. 2024년 초, 사기범들은 AI로 생성된 딥페이크를 사용하여 화상 통화에서 임원을 사칭하여 홍콩 직원을 속여 송금하도록 유도했습니다. $2500만 사기꾼에게[1][2]. 이와 같은 사건은 범죄자들이 은행과 그 고객을 대상으로 하는 매우 그럴듯한 사기를 만들어내는 데 생성형 AI가 어떻게 활용되고 있는지를 보여줍니다. 미국 재무부 금융범죄단속반(FinCEN)은 2024년 말 은행 인증을 우회하기 위한 가짜 신분증 등 AI로 생성된 '딥페이크' 매체를 이용한 사기 증가에 대해 경고하는 경고를 발표하는 등 규제 당국이 경종을 울리고 있습니다.[3][4]. 이 백서에서는 최신 금융 서비스 분야의 AI 사기 트렌드 그리고 기관이 어떻게 방어를 강화할 수 있는지 논의합니다. 사기꾼들이 딥페이크 사칭부터 합성 신원까지 생성 AI를 어떻게 무기화하고 있는지 살펴보고, 다음과 같은 고급 탐지 도구를 포함한 기술 및 전략에 대해 간략하게 설명합니다. 트루스 스캔) 사기 팀과 경영진이 이 진화하는 위협에 대응하기 위해 배포할 수 있습니다.
금융 서비스의 주요 AI 사기 트렌드
악의적인 행위자들은 AI와 머신러닝을 활용하여 더 큰 규모와 정교한 사기를 저지르고 있습니다. 주목할 만한 AI 기반 사기 수법 은행, 핀테크, 보험사 등에 영향을 미칠 수 있습니다:
- 딥페이크 사칭 사기: 범죄자는 다음을 사용합니다. AI로 생성된 비디오 및 오디오 를 사용하여 신뢰할 수 있는 개인(CEO, 고객 등)을 실시간으로 사칭할 수 있습니다. 예를 들어, 실제와 같은 딥페이크 음성이 비싱(보이스 피싱) 공격에 사용되어 사기 송금을 승인하고, AI로 제작된 비디오가 직원들을 속여 가짜 거래를 승인하도록 유도합니다.[1][5]. 이러한 합성 미디어는 사용자가 진짜로 생각하는 사람과 대화하고 있는지 알기 어렵게 만들어 위의 $25M 딥페이크 사례와 같은 고액의 절도를 가능하게 합니다. 딥페이크는 저렴하고 생산하기 쉬운음성을 복제하는 데 20~30초의 오디오만 있으면 되고, 실제와 같은 동영상을 생성하는 데 1시간도 걸리지 않습니다.[6].
- AI 강화 피싱 및 BEC: 생성형 AI는 피싱 이메일과 같은 사회 공학적 수법을 강화하며 비즈니스 이메일 침해(BEC). AI 챗봇은 완벽한 비즈니스 언어로 고도로 개인화된 사기 이메일을 작성하여 CEO의 글쓰기 스타일을 모방하거나 그럴듯한 가짜 공급업체 송장을 대규모로 생성할 수 있습니다. 실제로 다음과 같은 언더그라운드 도구는 FraudGPT 그리고 WormGPT 사이버 범죄자들이 피싱과 멀웨어 생성을 자동화하는 데 도움이 되는 (필터링되지 않은 버전의 ChatGPT)가 등장했습니다.[7][8]. 즉, 최소한의 기술만 갖춘 사기꾼도 정교한 피싱 캠페인이나 악성 코드를 쉽게 생성할 수 있습니다. AI를 사용하면 한 명의 범죄자가 수천 개의 맞춤형 사기 이메일이나 문자 메시지를 발송하여 기존 사기 시도의 범위를 크게 늘릴 수 있습니다. FBI의 인터넷 범죄 센터는 이미 다음과 같은 사실을 관찰했습니다. $2.7억 이상 2022년에 BEC 사기로 인한 손실이 발생했으며, 생성형 AI는 향후 몇 년 동안 이러한 손실을 더욱 증가시킬 것으로 위협하고 있습니다.[9][10].
- 위조 신원 및 문서 사기: 생성형 AI가 신원 사기의 붐을 일으키고 있습니다.가장 빠르게 증가하는 금융 범죄 유형 중 하나입니다.[11][12]. 사기꾼은 실제 개인 데이터와 가짜 개인 데이터를 결합하여 "프랑켄슈타인" 신원을 만든 다음 AI를 사용하여 다음을 수행합니다. 사실적인 증빙 문서 생성 - 위조 여권, 은행 명세서부터 급여 명세서까지[7]. AI 이미지 생성기 및 편집 도구는 다음을 위조할 수 있습니다. 진품으로 보이는 신분증 및 사진 일반적인 검사를 통과할 수 있습니다. 실물 확인이나 셀카 인증도 AI가 조작한 이미지나 동영상으로 무력화될 수 있습니다. 범죄자들은 AI가 생성한 프로필 사진, 소셜 미디어 등으로 수천 개의 가짜 페르소나를 자동으로 생성하여 은행 계좌를 개설하거나 대출을 대량으로 신청하고 자금 세탁이나 신용 불이행을 할 수 있습니다. 신원 사기로 인한 손실은 다음과 같이 추정됩니다. 2023년 1조7천350억[13]그리고 제너레이티브 AI는 가짜 신원을 더 저렴하고 탐지하기 어렵게 만들어 이러한 추세를 가속화할 뿐입니다.
- 자동화된 사기 및 회피: AI는 가짜 콘텐츠를 만드는 것 외에도 사기꾼을 돕습니다. 계획의 성공 극대화. 고급 봇은 ML을 사용하여 이커머스 사이트에서 도난당한 신용카드 정보를 빠르게 테스트하여 탐지 트리거를 피할 수 있습니다. AI는 범죄자가 조직의 보안에서 가장 취약한 부분을 식별하거나 음성 응답을 합성하여 전화 기반 신원 확인을 무력화할 수 있도록 도와줍니다. 다크웹의 한 가내수공업은 현재 '서비스로서의 사기' AI 도구를 $20달러에 판매하고 있습니다.[14]. 이러한 AI 기능의 민주화는 낮은 수준의 범죄자들도 고도로 정교한 사기 공격을 감행할 수 있다는 것을 의미합니다. 사기범들은 AI를 사용하여 은행의 사기 방지 시스템을 조사하고 필터를 통과하는 방법을 찾을 때까지 접근 방식을 세분화하여 탐지를 회피합니다.[15]. 요컨대, AI는 사기 행위를 가능하게 합니다. 이전에는 볼 수 없었던 규모와 효율성으로를 통해 기존 방어 체계에 도전합니다.
이러한 인공지능을 활용한 전술은 이미 놀라운 속도로 확산되고 있습니다.. 수표 위조나 피싱과 같은 전통적인 사기 수법은 수년 동안 존재해 왔지만, AI는 그 규모와 현실성을 더욱 강화하고 있습니다. 데이터는 분명한 이야기를 들려줍니다: AI 사기는 급증.
다시는 AI 사기에 대해 걱정하지 마세요. TruthScan 도움을 드릴 수 있습니다:
- 생성된 AI 감지 이미지, 텍스트, 음성 및 동영상
- 피하기 주요 AI 기반 사기
- 가장 중요한 정보 보호 민감한 기업 자산.
딥페이크 관련 사기 사건이 급증했습니다. 2022년에는 딥페이크 사기 사건이 22건에 불과했지만, 2023년에는 42건, 2024년에는 150건으로 폭발적으로 증가했습니다. 2025년 1분기에만 179건의 딥페이크 사기 사건 건이 보고되어 2024년 전체 합계를 초과했습니다.[16][17].
최근의 업계 분석은 이러한 트렌드를 반영합니다. 한 보고서에 따르면 딥페이크 인시던트 700% 증가 2023년 핀테크 기업 타겟팅[18]. 더욱 놀라운 것은 북미 지역의 경우 딥페이크 사기 사례 1,740% 급증 2022년에서 2023년 사이[19]. 금융 범죄자들은 이러한 도구가 효과가 있기 때문에 빠르게 채택하고 있지만, 많은 은행과 피해자들은 아직 AI가 생성한 속임수를 탐지할 준비가 되어 있지 않습니다.
금융 기관에 미치는 영향과 과제
AI 기반 사기의 증가는 다음과 같은 위험을 초래합니다. 중요한 영향 금융 기관, 고객, 그리고 더 광범위한 금융 시스템에 미치는 영향입니다. 가장 즉각적인 영향은 금전적 손실입니다. 업계 예측에 따르면 2027년까지 이러한 손실이 발생할 것으로 예상됩니다, 생성적 AI로 인한 사기 손실은 미국에서 1조 7천억 달러에 달할 수 있습니다.2023년 1조7천23억 달러에서 1조7천억 달러 증가[20]. 이는 3배 이상 증가한 수치입니다( 32% CAGR)는 사기 위험이 달러 기준으로 얼마나 빠르게 증가하고 있는지를 반영합니다.
AI를 이용한 사기로 인한 예상 손실이 급격히 증가하고 있습니다. 딜로이트는 생성형 AI와 관련된 미국 금융 사기 손실이 다음에서 증가할 것으로 예상합니다. 2023년 1조7천123억 달러에서 2027년 1조7천400억 달러로 증가[20].
원시 손실 외에도 평판 및 신탁 비용. 소비자는 은행이 자신을 보호해 줄 것으로 기대하지만, AI를 이용한 사기로 인해 디지털 채널에 대한 신뢰가 약화되고 있습니다. 예를 들어, 고객이 가짜 은행원 영상 통화와 같은 그럴듯한 딥페이크 사기의 피해를 입으면 은행의 보안이 미흡하다고 비난할 수 있습니다. 대중의 신뢰 음성 인증, 이메일, 심지어 화상 회의에서 '보고 듣는 것'을 더 이상 실제라고 가정할 수 없게 되면 그 신뢰성이 떨어질 수 있습니다.[21]. 설문조사에 따르면 미국/영국의 금융 전문가 중 85%가 딥페이크 사기를 조직의 보안에 대한 '실존적' 위협으로 간주하고 있습니다.[22]. 해당 시장의 기업 중 절반 이상이 딥페이크 기반 사기의 표적이 되었다고 답했으며, 놀랍게도 다음과 같이 응답했습니다. 공격 대상자 중 43%가 공격 성공을 인정했습니다. 그들을 속이는 데[23]. 사고가 발생할 때마다 금전적인 피해뿐만 아니라 기관에 대한 고객의 신뢰도 떨어집니다.
금융 회사들은 또한 다음과 같은 문제에 직면하고 있습니다. 운영 및 규정 준수 과제 AI 사기로부터 보호하세요. 사기 방지 팀은 급증하는 경보와 사건으로 인해 조사 리소스에 부담을 느끼고 있습니다. 기존의 사기 탐지 모델(대부분 규칙이나 오래된 머신러닝 기술에 의존하는)은 합법적으로 보이는 AI 합성 콘텐츠를 인식하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 실제로 실험실에서 개발된 최첨단 딥페이크 탐지 시스템은 다음과 같은 상황에 직면했을 때 정확도가 거의 50%까지 떨어집니다. 실제 딥페이크 야생에서[24]. 연구 결과에 따르면 사람들은 주변에서 고품질 딥페이크 동영상을 발견할 수 있는 것은 사람뿐입니다. 55%-60%의 시간우연보다 간신히 나은[25]. 이는 새로운 도구가 없다면 은행이 AI 기반 사기 시도의 상당 부분을 놓치게 될 것임을 의미합니다.
또한 규제 차원. 규제 당국과 법 집행 기관은 이러한 위험을 예리하게 인식하고 있으며(FinCEN의 경고에서 알 수 있듯이) 금융 기관이 이에 적응하기를 기대하고 있습니다. 은행은 AI 시대에 고객 인증 및 사기 신고에 대한 더 엄격한 지침에 직면할 수 있습니다. 예를 들어 은행 직원이 딥페이크에 속아 1,700만 달러의 이체를 승인한 경우 규제 당국은 은행의 통제 및 실사 프로세스를 면밀히 조사할 수 있습니다. 은행의 은행 비밀 보호법 이제 사이버 범죄 및 딥페이크 관련 의심 활동에 대한 보고가 명시적으로 포함됩니다.[26][4]즉, 은행은 의심스러운 활동 보고서(SAR)에서 AI가 생성한 사기 지표를 인식하고 보고하도록 직원을 교육해야 합니다. AI로 강화된 사기 기법을 따라잡지 못하면 고객이나 거래 상대방이 은행이 예측 가능한 AI 기반 사기를 방지하기 위해 충분한 조치를 취하지 않았다고 주장하는 경우 규정 준수 위반 또는 법적 책임으로 이어질 수 있습니다.
아마도 가장 큰 도전은 이 새로운 위협의 비대칭적 특성. 생성형 AI는 공격자의 비용과 기술 장벽을 크게 낮추는 동시에 공격의 규모와 현실감을 기하급수적으로 증가시킵니다. 단 한 번의 딥페이크 루머나 그럴듯한 음성 복제 전화로 수백만 달러의 인증 투자를 무력화시킬 수 있습니다. 한편, 방어자는 모든 거래와 상호작용의 진위 여부를 확인해야 하는데, 이는 훨씬 더 어려운 작업입니다. 그야말로 군비 경쟁입니다: AI는 사기꾼에게 보안을 우회할 수 있는 자체 업데이트 툴킷을 제공하므로 은행도 지속적으로 방어를 업데이트해야 합니다.[15][27]. 많은 금융 기관이 적절하게 준비되지 않았다고 인정합니다. 801TP6% 이상의 기업이 딥페이크 공격에 대한 공식적인 대응 계획이 없습니다.절반 이상이 직원들에게 딥페이크 위험에 대한 교육을 제공하지 않았습니다.[28][29]. 이러한 대비 격차는 조직이 현재 취약하다는 것을 의미하지만, 조치가 필요한 부분도 강조합니다.
주목할 만한 냉정한 지표는 최근 업계 보고서에서 나왔습니다: 현재 금융 부문에서 발생한 42.51조 6천억 건의 사기 시도 중 어떤 형태로든 AI가 개입되어 있습니다.[30]. 즉, 은행에서 발생하는 사기 공격의 거의 절반이 AI로 생성된 문서, 합성된 음성, 기계 생성 피싱 메시지 등 AI 요소를 포함하고 있습니다. 이 통계는 AI가 가상의 미래 위협이 아니라 이미 현실에 존재하고 있으며, 금융 기관이 이에 적응하지 않으면 막대한 손실을 입을 수 있다는 점을 강조합니다.
AI를 이용한 사기 방어: 전략 및 솔루션
AI 기반 사기에 대응하려면 사기 방지 전략의 진화가 필요합니다. 수동 검증이나 정적 규칙 엔진과 같은 기존의 접근 방식은 형태가 변하는 AI 사기에 대응할 수 없습니다. 대신 은행은 다음을 수용해야 합니다. 기술, 교육 및 팀워크 전세를 역전시킬 수 있습니다. 아래에서는 주요 전략과 새로운 솔루션에 대해 간략하게 설명합니다:
- AI를 활용하여 AI와 싸우기(고급 탐지 도구): 금융 기관은 점점 더 AI 기반 탐지 솔루션 를 사용하여 AI가 생성한 콘텐츠와 이상 징후를 식별할 수 있습니다. 본질적으로 불에는 불로 맞서야 합니다. 다음과 같은 새로운 엔터프라이즈 도구 트루스 스캔 텍스트, 이미지, 음성, 동영상에 걸쳐 멀티 모달 AI 감지 기능을 제공하여 콘텐츠를 실시간으로 인증할 수 있도록 지원합니다.[31]. 예를 들어 은행은 AI 텍스트 탐지기를 배포하여 수신되는 커뮤니케이션(이메일, 채팅 메시지)에서 피싱 이메일이나 가짜 고객 문의를 나타내는 AI 생성 언어의 징후를 검색할 수 있습니다. TruthScan의 AI 텍스트 탐지 시스템은 GPT-4와 같은 모델에서 다음과 같은 방법으로 AI로 작성된 콘텐츠를 식별할 수 있습니다. 99%+ 정확도어떤 문장이 AI가 생성했을 가능성이 높은지 정확히 파악할 수도 있습니다.[32][33]. 마찬가지로 AI 이미지 포렌식 도구는 문서와 이미지를 검증할 수 있습니다. AI 이미지 디텍터 는 제출된 운전면허증이나 공과금 청구서가 디지털 방식으로 생성되었거나 조작되었는지 여부를 AI가 생성한 이미지의 알려진 패턴과 비교하여 표시할 수 있습니다.[34]. 오디오 위협의 경우, 은행은 이제 음성 딥페이크 탐지기 - 통화 오디오를 분석하여 합성 음성의 음향 지문을 찾아내는 솔루션입니다. 예를 들어, 트루스캔의 AI 음성 탐지기는 음성 복제의 징후를 듣고 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 화자 진위 여부 확인 보이스피싱 전화 방지[35]. 금융 기관은 API를 통해 이러한 탐지기를 워크플로에 통합함으로써 거래 및 상호 작용의 백그라운드에서 AI 콘텐츠를 자동으로 선별할 수 있습니다. 이는 기계의 속도로 작동하는 추가적인 방어 계층을 제공하여 사람의 눈과 귀가 놓칠 수 있는 것을 포착합니다.
- 멀티팩터 및 대역 외 인증 구현: 인공지능으로 인해 음성이나 이미지를 신뢰하기 어려워짐에 따라 은행은 인공지능이 쉽게 위조할 수 없는 인증 방법에 더 많이 의존해야 합니다. 여기에는 보안 채널을 사용하는 다단계 인증(MFA)이 포함됩니다. 예를 들어 이메일이나 영상 통화를 통해 송금 요청이 들어오는 경우 요청자의 알려진 모바일 장치로 전송된 일회용 비밀번호나 등록된 신뢰할 수 있는 전화번호로 콜백하는 등의 두 번째 요소를 요구해야 합니다. 일부 은행에서는 고객에게 특정 제스처나 단어로 실시간 셀카를 찍도록 요청하는 등 고위험 거래에 대해 '생동성' 확인을 추가하고 있는데, 이는 딥페이크 동영상으로 복제하기 어렵기 때문입니다. 생체 인증은 스푸핑 방지 조치(예: 3D 얼굴 깊이 스캔 또는 딥페이크가 종종 모방하지 못하는 미묘한 눈 움직임 모니터링)를 통해 강화될 수 있습니다.[27]). 핵심은 단일 실패 지점을 피하는 것입니다. AI 딥페이크가 한 채널(예: 음성 인증)을 속일 수 있더라도 대역 외 검사 또는 생체 인식 테스트를 통해 사기를 밝혀내는 데 필요한 문제를 해결할 수 있습니다. 제로 트러스트 원칙 을 적용해야 합니다. 원치 않거나 예상치 못한 지시('알려진' 임원이나 고객이라 하더라도)는 독립적인 채널을 통해 확인할 때까지 의심스러운 것으로 간주하세요.
- 직원 교육 및 사기 인식: 특히 사기범들은 인간의 신뢰라는 가장 약한 고리를 노리기 때문에 기술만으로는 만병통치약이 될 수 없습니다. 금융 기관은 사기 방지 팀과 일선 직원을 대상으로 AI 기반 사기에 대한 정기적인 교육에 투자해야 합니다. 직원들은 딥페이크와 소셜 엔지니어링의 위험 신호를 인식하는 방법을 배워야 합니다. 여기에는 미묘한 이상 징후(예: 영상 통화 중 립싱크 문제, 부자연스러운 억양이나 배경 소음이 너무 적은 오디오 등 합성 음성의 잠재적 징후)에 대한 교육이 포함될 수 있습니다. 다음과 같은 문화를 장려하세요. 인증직원들은 의심스러운 거래를 일시 중지하거나 CEO가 보낸 것처럼 보이더라도 독립적으로 요청하고 확인할 수 있는 권한을 부여받아야 합니다. 예를 들어 페라리 CEO 음성 스푸핑 시도 한 임원이 사기꾼이 대답할 수 없는 개인적인 질문을 던져서 사기꾼의 계략을 밝혀냈습니다.[36]. 피싱/딥페이크 모의 훈련도 유용할 수 있습니다. 회사에서 직원 교육을 위해 피싱 시뮬레이션을 실행하는 것처럼, 딥페이크 음성 메일이나 가짜 화상 회의를 시뮬레이션하여 직원들이 이를 감지하는지 확인할 수 있습니다. 이를 통해 실제 공격에 저항할 수 있는 근육 기억을 쌓을 수 있습니다. 다음과 같은 점을 감안하면 딥페이크 대응 프로토콜이 없고 교육이 거의 이루어지지 않은 기업이 50%를 넘었습니다.[29]이러한 프로그램을 도입하는 것은 회복탄력성을 개선하는 데 큰 도움이 되지 않습니다.
- 사기 분석 및 이상 징후 탐지: 은행은 사기 분석을 강화하여 방어적인 측면에서 AI를 지속적으로 활용해야 합니다. 최신 사기 탐지 시스템은 거래를 실시간으로 분석하고 이상 징후나 고위험 패턴을 표시하는 머신 러닝 모델을 사용합니다. 이러한 모델은 AI 기반 사기를 나타내는 신호를 포함하도록 업데이트해야 합니다. 예를 들어, 봇에 의한 계정 탈취와 관련된 메타데이터 또는 행동 패턴(예: 엄청나게 빠른 양식 작성 시간 또는 자동화된 스크립트를 암시하는 완벽하게 일관된 타이핑 패턴)을 감지하도록 ML 모델을 학습시킬 수 있습니다. 언어 모델을 사용하여 메시지 콘텐츠를 분석하고 공급업체가 보낸 이메일이 다음과 같은 경우 플래그를 지정할 수 있습니다. AI 생성 사운드 또는 지나치게 공식적인 문구(앞서 언급한 AI 텍스트 감지와 함께 사용)를 찾아냅니다. JPMorgan과 같은 은행에서는 내부 커뮤니케이션에 대규모 언어 모델을 사용하여 소셜 엔지니어링 시도를 나타낼 수 있는 문구나 문맥을 발견하기 시작했습니다.[37]. 마스터카드와 같은 결제 네트워크는 AI로 방대한 데이터 세트(수십억 건의 거래)를 스캔하여 기존 규칙이 놓칠 수 있는 사기 거래를 식별하고 있습니다.[38]. 요점은 다음과 같습니다. 방어형 AI 는 공격적인 AI만큼이나 혁신적이어야 합니다. 기업은 딥페이크 콘텐츠, 합성 신원 및 생성 공격 패턴을 탐지하기 위해 특별히 AI 모델을 개발하거나 구매하는 것을 고려해야 합니다. 결정적으로, 이러한 모델은 빠르게 진화하는 범죄자들의 전술에 대응할 수 있도록 최신 AI 사기 사례에 대해 지속적으로 재학습(온라인 학습 또는 연합 학습이라고 함)을 받아야 합니다.[39][40].
- 협업 및 정보 공유: AI를 이용한 사기에 대응하려면 기관 내부와 기관 간 협력이 필요합니다. 사일로화된 노력은 조직의 경계를 뛰어넘는 위협에 대한 효과가 떨어집니다. 사기 방지 팀, 사이버 보안 팀, IT 팀 예를 들어, 보안팀은 화상 회의 도구에 딥페이크 탐지 기능을 배포하고 사기 팀은 콘텐츠 스캔을 거래 모니터링에 통합하는 등 서로 협력해야 합니다. 더 넓은 차원에서 은행은 금융 서비스 정보 공유 및 분석 센터(FS-ISAC)와 같은 업계 그룹에 참여하여 새로운 AI 사기 수법에 대한 인텔리전스를 교환해야 합니다.[41]. 한 은행에서 새로운 딥페이크 공격 벡터를 발견한 경우, 해당 인사이트를 공유하면 다른 은행이 공격을 받기 전에 격차를 좁히는 데 도움이 될 수 있습니다. 업계 컨소시엄을 통해 또는 규제 당국의 지원을 받아 AI와 관련된 시나리오(예: 딥페이크 임원 사기 또는 AI가 생성한 신분증 확인 우회)로 공동 훈련 또는 "레드팀" 시뮬레이션을 수행할 수 있습니다. 규제 당국도 AI 위험에 초점을 맞추고 있으므로 선제적으로 참여하는 것이 현명합니다. 은행은 AI 사용에 대한 표준과 가이드라인에 기여함으로써 보다 안전한 생태계를 조성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 궁극적으로 한 은행에 대한 위협은 모든 은행에 대한 위협입니다. 이 공간에서[42]집단 방어 접근 방식을 통해 모든 사람이 AI로 강화된 사기를 탐지하고 억제하는 능력을 강화할 수 있습니다.
- 고객 교육 및 신뢰 조치: 마지막으로 금융 기관은 고객 인식의 역할을 간과해서는 안 됩니다. 일반 대중을 대상으로 하는 딥페이크와 AI 사기(예: 조부모 사기에서 가짜 목소리를 사용하거나 AI가 생성한 가짜 '기술 지원' 채팅)의 경우 은행은 고객에게 이러한 위험성에 대해 교육할 수 있습니다. 이미 많은 은행에서 피싱에 대한 알림을 보내고 있으며, 이를 확장하여 AI 음성 복제 및 딥페이크 동영상에 대해 언급하고 요청을 확인하는 방법에 대한 팁을 제공할 수 있습니다. 일부 진보적인 조직에서는 푸시 알림 또는 알려진 사기가 유포되는 경우 앱에 경고 메시지를 표시합니다(예: "주의: 사기범이 돈을 요구하는 가족 구성원의 음성 복제품을 사용할 수 있습니다").[43]. 교육은 공격을 직접적으로 예방하지는 못하지만 성공률을 낮추고 은행이 보안의 파트너라는 점을 강조할 수 있습니다. 또한, 최첨단 사기 예방에 투자하는 은행은 고객에게 이러한 사실을 다음과 같이 강조해야 합니다. 차별화 요소 - 예를 들어, 민감한 방법을 공개하지 않고 제출된 모든 영상 통화나 문서를 AI가 스캔하여 진위 여부를 확인한다는 사실을 고객에게 알리면 은행이 고객을 보호하기 위해 가능한 모든 도구를 사용하고 있다는 확신을 심어줄 수 있습니다. 은행이 서비스에서 AI의 이점을 최대한 활용하려면 디지털 신뢰를 유지하는 것이 중요하므로 투명성과 고객 중심 보호 조치는 전체적인 방어의 일부입니다.
AI 콘텐츠 탐지 서비스의 역할
AI 시대의 사기 방지 툴킷의 초석은 다음을 사용하는 것입니다. AI 콘텐츠 탐지 서비스. 이러한 서비스는 인간 검토자를 통과할 수 있는 AI 생성 콘텐츠의 '지문'을 찾아내는 데 특화되어 있습니다. TruthScan은 이러한 서비스 제공업체 중 하나로 엔터프라이즈급 AI 탐지 제품군 여러 콘텐츠 유형에 걸쳐 있습니다. 금융 기관은 이러한 도구를 통합하여 위조 및 사기 지표를 자동으로 선별할 수 있습니다:
- 문서 및 이미지 인증: 트루스캔의 플랫폼을 통해 은행은 다음을 수행할 수 있습니다. AI가 생성한 금융 문서에 대한 실시간 사기 테스트[44]. 즉, 새 계좌가 개설되거나 대출 신청서에 사진이 부착된 신분증과 급여 명세서가 도착하면 시스템은 해당 이미지를 즉시 분석하여 위조 또는 변조 징후를 확인할 수 있습니다. 99% 이상의 목표 정확도[45]AI 이미지 감지기는 사람이 액면 그대로 승인할 수 있는 가짜 신분증 이미지나 위조된 PDF를 잡아낼 수 있습니다. 이러한 종류의 문서 진위 확인 는 계정을 개설하기도 전에 신원 사기를 막는 데 매우 중요합니다.
- 실시간 거래 모니터링: API 통합을 배포함으로써 TruthScan은 은행의 거래 처리에 연결하여 다음에서 이상 징후를 표시할 수 있습니다. 실시간. 의심스러운 이메일이 수신되면 이메일 사기 탐지기가 메시지 내용을 분석하여 공급업체나 경영진을 사칭하려는 AI 모델이 작성한 것인지 탐지할 수 있습니다.[46]. 마찬가지로 실시간 AI 탐지기 는 실시간 커뮤니케이션(예: 채팅 또는 협업 플랫폼)을 모니터링하여 중요한 회의 중에 가짜 딥페이크 비디오 피드가 감지되는 경우 즉각적인 경고를 제공할 수 있습니다.[47][48]. 즉각적인 알림과 자동화된 대응을 통한 지속적인 모니터링은 사기가 감지되지 않고 발생할 수 있는 기간을 줄이는 데 도움이 됩니다.
- 음성 및 동영상 딥페이크 방어: 콜센터 및 관계 관리자의 경우, TruthScan의 AI 음성 감지기 는 보안을 한층 더 강화합니다. 사기범이 음성 복제를 사용하여 고객을 사칭하여 전화를 걸면 시스템은 통화 오디오를 분석하여 AI 합성 요소(예: 자연스러운 미세 일시 정지 또는 음파의 아티팩트 누락)가 포함되어 있는지 표시할 수 있습니다.[35]. 비디오 측면에서는 딥페이크 탐지기 는 비디오 프레임에 컴퓨터 비전 알고리즘을 적용하여 부자연스러운 얼굴 움직임, 이상한 조명 또는 일치하지 않는 립싱크와 같은 불일치를 포착하여 가짜를 드러냅니다.[49][50]. 은행은 주요 상호 작용에서 목소리와 얼굴의 무결성을 확인함으로써 직원을 속이려는 사기꾼을 차단할 수 있습니다. 이러한 도구는 백그라운드에서 보이지 않게 작동하는 디지털 콘텐츠용 첨단 거짓말 탐지기와 같은 역할을 합니다.
이러한 탐지 기술을 배포하는 것은 플러그 앤 플레이 방식의 만병통치약이 아니며, 기관의 워크플로에 맞게 보정하고 조정해야 한다는 점에 유의할 필요가 있습니다. 오탐지를 관리해야 합니다(예를 들어, AI 텍스트 탐지기는 차이를 학습할 때까지 템플릿 기반의 합법적인 커뮤니케이션을 의심스러운 것으로 표시할 수 있습니다). 하지만 이러한 도구가 적절히 통합되면 다음과 같은 조직의 능력이 크게 향상됩니다. 피해를 유발하기 전에 사기성 콘텐츠 발견. 또한 규정 준수 및 사기 모델을 지속적으로 개선하는 데 유용한 감사 추적 및 분석 보고서를 생성합니다.
결정적으로, AI 탐지 도구의 효과는 다음에 따라 달라집니다. 지속적인 업데이트. 바이러스 백신 소프트웨어에 새로운 바이러스에 대한 새로운 시그니처가 필요한 것처럼, AI 탐지기는 최신 딥페이크 기술과 AI 모델에 대한 재교육이 필요합니다. TruthScan과 같은 공급업체는 새로운 생성 모델과 회피 전술을 처리하기 위해 알고리즘을 업데이트하여 AI가 진화하더라도 높은 정확도를 유지합니다.[51]. 이를 통해 사내 팀의 부담을 덜어주고 범죄자들이 새로운 AI 수법으로 넘어가는 동안 은행이 어제의 전쟁을 치르지 않도록 합니다.
결론
금융 서비스 업계는 사기와의 전쟁에서 기로에 서 있습니다. 한쪽에서는 범죄자들이 제너레이티브 AI를 빠르게 도입하여 그 어느 때보다 더 그럴듯하고 광범위한 사기를 일으키고 있습니다. 반면에 은행과 사기 방지 기관은 AI 기반 방어 수단을 확대하고 있습니다. 성공할 기관은 다음과 같은 기관입니다. 새로운 위협 환경을 인식하고 동등하게 독창적으로 대응합니다.. 이는 고급 탐지 기능에 투자하고, 다계층 검증 프로세스를 통합하고, 직원과 고객 모두를 교육하고, 경계와 적응의 문화를 조성하는 것을 의미합니다.
오늘 회사를 속인 딥페이크 사기는 내일 새로운 탐지 기술로 대응할 수 있지만, 사기범들은 다음 주에 수법을 변경할 수 있습니다. 따라서 2025년의 '업계 표준' 사기 방지 전략은 민첩성과 지속적인 개선을 강조하는 전략입니다. 금융 기관은 사기 방어 시스템을 다음과 같이 취급해야 합니다. 살아있는 학습 개체 범죄 수법과 함께 진화하는 보안 위협에 대응할 수 있습니다. 기술 제공업체와의 파트너십을 활용하는 것은 이러한 역량을 구축하는 현명한 지름길입니다. 예를 들어, 은행 및 금융에 맞춤화된 솔루션을 제공하는 TruthScan과 같은 전문 회사와 협력하면 기관의 다음과 같은 능력을 가속화할 수 있습니다. 규제 준수와 고객 신뢰를 유지하면서 AI를 이용한 사기 방지[52].
궁극적으로 AI 기반 사기로부터 보호하는 것은 단순히 기술적인 문제가 아니라 근본적인 신뢰 금융을 뒷받침합니다. 고객은 은행이 진짜 거래와 가짜 거래를, 진짜 고객과 AI 사기꾼을 구별할 수 있다는 확신이 필요합니다. 금융 서비스 기업은 최첨단 AI 탐지 도구를 배포하고, 검증 프로토콜을 강화하며, 새로운 위협에 한발 앞서 대응함으로써 이러한 신뢰를 유지할 수 있습니다. 앞으로는 의심할 여지 없이 공격자들이 더 많은 사기 혁신을 시도할 것이지만, 은행은 준비와 적절한 투자를 통해 다음을 보장할 수 있습니다. 위협이 아닌 자산이 된 AI 사기 예방의 영역에서. 이는 달성 가능한 목표입니다. 혁신을 위협하는 동일한 AI 기술을 금융 시스템의 무결성을 보호하는 데 활용할 수 있습니다. 지금이야말로 사기 방지 팀과 최고 경영진이 단호하게 행동해야 할 때입니다, 사기꾼을 능가하는 고급 솔루션 및 전략 수용 디지털 금융의 미래를 보장합니다.
출처: 최근 업계 보고서, 규제 경고, 기술 백서 등이 곳곳에 참조되었습니다(Deloitte[20][18], 세계 경제 포럼[19][24], 미국 재무부 FinCEN[3][4], 연방 준비 은행[13], 킵넷 랩스[16][30]등)를 통해 데이터와 예시를 제공합니다. 모든 데이터와 예제는 독자가 더 자세히 살펴볼 수 있도록 인라인으로 인용되어 있습니다.
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