온라인 결제 사기를 방지하는 방법 - PayU가 보는 방법: www.deekpay.com

디지털 거래의 패턴이 변화함에 따라 온라인 사기가 주요 관심사 중 하나가 되었습니다. 이러한 패러다임의 변화는 현금 거래에 비해 UPI 및 카드 기반 결제와 같은 디지털 결제 수단의 사용이 증가했음을 의미합니다. 이러한 상황은 기업과 고객 모두를 취약한 위치에 놓이게 할 수 있습니다. 따라서 디지털 결제의 허점을 막기 위해 세심한 주의를 기울이는 것이 중요해졌습니다. 그러나 우리 모두 알다시피 모든 문제에는 해결책이 있으며 PayU는 이에 대한 솔루션을 제공합니다.

다음으로 PayU가 결제 프로세스에 스며들 수 있는 위험을 완화하기 위해 배포하는 프로토콜과 메커니즘을 살펴봅시다. PayU의 리스크 팀은 업계 최고의 시스템을 갖추고 다양한 리스크를 빠짐없이 분석합니다. PayU가 온라인 사기를 방지하는 방법을 알아보세요.

PayU는 판매자가 사기 위험을 줄이는 데 어떻게 도움이 되나요?

PayU는 45만 개 이상의 비즈니스에 서비스를 제공하고 100개 이상의 결제 수단을 지원하며 매일 수백만 건의 거래를 처리합니다. 따라서 PayU는 사기 행위를 막기 위해 필수 프로토콜과 표준 외에도 리스크 엔진과 메커니즘을 내장하고 있습니다. PayU는 위험 거래를 분석하기 위한 다중 경로 트리거 시스템을 갖추고 있으며, 이러한 위험 메커니즘을 통해 모든 진짜 거래가 처리되도록 보장합니다. 자세한 내용은 아래에서 확인하세요.

머신 러닝(ML) 모델

이 모델은 실시간으로 사기를 탐지할 수 있습니다. 트랜잭션 수준의 특징에 대해 지속적으로 학습되는 회귀 기반 모델이 있습니다. 이 모델은 사기 가능성이 있는 데이터 입력의 패턴을 살펴보고 비즈니스의 과거 행동을 분석하여 학습합니다.

실시간 거래 모니터링

PayU에는 실시간 거래 모니터링 프로세스가 있습니다. 모든 거래를 추적하여 사기 가능성을 방지합니다. 결제 전에 사기 의심 사례를 미리 알려줍니다.

위험 분류

PayU는 판매자를 분류하고 각 판매자의 행동 거래 패턴에 대한 회귀 분석을 수행하는 시스템을 만들었습니다. 이 시스템은 거래의 불일치, 거래량 급증, 의심스러운 IP의 존재 또는 의심스러운 거래 패턴을 감지하면 위험을 표시합니다. GMV의 급증 비율에 따라 위험 점수가 모델에 입력되고 모니터링을 위한 거래 수준이 정의됩니다.

자금 세탁 방지(AML) 구현

PayU는 경고 대기열 메커니즘, 주소 확인 서비스(AVS), MCC 매핑, 분류 및 위험 기반 프로세스 점수를 통해 배송 전후의 기업, 국경 간 및 국내 거래에 대해 향상된 실사를 수행합니다.

온라인 사기 예방의 미래

PayU는 최고의 사기 방지 시스템을 갖추고 있지만, 온라인 사기는 앞으로도 계속 문제가 될 것입니다. 저희는 보다 세분화된 수준에서 위험을 완전히 완화하기 위해 지속적으로 시스템을 업데이트하고 있습니다. 이를 통해 엄격한 AML 솔루션과 비지도 학습 방법을 통해 거래 모니터링을 개선하고 있습니다. 이러한 데이터를 다양한 머신러닝 모델에 공급합니다. 귀사에 적합한 결제 솔루션을 찾고 계신다면 언제든지 문의해 주세요.

자세한 내용은 请通过[email protected]与我们联系 참조하세요.