PG 결제 데이터로 이상거래를 탐지하는 방법

결제 메시지를 업무 데이터로 바꾸기

PG에서 받은 메시지를 그대로 쌓기만 해서는 가맹점의 위험을 비교하기 어렵습니다. 거래의 고유 식별자와 가맹점·단말기 연결을 먼저 정리하고 승인과 취소를 구분해야 합니다. 서로 다른 PG의 같은 이름 필드가 같은 의미인지도 확인합니다.

비교 가능한 집계를 만들기

거래 횟수, 승인 금액 합계, 취소 비율을 기간별로 계산할 때 분모와 포함 대상을 명확하게 정합니다. 원화 100,000원과 달러 100달러를 그대로 더하면 의미 없는 결과가 됩니다. 통화별로 나누거나 별도 환산 정책을 마련해야 합니다.

가상의 가맹점 A가 평일 평균 100건을 처리하다가 오늘 500건을 처리했다면 증가 원인을 살펴볼 수 있습니다. 그러나 전날이 휴무였다는 이유로 증가율을 계산하면 과장됩니다. 동일한 영업 조건의 기간을 비교 대상으로 선택하세요.

탐지 근거를 남기기

운영자가 신호를 받았을 때 어떤 기간에 몇 건, 얼마가 발생했는지 재현할 수 있어야 합니다. 거래가 나중에 취소되거나 데이터가 보완되면 현재 집계와 탐지 당시 집계가 달라질 수 있으므로 판단 시점을 함께 봅니다.

연동 후 확인할 항목

PG 결제 FDS 소개에서 전체 연동 흐름을 확인하세요. 개발 검증에서는 정상 승인뿐 아니라 중복 메시지, 전체 취소, 잘못된 거래 시각도 전송해 봅니다. 입력 성공과 위험 평가 결과 확인을 분리하고, 운영자 화면에서 원 거래까지 찾아갈 수 있는지 점검합니다.

가상 검증 사례

가상 집계에서 100,000원과 100달러을 서로 다른 통화로 유지합니다. 전날이 휴무였다면 오늘 100건을 전날 0건으로 나눈 증가율을 만들지 않고 비교 가능한 영업일을 선택합니다.

이 사례는 실측 성능이나 실제 고객 자료가 아닙니다. 제품의 적용 범위는 GUARDIAN 공개 운영 가이드를 기준으로 확인합니다.