작성자 Maksym Misichenko · Yahoo Finance ·
AI 에이전트가 이 뉴스에 대해 생각하는 것
AI 기반 사기 가속화는 소비자 신뢰에 상당한 위험을 초래하며 규제 책임 전환 또는 거래 속도 감소를 통해 Visa의 해자를 약화시킬 수 있습니다. Visa는 향상된 인증 도구를 수익화할 수 있지만, 수수료율에 대한 간접적인 압력과 대체 결제 레일로의 잠재적 전환은 주요 관심사입니다.
리스크: 규제 책임 전환 및 카드 미소지(CNP) 승인율 감소 가능성으로 인해 판매자를 대체 결제 레일로 유도하는 '마찰세'가 발생합니다.
기회: Visa의 부가 가치 서비스 부문을 통한 향상된 인증 도구 및 AI 기반 방어 계층의 수익화.
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우리 대부분은 인공지능이 우리 삶의 일부 측면을 더 쉽게 만들었다는 것을 인정할 수 있습니다. 하지만 그것이 심각한 문제를 야기했다는 것을 부인하기는 어렵습니다. AI는 환경에 해를 끼치고, CEO들은 해고를 AI 탓으로 돌리며, AI 예술에서 벗어나는 것은 불가능합니다. 미국인들은 이제 그 목록에 또 하나의 타당한 불만을 추가할 수 있습니다. 바로 AI가 금융 사기를 증폭시키고 있다는 것입니다.
Visa(NYSE: V)는 2026년 봄 연례 위협 보고서(1)를 발표했으며, 이 보고서에 따르면 사기꾼들은 AI를 사용하여 더 많은 소비자에 도달하고 사기를 더 설득력 있게 만들고 있습니다. Visa의 최고 위험 및 고객 서비스 책임자인 Paul Fabara는 보도 자료에서 "위협이 그 어느 때보다 빠르게 진화하고 있습니다."라고 말했습니다. (2)
Dave Ramsey는 미국인의 거의 50%가 사회 보장 제도에서 1가지 큰 실수를 하고 있다고 경고합니다. ASAP에서 수정하는 방법은 다음과 같습니다.
사기는 이제 소비자에게 가장 큰 위협이며, AI는 사기 행위를 빠르게 가속화하고 있습니다. 2025년 하반기에 Visa는 거의 10억 달러의 사기 활동을 식별했습니다(1).
Visa의 결제 생태계 위험 및 통제 부문 SVP인 Michael Jabbara는 보도 자료에서 "AI의 빠른 채택으로 인해 사기에 대한 진입 장벽이 근본적으로 낮아졌습니다."라고 말했습니다(2). "한때 깊은 기술적 능력이 필요했던 것이 이제는 프롬프트로 실행될 수 있습니다."
AI는 사기꾼이 기술이 아닌 인간을 이용하도록 돕습니다.
Moneywise와의 인터뷰에서 Fabara는 AI가 사기를 두 가지 주요 방식으로 변화시키고 있다고 설명했습니다. 바로 사칭과 규모입니다.
사기꾼들은 AI를 사용하여 은행이나 심지어 가족 구성원과 같이 일반적으로 신뢰하는 출처를 사칭합니다. 그들은 이를 이메일과 문자 메시지를 통해서뿐만 아니라 전화 통화와 비디오를 통해서도 수행합니다.
Fabara는 "음성 복제가 특히 우려되는 발전입니다. 범죄자들은 이제 짧은 오디오 샘플만으로도 누군가의 목소리를 복제할 수 있어 사기 전화를 훨씬 더 믿을 수 있고 감정적으로 설득력 있게 만들 수 있습니다."라고 말했습니다. "또한 딥페이크 비디오, 가짜 고객 지원 상호 작용, 공개적으로 사용 가능한 데이터를 활용하여 소비자와의 신뢰를 구축하는 매우 개인화된 피싱 캠페인의 사용이 증가하고 있습니다."
규모와 관련하여 AI 도구는 사기꾼이 사기를 더 빠르게 테스트, 자동화 및 실행하도록 돕습니다. 이전에는 피싱 이메일이 더 일반적이었지만 이제 Fabara는 범죄자들이 "수천 개의 맞춤형 메시지를 신속하게 생성"하여 대상에게 보낼 수 있다고 말합니다. 이렇게 하면 사람이 이메일을 열거나 문자 메시지에 응답할 가능성이 높아집니다.
그는 Moneywise에 "궁극적으로 이러한 공격은 단순히 기술적 취약점을 표적으로 삼는 것이 아니라 인간의 신뢰와 행동을 악용하도록 설계되었기 때문에 점점 더 정교해지고 있습니다."라고 말했습니다.
AI로 인해 사기가 너무 설득력 있게 되고 있는데, 누군가가 당신을 속이려 한다는 것을 어떻게 알 수 있을까요?
사기를 탐지하기 위한 몇 가지 오래된 규칙은 여전히 적용됩니다. 언제나 그렇듯이, 상대방이 당신에게 빠르게 행동하도록 설득하려고 하거나 문제가 긴급하다고 다른 방식으로 소통하는 경우 주의하십시오. 또 다른 경고 신호는 누군가가 돈을 요구하는 것입니다(3).
하지만 새롭게 주의해야 할 적신호도 있습니다. Fabara는 Moneywise에 사기꾼들이 AI를 사용하여 "감정적 조작"과 "매우 개인화된 정보"를 결합한다고 말했습니다. 당신은 당신의 이모와 이야기하고 있다고 믿을 수도 있습니다. 왜냐하면 그녀는 당신의 생일을 알고 있기 때문입니다. 그녀는 당신이 다음 주에 카보로 여행을 간다는 것을 알고 있을 수도 있습니다. 하지만 그것은 당신이 그 정보를 소셜 미디어에 게시했기 때문입니다.
Fabara는 "딥페이크 및 음성 복제 기술은 그 어느 때보다 정교해졌습니다."라고 말했습니다. "우리는 가족들이 온라인에서는 찾을 수 없는 문구나 질문을 가지고 있어서 전화하는 사람이 말하는 사람이 누구인지 확인할 수 있도록 권장하는 것을 좋아합니다."
AI 사기의 피해자가 되셨습니까? 이 3단계를 따르세요.
AI 기반 금융 사기 또는 기타 사기의 피해자라고 생각되면 신속하게 조치를 취하여 피해를 최소화하십시오.
Fabara는 사기를 신고하기 위한 세 가지 단계를 제안합니다. 첫 번째는 신용카드 뒷면의 번호나 웹사이트의 사기 부서 연락처 정보를 사용하여 금융 기관에 연락하는 것입니다.
은행에 연락하는 것이 중요하며, 은행이 당신에게 연락하는 것이 아닙니다. Fabara는 "은행이 당신에게 전화하고 있다는 발신자 ID를 신뢰하지 마십시오. 이는 쉽게 위조될 수 있습니다."라고 말했습니다.
둘째, 그는 사기와 관련된 모든 것을 최대한 문서화할 것을 권장합니다. 종이 기록은 은행이 사기꾼의 패턴을 이해하고 대중을 교육하는 데 도움이 됩니다.
셋째, 금융 계정을 업데이트하십시오. 비밀번호를 변경하고, 다단계 인증을 설정하고, 계정을 한동안 주시하여 새로운 의심스러운 활동이 나타나는지 확인하십시오.
마지막으로 Fabara는 피해자들이 너무 자책하지 말고 부끄러움 때문에 사기 신고를 망설이지 말라고 격려합니다.
그는 "사기꾼들은 자신들이 하는 일에 능숙하며, 계획은 점점 더 정교해지고, 매우 개인화되고, 탐지하기 어려워지고 있습니다. 숙련된 사용자조차도 그렇습니다."라고 말했습니다.
4개 주요 AI 모델이 이 기사를 논의합니다
"Visa의 AI-사기 내러티브는 소비자 위험을 강조하지만, Visa 자체의 결제량 또는 경제에 대한 실질적인 하락 증거는 없습니다."
Visa의 보고서는 AI를 소비자 대상 사기, 특히 음성 복제 및 개인화된 피싱의 가속기로 제시하며, 이는 디지털 결제에 대한 신뢰를 약화시키고 네트워크를 통해 전달되는 사기 손실을 증가시킬 수 있습니다. 그러나 이 기사는 이러한 추세가 Visa 자체의 차지백 비율, 수수료율 또는 고객 유지율에 어떤 영향을 미치는지에 대한 데이터를 제공하지 않습니다. 인용된 10억 달러의 사기 수치는 Visa 특정 손실이 아닌 업계 전체 활동이며, 이것이 Visa에 순손실인지 아니면 향상된 인증 도구를 판매할 기회인지 불분명합니다. 이전 연도 기준선 또는 Mastercard의 경쟁 대응에 대한 맥락도 없습니다.
이 보고서는 단순히 Visa의 기존 위험 제품을 마케팅하는 것일 수 있습니다. 탐지 도구가 이미 문제를 해결하고 있다면 실제 추가 사기 비용은 Visa의 2026-2027년 마진에 미미할 수 있습니다.
"Visa는 소비자 문제를 올바르게 식별하고 있지만, 이 기사는 이것이 V 자체에 대한 실질적인 재정적 위험이나 기회로 이어진다는 증거를 제공하지 않습니다."
Visa(V)는 실제 문제를 제기하고 있습니다. AI 기반 사기는 기술적 장벽을 낮추고 규모를 증가시키고 있지만, 이 기사는 *소비자*에 대한 위협과 *Visa의 비즈니스*에 대한 위협을 혼동하고 있습니다. V는 실제로 사기 탐지 인프라, 토큰화 및 분쟁 해결에서 이익을 얻습니다. Visa가 확인한 10억 달러의 사기 활동은 V의 연간 1,500억 달러 이상의 거래량에 비해 반올림 오류입니다. 중요한 것은 사기 *가속화*가 V에게 새로운 방어에 막대한 투자를 강요하는지(마진 압박), 아니면 보안 서비스에 대한 프리미엄 가격 책정을 정당화하는지(마진 확장)입니다. 이 기사는 둘 다 다루지 않습니다. 또한 이 사기가 *순수하게 새로운 것*인지 아니면 항상 오프라인에서 발생하던 *가시적인* 사기인지도 누락되었습니다.
AI 기반 사기가 만연해지면 규제 기관은 Visa에서 발급사 또는 판매업체로 책임을 전환하도록 의무화하거나 사기율과 관련된 상호 수수료를 제한할 수 있습니다. 이는 둘 다 직접적인 수익 타격입니다. V의 해자는 결제 레일이지 사기 방지가 아닙니다. 신뢰가 약화되면 이는 실존적 위협입니다.
"사기에서 AI의 무기화는 Visa의 수익 구성을 고마진 사이버 보안 및 위험 관리 서비스로 전환하여 소비자 사기 증가로 인한 평판 위험을 상쇄할 것입니다."
Visa의 보고서는 중요한 변화를 강조합니다. 사기가 기술적 악용에서 대규모 사회 공학으로 이동하고 있습니다. 이것은 소비자 신뢰에 시스템적 위험을 초래하지만, V에게는 양날의 검입니다. 사기 증가로 인해 AI 기반 방어 계층에 대한 투자가 증가해야 하며, Visa는 부가 가치 서비스 부문을 통해 이를 수익화할 수 있는 좋은 위치에 있습니다. 그러나 인용된 10억 달러 수치는 수조 달러를 처리하는 회사의 반올림 오류입니다. 실제 위험은 직접적인 손실이 아니라 규제 반발 또는 소비자가 두려움 때문에 디지털 결제 레일을 사용하지 못하게 되어 거래 속도가 감소할 가능성입니다. 우리는 신뢰 비용의 영구적인 증가를 보고 있습니다.
Visa의 방어용 AI 도구는 경쟁력 있는 해자가 아니라 상품화된 유틸리티가 될 수 있으며, 판매자나 은행에 전가할 수 있는 능력 없이 증가하는 보안 비용을 흡수하도록 강요할 수 있습니다.
"AI 기반 사기는 사기 탐지 및 신원 확인 기술에 대한 투자를 촉발할 가능성이 높으며, 이는 Visa 및 동종 업체에 대한 직접적인 사기 손실을 상쇄할 수 있습니다."
Visa의 2026년 봄 위협 보고서는 AI가 사기에서 사칭 및 규모를 가능하게 하고 있으며, 2025년 하반기에 거의 10억 달러의 사기 활동을 인용하고 있다고 경고합니다. 위험은 실재하지만 총 결제량에 비해 상대적인 규모는 여전히 작으므로 헤드라인 위험은 과장될 수 있습니다. 더 중요한 것은 AI가 사기와 방어 모두를 가속화할 것이라는 점입니다. 사기 충동을 상쇄하기 위해 AI 기반 사기 탐지, 생체 인식 및 신원 네트워크의 더 빠른 채택을 예상하십시오. 누락된 맥락에는 10억 달러 중 얼마가 추가적인지, 그리고 개선된 위험 도구가 공격자 정교함을 능가할 수 있는지 여부가 포함됩니다. 소비자 신뢰가 약화되면 판매자는 더 높은 비용과 마찰에 직면할 수 있습니다. 그렇지 않으면 AI는 기본 방어 요구 사항이 될 수 있습니다.
가장 강력한 반박: AI가 사기 장벽을 낮추더라도 대부분의 사기는 사회 공학에 의존하므로 추가 손실은 총 결제에 비해 미미할 수 있습니다. 더 큰 위험은 규제 압력과 사기 탐지 도구 확장 비용으로, 발급사/판매자 마진을 압축할 수 있습니다.
"Visa가 도구를 필수 수정으로 포지셔닝할 수 있기 때문에 규제 책임 전환은 가능성이 낮습니다."
Claude는 신뢰가 약화될 경우 규제 책임 전환을 꼬리 위험으로 플래그하지만, 이는 Visa의 레버리지를 간과합니다. 인증 및 토큰화 레일은 이미 발급사 및 판매자 워크플로우 내부에 있습니다. 10억 달러 수치는 순손실이 아니라 개선된 탐지를 반영할 수 있으며, Visa는 이를 수익화합니다. 발급사가 판매자 대신 추가 비용을 흡수하면 상호 수수료는 그대로 유지되고 Visa의 수수료율은 직접적인 압력을 받지 않습니다.
"인증 워크플로우에서 Visa의 레버리지는 차지백으로 인한 발급사 마진 압축 및 저렴한 레일로의 잠재적 거래량 이전을 보호하지 못합니다."
Grok은 발급사가 추가 사기 비용을 흡수한다고 가정하지만, 이는 역방향입니다. 발급사는 이미 카드 소지자 수수료 및 차지백에 사기를 가격 책정하고 있습니다. AI 기반 사기가 *차지백*을 가속화하면 Visa의 수수료율에 간접적으로 압력이 가해집니다. 발급사는 카드 프로그램을 줄이거나 저렴한 레일로 거래량을 전환합니다. 10억 달러 탐지 수치는 Visa가 이를 수익화한다는 것을 증명하지 않습니다. 문제는 존재한다는 것을 증명합니다. 사기량뿐만 아니라 차지백 속도 데이터가 필요합니다.
"사기로 인한 마찰 증가가 판매자를 카드 외 결제 대안으로 유도하여 Visa의 장기 거래량을 위협할 것입니다."
Claude와 Grok은 책임의 구조적 변화를 놓치고 있습니다. AI 기반 사회 공학이 현재 인증을 우회하면 문제는 단순히 '누가 지불하는가'가 아니라 카드 미소지(CNP) 승인율의 영구적인 감소 가능성입니다. 발급사가 자신을 보호하기 위해 위험 매개변수를 강화함에 따라 합법적인 거래를 부주의하게 거부하여 판매자를 FedNow 또는 P2P와 같은 대체 결제 레일로 유도하는 '마찰세'를 생성할 것입니다. 이것은 단순히 사기 비용에 관한 것이 아니라 네트워크 유용성에 관한 것입니다.
"규제 책임 전환과 신뢰 약화는 추가 사기 비용보다 Visa의 해자에 더 큰 위험을 초래하며, 마찰 비용은 단순히 사기 금액이 아닌 속도에 달려 있을 것입니다."
Gemini, 당신의 '마찰세' 프레이밍은 도발적이지만 판매자가 비용 없이 FedNow 또는 P2P로 신속하게 전환할 수 있다고 가정합니다. 카드 레일은 여전히 깊이 뿌리내리고 있으며, 발급사/판매자는 위험 레버와 강력한 네트워크 효과를 가지고 있습니다. 더 크고 과소평가된 위험은 신뢰가 붕괴될 경우 규제 책임 전환이며, 이는 추가 사기 비용보다 Visa의 해자를 더 많이 침식할 수 있습니다. CNP 수락률이 하락하거나 속도가 감소하면 Visa 레일의 가치 제안이 악화될 수 있습니다.
AI 기반 사기 가속화는 소비자 신뢰에 상당한 위험을 초래하며 규제 책임 전환 또는 거래 속도 감소를 통해 Visa의 해자를 약화시킬 수 있습니다. Visa는 향상된 인증 도구를 수익화할 수 있지만, 수수료율에 대한 간접적인 압력과 대체 결제 레일로의 잠재적 전환은 주요 관심사입니다.
Visa의 부가 가치 서비스 부문을 통한 향상된 인증 도구 및 AI 기반 방어 계층의 수익화.
규제 책임 전환 및 카드 미소지(CNP) 승인율 감소 가능성으로 인해 판매자를 대체 결제 레일로 유도하는 '마찰세'가 발생합니다.