악성 유저의 공격성과 정상 유저의 불만, 운영자가 맞닥뜨리는 이중고
B2C 운영사의 리스크 관리 팀은 끊임없이 증가하는 어뷰징(Abusing) 패턴과 사기 거래를 막기 위해 노력합니다. 그러나 과도하게 공격적인 필터링 정책은 정상적인 유저의 이용을 차단하고, 복잡한 신고 및 제재 프로세스는 고객 불만을 폭발시키는 원인이 됩니다. 따라서, 플랫폼의 신뢰도를 지키려는 노력이 오히려 비즈니스 성장을 가로막는 역설적인 상황이 발생합니다. 이는 단순한 정책 실패가 아니라, 수동 검증과 패턴 기반 일괄 처리에 의존하는 전통적 운영 시스템의 구조적 한계에서 비롯됩니다.
운영자는 매일같이 두 가지 압박 사이에서 갈등합니다. 한편으로는 한 건의 대규모 사기 사건이 회사의 한 달 수익을 날려버릴 수 있다는 공포, 다른 한편으로는 “왜 내 계정이 정지됐나요?”라는 항의 전화와 CS 비용의 증가입니다. 예를 들어 실시간성이 중요한 서비스에서 이 문제는 더욱 첨예해집니다. 결제 사고를 막기 위해 모든 거래에 3중 인증을 요구한다면, 유저 이탈은 불보듯 뻔합니다. 이 지점에서 리스크 관리의 본질은 ‘모든 위험을 제거하는 것’이 아닌 ‘비즈니스 손실을 최소화하는 최적의 지점을 찾는 것’으로 재정의되어야 합니다.
문제의 근원은 리스크 관리가 단일 부서의 독립적인 업무로 인식된다는 점입니다. 보안 팀은 CS 지표를, CS 팀은 사기 방지 지표를 정확히 알지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 정보의 비대칭성과 부서 간 장벽은 정책이 만들어지는 과정에서 유저 경험(UX)에 대한 고려가 배제되도록 만듭니다. 최종적으로 ‘안전하지만 사용하기 불편한’ 플랫폼이 되어 신규 유저 유입과 기존 유저 충성도 모두를 떨어뜨리는 악순환이 시작됩니다.
수동 운영과 일괄 정책의 함정: 왜 기존 방식은 한계에 봉착했는가
전통적인 리스크 관리는 두 가지 축으로 이루어집니다, 첫째, 이상 거래 감지(fds) 시스템이 생성한 의심 거래 리스트를 사람이 수동으로 검토하는 방식입니다. 둘째, 특정 키워드 차단이나 IP 대역 차단과 같은 단순한 패턴 매칭(Pattern Matching)을 통한 일괄 조치입니다. 첫 번째 방식은 인력에 의존하므로 처리 속도와 정확도에 명확한 한계가 있습니다. 피크 시간대에 발생한 사고는 이미 피해가 확산된 후에나 발견되는 경우가 허다합니다. 이는 운영 리스크(Risk)를 사후에 관리하는 것이며, 사전 예방이 아니라는 점에서 근본적인 취약점을 가집니다.
두 번째 방식, 즉 일괄 정책은 더 큰 부작용을 낳습니다. 실제로, 특정 지역에서 다수의 사기 시도가 발생했다는 이유로 해당 지역의 모든 신규 가입을 임시 차단하는 조치는, 해당 지역의 수많은 정상 유저를 외부로 밀어내는 결과를 초래합니다. 이는 현대의 지능형 사기 그룹이 VPN과 가상 번호를 통해 지리적 제약을 쉽게 우회하는 반면, 정책은 여전히 단순한 규칙에 머물러 있기 때문입니다. 이러한 낡은 시스템은 악성 유저에게는 허점이 되고, 선의의 유저에게는 장벽이 되는 최악의 시나리오를 만들어냅니다.
더 근본적인 문제는 데이터의 분절에 있습니다. 로그인 시도, 결제 내역, 고객 문의, 게시글 작성 이력 등이 각기 다른 시스템에 산재되어 있을 때, 운영자는 유저의 행동을 종합적으로 평가할 수 없습니다. 앞서 언급한 a 시스템에서는 정상, B 시스템에서는 위험으로 판단되는 모순이 빈번히 발생합니다. 이로 인해 리스크 판단은 단편적인 정보에 기반한 ‘감’에 의존할 수밖에 없으며, 이는 결국 휴먼 에러(Human Error)와 불필요한 고객 불만으로 직결됩니다. 인력 관리(HR Management) 측면에서도, 직원들은 반복적이고 스트레스 높은 판단 업무에 시달리며 이탈률이 높아지는 악순환이 반복됩니다.
과도한 규제가 초래하는 3가지 운영 손실
첫째, CS 비용의 기하급수적 증가입니다. 잘못된 자동 제재로 인한 문의가 폭주하면, CS 인력은 사기 방지 업무보다 오류 해결에 대부분의 시간을 할애하게 됩니다. 둘째, 유저 이탈과 신규 유입 감소입니다. 가입이나 결제 과정이 지나치게 복잡해지면, 유저는 경쟁사 플랫폼으로 이동합니다. 마지막으로, 내부 운영 효율성(Operational Efficiency)의 붕괴입니다. 리스크, CS, 마케팅 팀이 서로 다른 목표를 쫓으며 내부 갈등에 에너지를 소모하면, 조직 전체의 생산성이 떨어집니다.
통합 지능형 리스크 관리: 운영 효율성과 UX의 동시 달성
현대적인 리스크 관리의 핵심은 ‘차별화된 관리’에 있습니다, 모든 유저에게 동일한 잣대를 적용하는 것이 아니라, 유저별 위험 점수(risk score)를 실시간으로 산정하고, 이로 인해 조치의 강도를 세분화하는 것입니다. 고위험 유저에 대해서는 강력한 인증을 요구하는 반면, 장기간 정상적으로 이용한 저위험 유저에 대해서는 결제나 이용 절차를 간소화해 주는 것이죠. 이는 머신러닝을 활용한 행동 분석이 가능해졌기 때문에 비로소 실현될 수 있는 접근법입니다. 단순한 규칙이 아닌, 다차원적인 데이터 패턴을 학습하여 보다 정교한 판단을 내릴 수 있습니다.
이러한 시스템을 구축하면 운영 효율성(Operational Efficiency)이 혁신적으로 개선됩니다. 시스템이 99%의 명백한 정상/위험 케이스를 자동으로 처리하고, 운영자는 나머지 1%의 애매한 경계 케이스에만 집중할 수 있게 됩니다. 이는 인건비 절감은 물론, 한정된 인력으로 더 많은 트래픽을 정밀하게 관리할 수 있는 기반을 마련합니다. 사고 예방(Incident Prevention) 측면에서는 이상 징후를 실시간으로 탐지하고 유저에게 추가 확인을 요청하는 등, 사고가 발생하기 전에 사전에 차단하는 프로세스가 가능해집니다.
가장 중요한 변화는 리스크 관리가 순수한 ‘비용 중심’ 조직에서 ‘비즈니스 가치 창출’ 조직으로 변모할 수 있다는 점입니다. 정상 유저의 불편을 최소화함으로써 전환율(Conversion Rate)과 재방문율을 높이는 데 기여할 수 있습니다. 또한, 리스크 데이터를 분석하여 어떤 유저 군이, 어떤 과정에서 이탈하는지를 파악하면, 마케팅과 제품 개발에 귀중한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 이는 리스크 관리 팀의 역할을 단순한 감시자가 아닌, 비즈니스 성장의 파트너로 격상시키는 길입니다.
지능형 시스템 도입을 위한 3단계 실천 로드맵
1단계: 데이터 통합. 모든 유저 행동 로그(로그인, 결제, 콘텐츠 생성, CS 상담)를 중앙 데이터 레이크에 통합합니다. 이 단계 없이는 어떤 지능형 시스템도 작동할 수 없습니다. 2단계: 기본 위험 점수 모델 구축. 과거 사기 사례 데이터를 바탕으로 위험 요인(예: 새 디바이스, 고액 결제, 빈번한 정보 변경)을 정의하고 각 유저에게 기본 점수를 부여하는 시스템을 도입합니다. 3단계: 피드백 루프 구축. 시스템의 자동 조치 결과(정상 판정/위험 판정)와 이후 해당 유저의 실제 행동을 비교하여 모델을 지속적으로 학습하고 개선합니다, cs팀의 오류 리포트는 이 루프의 핵심 입력값이 되어야 합니다.
당장 시작해야 할 운영 수칙과 문화 개선 방향
첫째, ‘제재’보다 ‘확인’을 우선하는 문화를 정립하십시오. 의심스러운 행동이 감지되었을 때. 즉시 계정을 정지시키기보다는 본인 확인 절차(이메일 인증, sms 인증, 간단한 질문 등)를 통해 유저에게 설명의 기회를 주는 방향으로 프로세스를 변경해야 합니다. 이는 정상 유저의 불쾌감을 크게 줄입니다. 둘째, 모든 리스크 정책은 반드시 CS 팀과의 사전 협의를 거쳐 도입되어야 합니다. 이처럼 cS 팀은 유저 반응의 최전선에 있으므로, 어떤 정책이 불만을 야기할지 가장 잘 예측할 수 있습니다.
셋째, 투명성의 원칙을 도입하십시오. 유저가 제재를 받은 정확한 이유(예: “동일한 결제 시도를 1분 내에 10회 이상 수행하였습니다”)를 명확히 알려주고, 쉽게 이의를 제기할 수 있는 창구를 마련해야 합니다. 이는 유저의 무력감과 분노를 해소시키는 동시에, 악성 유저에게는 시스템이 정교하게 작동하고 있음을 경고하는 효과가 있습니다. 마지막으로, 성공 지표를 재정의하십시오. “차단된 사기 건수”만을 추적하지 말고, “정상 유저의 잘못된 차단 비율(False Positive Rate)”과 “리스크 정책 변경 후의 유저 전환율 변화”를 함께 모니터링해야 합니다.
운영 총괄 책임자(COO)의 핵심 과제는 안전과 성장의 균형을 찾는 것이다. 과도한 리스크 관리는 보이지 않는 유저 이탈이라는 더 큰 리스크를 초래한다. 기술은 이제 단순한 차단 도구가 아닌, 정상 유저에게는 편의를, 악성 유저에게는 장벽을 제공하는 지능형 필터가 되어야 한다. 당신의 시스템이 정직한 유저를 불편하게 만든다면, 그것은 악성 유저보다 먼저 고쳐야 할 가장 시급한 보안 구멍(Security Hole)이다. 리스크 관리의 최종 목표는 플랫폼을 ‘지키는’ 것을 넘어, 유저가 믿고 머무를 수 있는 ‘안전한 공간’을 조성하는 데 있어야 한다.
