비자의 2026년 위협 보고서에 따르면 2025년 7 12월 사이 약 10억 달러 규모의 스캠 활동이 탐지되며 스캠이 소비자 결제 사기의 최대 유형이 됐다. 결제 네트워크 보안이 강화되면서 범죄자들은 시스템 해킹 대신 사용자를 속여 직접 결제를 승인하게 만드는 사회공학 방식으로 이동하고 있다.

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How does Visa’s Spring 2026 Biannual Threats Report explain the rise of scams as the largest form of consumer payment fraud, what role AI an. Article summary: Visa says scams have become the largest form of consumer payment fraud because traditional network-level controls are getting better, so criminals are shifting away from hacking payment rails and toward manipulating peop. Topic tags: general, news, general web. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# Visa Report: AI-Enabled Social Engineering on the Rise. Visa’s Spring 2026 Biannual Threats Report highlights a significant rise in AI-enabled social engineering scams as network" source context "Visa Report: AI-Enabled Social Engineering on the Rise" Reference image 2: visual subject "* Visa Report: Criminals Shift to A
비자(Visa)의 **2026년 봄 ‘Biannual Threats Report’**에 따르면, 최근 소비자 결제 사기의 중심은 전통적인 시스템 침입이 아니라 **사람을 속여 결제를 승인하게 만드는 스캠(사기)**으로 이동하고 있다.
비자가 전 세계 결제 네트워크 데이터를 분석한 결과, 범죄자들은 결제 인프라를 직접 공격하기보다 사용자의 행동을 조작하는 방식을 택하고 있으며, 특히 인공지능(AI)이 이러한 공격을 더 빠르고 대규모로 확산시키고 있다.
그동안 결제 네트워크와 금융기관은 토큰화(Tokenization), 인증 시스템, 네트워크 수준의 모니터링 등 다양한 보안 기술을 강화해 왔다. 이러한 방어 체계는 전통적인 카드 정보 탈취나 시스템 침입 공격을 줄이는 데 일정한 효과를 냈다.
하지만 그 결과 범죄자들의 전략도 바뀌었다. 비자는 이를 “덜 방어된 영역(less‑defended surfaces)”, 즉 사람의 행동과 비즈니스 프로세스를 노리는 공격으로 설명한다.
대표적인 방식은 다음과 같다.
이 경우 결제 자체는 사용자가 승인했기 때문에, 기존의 자동화된 사기 탐지 시스템을 우회할 가능성이 높다.
비자는 이러한 흐름을 **소프트웨어 취약점보다 심리를 이용하는 ‘행동 기반 사기’**로 규정하고 있다.
보고서는 특히 AI 기술이 사회공학 공격의 효율성을 크게 높이고 있다고 강조한다.
범죄자들은 AI를 활용해 다음과 같은 공격을 수행한다.
이러한 기술 덕분에 과거에는 전문 해커나 조직이 필요했던 공격이 더 낮은 기술 장벽으로 대규모 운영될 수 있게 됐다. 비자는 이를 “사기가 산업화되고 있다”는 표현으로 설명한다. 범죄 조직이 봇넷, 가짜 신원, 템플릿 스캠 스크립트, AI 도구 등을 활용해 마치 기술 스타트업처럼 체계적으로 운영되고 있다는 의미다.
비자의 분석은 결제 사기 환경이 얼마나 빠르게 변하고 있는지를 보여준다.
이 수치들은 전통적인 결제 시스템 공격이 일부 줄어드는 대신 사용자를 직접 노리는 범죄가 더 빠르게 증가하고 있음을 보여준다.
비자는 현대 스캠이 여러 플랫폼을 넘나들기 때문에 단일 기관만으로는 대응이 어렵다고 지적한다.
예를 들어 하나의 공격은 다음과 같은 흐름을 거칠 수 있다.
이 과정에서 각각의 단계는 다른 기업이나 기관의 시스템에서 이루어진다. 즉 어느 한 곳도 전체 공격 체인을 완전히 볼 수 없다. 비자는 이런 취약 지점을 **“생태계의 경계(seams)”**라고 표현한다.
그래서 보고서는 다음과 같은 생태계 수준 협력을 강조한다.
AI 기반 스캠은 자동화된 속도로 확산되기 때문에, 기관 간 정보 공유와 실시간 협력 없이는 대응 속도가 공격 속도를 따라가기 어렵다는 것이 비자의 결론이다.
보고서의 핵심 메시지는 분명하다. 결제 네트워크 보안 자체는 점점 강해지고 있지만, 그 결과 범죄자들은 새로운 표적을 찾고 있다는 것이다.
이제 공격의 중심은 시스템이 아니라 사용자의 판단과 행동이다. 따라서 앞으로의 사기 대응 전략은 단순한 기술적 보안 강화만이 아니라 사용자 행동, 플랫폼 간 협력, AI 기반 사기 탐지까지 포함하는 더 넓은 접근이 필요하다고 비자는 강조한다.
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비자의 2026년 위협 보고서에 따르면 2025년 7 12월 사이 약 10억 달러 규모의 스캠 활동이 탐지되며 스캠이 소비자 결제 사기의 최대 유형이 됐다.
비자의 2026년 위협 보고서에 따르면 2025년 7 12월 사이 약 10억 달러 규모의 스캠 활동이 탐지되며 스캠이 소비자 결제 사기의 최대 유형이 됐다. 결제 네트워크 보안이 강화되면서 범죄자들은 시스템 해킹 대신 사용자를 속여 직접 결제를 승인하게 만드는 사회공학 방식으로 이동하고 있다. [2][3]
AI가 메시지 생성, 음성 사칭, 대규모 자동화 공격을 가능하게 하면서 스캠은 더 빠르고 정교하게 확산되고 있다. [2][3]