사기 잡는 SQL — 회계처럼 균형이 안 맞는 패턴
이번 주 HN에서 본 글: 사기 거래는 결국 '회계가 안 맞는' 형태로 남는다는 정리.
`SUM(IN) - SUM(OUT)` 이 어떤 시간 창에서 균형이 깨지거나, 같은 카드/계정/디바이스가 빠르게 다른 핑거프린트를 옮겨다니거나, 환불·취소·차지백이 거래량 대비 비정상 비율로 묶이는 식. 결국 머신러닝 이전에 "이 비즈니스의 정상 균형 식을 SQL로 적어 둔다"가 1차 방어선.
내가 운영하는 서비스에 적용해 본다면 — Polar.sh 결제 흐름에서 "환불 / 결제 = 임계 초과"를 한 줄 알람으로 두는 정도가 합리적인 시작 같다. ML 도입 전에 SQL 한 줄로 보이는 비정상이 얼마나 많은지부터.
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