KR101791849B1 - 현금 자동 입출금기 거래 차단 - Google Patents

현금 자동 입출금기 거래 차단 Download PDF

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Abstract

발행사에 자문 없이 선제적으로 현금 자동 입출금기 거래를 거부하도록 구성된 시스템, 방법, 및 컴퓨터-판독가능한 스토리지 매체.

Description

현금 자동 입출금기 거래 차단 {AUTOMATED TELLER MACHINE TRANSACTION BLOCKING}
관련 출원
본 출원은 2013년 1월 24일에 출원된 U. S. 특허 출원 번호. 13/748,939에 대한 우선권을 주장하고, 그것의 내용은 그 전체가 참조로서 본 출원에 통합된다.
개시의 분야
본 개시의 측면들은 전반적으로 금융 서비스들에 관한 것이다. 측면들은 현금 자동 입출금기 (ATM) 카드들을 수반하는 거래들을 처리하는 의사 결정 플랫폼(decision making platform)을 제공하는 장치, 방법 및 시스템을 포함하고, 및 보다 상세하게는 ATM 카드들을 수반하는 거래들에 대한 부정 위험을 결정하는 다수의 거래 스코어링 엔진(scoring engine)들, 적어도 스코어링 엔진들의 일부에 대한 접근성에 기반한 의사 결정을 위한 컴퓨터-관련 플랫폼을 제공하는 네트워크기반의 시스템 및 방법에 관한 것이다.
현금 자동 입출금기 (ATM : Automated Teller Machine) 카드 (또한 은행 카드(bank card), 고객 카드(client card), 키 카드(key card), 또는 현금 인출 카드(cash card)로서 알려진)는 현금 자동 입출금기에서 사용될 수 있는 금융 기관, 예컨대 은행, 신용 조합(credit union), 또는 주택 금융 조합(building society)에 의해 발행된 카드이다. 현금 자동 입출금기는 금융 기관의 고객들에게 캐셔(cashier), 창구직원(human clerk) 또는 금전출납 직원(bank teller)에 대한 요구 없이 공중 공간에서 금융 거래들에 대한 액세스를 제공한다. 이런 거래들은 예금, 현금 인출, 및 계좌 정보 획득을 포함한다.
전형적인 거래에서, 고객들은 그들의 계좌로부터 현금을 인출하는데 현금 자동 입출금기를 사용한다.
그것은 임시 대용(improvised) ATM들, 임의의 금전 등록기(cash drawer) 없이 ATM 특징들을 내는 예컨대 가맹점 카드 단말들 (통상 미니 ATM들로 지칭된다) 상에서 또한 사용될 수 있다. 이들 단말들은 가맹점 캐셔(merchant cashier)에서 자금 이체 영수증을 현금화함으로써 캐쉬리스 스크립(cashless scrip) ATM들로서 또한 사용될 수 있다.
ATM 카드들은 금융 계좌들을 끌어 모으고 금융 단체들을 위한 수수료를 발생시키는 수단으로서 미국에서 큰 이점들을 제공해왔다.
그러나, ATM 카드들은 또한 여러 가지 금융 카드 부정행위(fraud)에 당하기 쉽다. 현재는 적어도 하나의 현금 자동 입출금기 카드 네트워크가 현금 자동 입출금기 카드 거래들에 대한 부정행위 스코어링(fraud scoring)을 제공한다. 부정행위 스코어링은 ATM 거래가 부정적(fraudulent)이라는 표시 또는 그 가능성을 나타낸다. 일 부정행위 스코어링 시스템에서, 현금 자동 입출금기 카드 네트워크가 현금 자동 입출금기 카드 발행사에게 거꾸로 제로(0) 및 100 퍼센트로, 10분의 1 퍼센티지 값들로 바뀌는 제로(0)와 1,000 사이의 숫자를 제공한다. 부정행위 스코어링 성능을 제공하기 위해서, 다양한 벤더들 또는 현금 자동 입출금기 카드 회사들은 다양한 여러 가지 부정행위 스코어링 제품들을 제공하고 출시한다. 현금 자동 입출금기 카드 회사는 일반적으로 그것의 고객들 (카드 발행사들)에게 예를 들어, 현금 자동 입출금기 카드 네트워크 상에서 액세스 가능한 부정행위 스코어링 및 신용 위험 스코어링 중 하나를 제공하기 위해 벤더 제품들 중 하나를 선택한다.
실시예들은 발행사 자문 없이 프로세싱 네트워크에서 선제적으로 현금 자동 입출금기 거래를 거부하는 시스템, 디바이스, 방법 및 컴퓨터 판독가능 매체를 포함한다. 현금 자동 입출금기 (ATM) 거래 데이터는 가맹점 은행(merchant bank)로부터 컴퓨터 네트워크를 통하여 수신된다. 상기 현금 자동 입출금기 거래 데이터는 고객과 관련된 주 계좌 번호 (PAN : Primary Account Number)를 포함한다. 상기 PAN과 관련된 고객 이력이 데이터베이스로부터 검색된다. 상기 고객 이력에 기반된 상기 현금 자동 입출금기 거래 데이터에 규칙 엔진으로부터 임의의 규칙이 적용된다. 상기 현금 자동 입출금기 거래는 상기 현금 자동 입출금기 거래 데이터를 발행사에 포워딩하는 대신에 상기 컴퓨터 네트워크를 통하여 선제적으로(pre-emptively) 거절된다.
도 1 은 ATM 현금 자동 입출금기 카드 네트워크를 이용하는 ATM 금융 거래를 예시하는 플로우 차트이다.
도 2은 일 실시예에 따른 시스템의 서버 아키텍쳐의 대표적인 실시예의 간략화된 블록 다이어그램이다.
도 3 은 일 실시예에 따른 시스템의 서버 아키텍처의 대표적인 실시예의 전개도(expanded block diagram)이다.
도 4 는 일 실시예에 따른 결정 플랫폼의 아키텍쳐 다이어그램이다.
도 5 는 도 4의 결정 플랫폼을 위한 로직 아키텍쳐를 예시하는 다이어그램이다.
도 6 은 도 4의 결정 플랫폼내 포함된 적응성이 있는(flexible) 거래 프로세서에 대한 로직 아키텍쳐 다이어그램이다.
도면들 7a-b는 도 6의 적응성이 있는 거래 프로세서의 입력 채널들에 대한 클래스 구조 다이어그램들이다.
도 8 은 도 6의 적응성이 있는 거래 프로세서와 활용되는 내부 메시지 오브젝트 포맷들을 예시하는 클래스 구조 다이어그램이다.
도 9 는 도 6의 적응성이 있는 거래 프로세서와 활용되는 개괄 클래스(abstract class)들 및 서브-클래스들에 대한 거래 오브젝트들을 예시하는 클래스 구조 다이어그램이다.
도 10 은 도 6의 적응성이 있는 거래 프로세서와 활용되는 특정 입력 어댑터들에 의한 입력 채널 오브젝트 서브클래스들을 예시하는 클래스 구조 다이어그램이다.
도 11은 도 6의 적응성이 있는 거래 프로세서에 의해 사용되는 거래 필터 서비스들을 예시하는 클래스 구조 다이어그램이다.
도면들 12a-b는 도 6의 적응성이 있는 거래 프로세서의 출력 채널들 에 대한 클래스 구조 다이어그램들이다.
도 13 은 거래 양이 미리 결정된 양을 초과했기 때문에 인출이 방지되는 부정행위 방지 규칙을 예시한다.
도 14는 시간 기간 내에 총 거래 양이 미리 결정된 양을 초과했기 때문에 인출이 방지되는 부정행위 방지 규칙을 예시한다.
도 15 는 시간 기간 내에 거래들의 총 수가 미리 결정된 양을 초과했기 때문에 인출이 방지되는 부정행위 방지 규칙을 예시한다.
본 개시의 일 측면은 각각의 여러 벤더 스코어링 제품들이 일반적으로 다른 스코어링 제품들에 비교되었을 때 적어도 한가지 장점을 제공하는 것의 실현을 포함한다. 따라서, 부가가치 서비스(value added services)을 그것들의 고객들에 제공하기 위해서 현금 자동 입출금기 카드 네트워크가 하나 초과의 상기 언급된 벤더 부정행위 스코어링 제품들을 함께 결합할 수 있는 시스템 및 방법이 요구된다. 더구나, 이런 시스템 및 방법은 유저로 하여금 이들 제품들의 다양한 조합들을 용이하게 활용하는 것을 허용하기 위해 쉽게 구성 가능하여야 한다. 이런 시스템에서, 현금 자동 입출금기 카드 네트워크 운영자들이 용이하게 벤더 제품들을 통합하고 및 많은 이들 제품들에 걸쳐 스코어링을 결집하고, 다양한 스코어들을 결합하고 및 여러 가지 출력 채널들을 통하여 고객들에게 그것들의 스코어들을 다시 리턴할 수 있어야 한다.
많은 회사들이 단일 부정행위 스코어링 엔진을 구현할 수 있지만, 설명된 결정 시스템 실시예들은 다수의 스코어링 엔진들에 걸쳐 스코어링 및/또는 규칙들 구현을 가능하게 하는 고도로 적응성이 있는 플랫폼을 제공한다. 추가하여, 설명된 플랫폼은 이들 벤더 부정행위 스코어링 제품들을 접속가능한 입력 소스들 (예를 들어, 입력 채널들) 및 출력 전달 메커니즘들과 통합하는 기술적 효과를 갖는 플러그 앤 플레이 유형 아키텍처를 제공한다. 이하의 문단들은 이들 다양한 컴포넌트들을 함께 전체 포괄 결정 시스템, 또는 플랫폼으로 링크하는 것을 설명한다. 이런 시스템의 구현예는 컴포넌트 플러그-인들을 액세스하기 위한 접근법에 기초한 적응성이 있는, 워크 플로우(work flow)를 특징으로 한다.
일 예에서, Mastercard의 인증 서비스 아키텍처 (ASA : Authorization Service Architecture)는 현금 자동 입출금기 카드 거래 데이터의 전송 및 수신을 실시간으로 제공한다. 만약 현금 자동 입출금기 카드가 가맹점에서 사용되면 (판독기에 읽히면(swiped)), 거래 데이터는 가맹점 은행 소위 전표 매입사(acquirer bank)에 발송된다. 일 실제 예에서, 거래 데이터는 이어서 스코어링을 위한 시스템으로 계속 그리고 ASA로 Banknet® (Banknet은 MasterCard International Incorporated, Purchase, N.Y.의 등록 상표이다)을 통하여 발송된다. 스코어의 생성시, 해당 스코어는 현금 자동 입출금기 카드 발행사에게로 ASA 를 통하여 거꾸로 발송되고 그들은 현금 자동 입출금기 카드 네트워크로부터 제공된 스코어링을 고려하여 제안된 거래를 승인하거나 거절한다. 더 간단하게 말하자면, 발행사는 실시간으로, 거래들을 승인하거나 또는 거절하기 위해서 부정행위 스코어들(fraud score) 를 고려할 수 있다. 설명된 실시예들은 다수의 거래 스코어링 엔진들을 통합하는 플러그 앤드 플레이 성능의 유형을 제공하는 아키텍처에 관한 것이다.
사용시에, 현금 자동 입출금기 카드 네트워크는 어떻게 데이터를 처리할 것인지가 결정되는 시점에 거래 데이터를 수용하는 메시지들을 수신한다. 예를 들어, 본 출원에서 설명되는 거래 데이터를 보강하고(enrich), 변환하고 그리고 필터링 하기 위해 일부 전처리가 행해질 수 있다. 다른 고객들 (예를 들어, 카드 발행사들)은 단지 어떤 유형들의 거래 스코어들, 예컨대 높은 위험 가맹점들로부터 오는 것들을 원할 수 있다.
설명된 실시예들의 다른 컴포넌트는 케이스 관리(case management)에 관한 것이다. 거래가 부정행위 또는 위험면에서 높게 스코어되면, 카드 발행사는 추가 조사를 위한 케이스를 시작하기로 결정할 수 있다. 설명된 실시예들은 유저로 하여금 상이한 벤더 제공 케이스 관리 해결책들에 플러그 인 하는 것을 허용한다. 고객 (카드 발행사) 관점에서, 그들은 그들의 데이터에 관한 새로운 보고(reporting) 또는 액세스 또는 케이스 관리 시스템에 직접 액세스를 가능하게 한다.
설명된 실시예들은 접속가능한 설명되는 결정 플랫폼의 각각의 부분 예컨대 입력, 스코어링, 케이스 관리, 및 출력을 제공하는 것에 관한 것이다. 거래 데이터를 전처리하기 위해, 예를 들어, 필터링, 변환, 데이터 보강의 하나 이상 등을 제공하기 위해서 다수의 플러그-인들이 통합될 수 있다.
일 실시예에서, 컴퓨터 프로그램이 제공되고, 프로그램은 컴퓨터 판독가능 매체상에 통합되고 표준 유저 입력 및 보고들을 위한 웹 인터페이스 및 운용(administration)을 위한 클라이언트 유저 인터페이스 프론트-엔드를 갖는 SQL(Structured Quary Language)를 활용한다. 일 대표적인 실시예에서, 시스템은 웹상에서 운용가능하고(web enabled) 그리고 기업체 인트라넷상에서 운용된다. 또 다른 실시예들에서, 시스템은 인터넷을 통하여 기업체의 방화벽 밖에서 허가된 액세스를 갖는 개인들에 의해 완벽하게 액세스된다. 또 다른 실시예들에서, 시스템은 메인프레임 환경 및 UNIX® 서버 환경 (UNIX는 AT&T, 새로운 York, NY의 등록상표이다)상에서 동작한다. 추가의 대표적인 실시예에서, 시스템은 윈도우즈® 환경 (윈도우즈는 Microsoft Corporation, Redmond, WA의 등록 상표이다.)에서 동작되고 있다. 애플리케이션은 적응성이 있고 임의의 주요 기능을 포함하지 않고 다양한 상이한 환경들에서 동작하도록 디자인된다.
시스템들 및 프로세스들은 본원에 설명된 특정 구현들에 제한되지 않는다. 추가하여, 각각의 시스템의 컴포넌트들 및 각각의 프로세스는 본 출원에서 설명된 다른 컴포넌트들 및 프로세스들과 독립적이며 별개로 실행될 수 있다. 각각의 컴포넌트 및 프로세스는 또한 다른 어셈블리 패키지들 및 프로세스들과 조합하여 사용될 수 있다.
도 1 은 현금 자동 입출금기 카드 지불 시스템을 이용하는 전형적인 현금 자동 입출금기 금융 거래를 예시하는 플로우 차트(20)이다. 본 발명은 MasterCard® 인터체인지(interchange), Cirrus® 네트워크, 또는 Maestro®를 이용하는 현금 자동 입출금기 카드 지불 시스템, 예컨대 신용 카드 지불 시스템에 관한 것이다. MasterCard 인터체인지는 MasterCard International Incorporated의 고객들인 금융 단체들간에 금융 거래 데이터의 교환을 위해 MasterCard International Incorporated에 의해 전파된 전용 통신 표준이다. Cirrus는 직불 및 선불(prepaid) 카드들을 전 세계 ATM들의 네트워크에 링크하는 MasterCard International Incorporated에 운용되는 전세계적인 은행간 네트워크이다. Maestro는 MasterCard International Incorporated에 의해 소유된 다국간(multi-national) 직불 카드 서비스이다.
현금 자동 입출금기 금융 지불 시스템에서, 금융 기관 소위 “발행사(issuer)” 는 현금 자동 입출금기 카드를 소비자에게 발행하고, 소비자는 ATM 카드를 가맹점에서 구매품에 대한 지불로서 제공하거나 또는 현금 자동 입출금기로부터 현금을 인출하기 위해 사용한다. 이 예에서, 유저는 금융 기관과 제휴된 ATM에 ATM 카드를 제공한다. 이 금융 기관은 일반적으로 소위 “가맹점 은행(merchant bank)” 또는 “전표 매입 은행(acquiring bank)” 또는 “전표 매입사(acquirer bank)”이다. ATM 카드 (22)가 현금 자동 입출금기 (24)에 제공된 때, 현금 자동 입출금기 (24)는 구매품 수량에 대하여 가맹점 은행 (26)으로부터의 인증을 전자적으로 요청한다. 요청은 ATM 카드 상의 자기 스트라이프로부터 또는 카드 내에 내장된 컴퓨터 칩을 통하여 소비자의 계좌 정보로 전자적으로 수행된다. 계좌 정보는 가맹점 은행의 거래 프로세싱 컴퓨터들로 포워딩된다. 대안적으로, 가맹점 은행 입장에서 가맹점 은행은 거래를 수행할 제 3 자를 인증할 수 있다. 이 경우에서, 현금 자동 입출금기는 제 3 자와 통신하도록 구성된다. 이런 제 3 자는 일반적으로 소위 “가맹점 프로세서(merchant processor)” 또는 “전표매입 프로세서(acquiring processor)”이다.
프로세싱 네트워크 (28)를 이용하여, 가맹점 은행의 컴퓨터들 또는 가맹점 프로세서는 소비자의 계좌가 굿 스탠딩(good standing)상태에 있는지 여부 그리고 현금 인출이 소비자의 이용 가능한 계좌 잔고로 커버되는지 여부를 결정하기 위해서 발행 은행 (30)의 컴퓨터들과 통신할 것이다. 이들 결정들에 기초하여, 인증을 위한 요청은 거절되거나 또는 수락될 것이다. 만약 요청이 수락되면, 인증 코드가 가맹점에 발행된다.
인증을 위한 요청이 수락된 때, 카드 소지자의 계좌(32)의 이용 가능한 계좌 잔고가 줄어든다.
거래가 캡쳐된 후에, 거래가 가맹점, 가맹점 은행, 및 발행사간에 정산(settle)된다. 본 출원에서 설명된, 용어 “현금 자동 입출금기 카드(Automated Teller Machine card)”는 카드들 예컨대 직불 카드(debit card)들을 포함할 뿐만 아니라, 지불 계좌 정보를 보유할 수 있는 임의의 다른 디바이스들, 예컨대 이동 전화기들, 개인 디지털 보조장치들 (PDAs), 및 키 포브(key fob)들을 포함한다.
본 개시의 실시예들에서, 프로세싱 네트워크 (28)는 발행 은행 (30)으로부터 인증을 구하지 않고 규칙들에 기초하여 ATM 거래들을 선제적으로 거절할 수 있다. 이하에서 설명될 것 처럼, 이들 규칙들은 잠재적인 부정적인(fraudulent) 거래들이 일어나는 것을 배제할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 대표적인 시스템(100)의 간략화된 블록 다이어그램이다. 이 실시예에서, 시스템 (100)은 의사 결정 플랫폼(decision making platform)을 제공하기 위해 활용될 수 있는 도 1 에 도시된 현금 자동 입출금기 카드 지불 시스템이다. 보다 구체적으로, 대표적 실시예에서, 시스템 (100)은 서버 시스템 (112) 및 서버 시스템 (112)에 연결된 복수개의 클라이언트 서브-시스템들 - 또한 클라이언트 시스템들 (114)으로 지칭되는 -을 포함한다. 일 실시예에서, 클라이언트 시스템들 (114)은 웹 브라우저를 포함하는 컴퓨터들이며, 서버 시스템 (112)은 인터넷을 이용하여 클라이언트 시스템들 (114)에 액세스 가능하다. 클라이언트 시스템들(114)은 로컬 영역 네트워크 (LAN) 또는 와이드 영역 네트워크 (WAN), 다이얼-인-연결(dial-in-connection), 케이블 모뎀들 및 전용 고속 ISDN 라인들과 같은 네트워크를 포함하는 많은 인터페이스들을 통하여 인터넷에 상호 연결된다. 클라이언트 시스템들 (114)은 웹 기반 전화기, 개인 디지털 보조장치 (PDA), 또는 다른 웹 기반 연결 가능한 장비를 포함하여 인터넷에 상호연결 가능한 임의의 디바이스일 수 있다. 데이터베이스 서버 (116)는 이하에서 보다 더 상세하게 설명될 여러 가지 문제에 관한 정보를 포함하는 데이터베이스 (120)에 연결된다. 일 실시예에서, 중앙 집중(centralized) 데이터베이스 (120)는 서버 시스템 (112)상에 저장되고 클라이언트 시스템들 (114) 중 하나를 통하여 서버 시스템 (112) 상으로 로그함으로써 클라이언트 시스템들 (114) 중 하나에서 잠재적인 유저들에 의해 액세스될 수 있다. 대안적인 일 실시예에서, 데이터베이스 (120)는 서버 시스템 (112)으로부터 원격에 저장되고 비 중앙 집중될 수 있다.
도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템 (122)의 서버 아키텍처의 대표적인 일 실시예의 전개도이다. 시스템 (100)의 (도 2 에 도시된) 컴포넌트들에 같은, 시스템 (122)에서 컴포넌트들은 도 2에 사용된 동일한 도면 번호들을 이용하여 도 3에서 식별된다. 시스템 (122)은 서버 시스템 (112) 및 클라이언트 시스템들 (114)를 포함한다. 서버 시스템 (112)은 데이터베이스 서버 (116), 애플리케이션 서버 (124), 웹 서버 (126), 팩스 서버 (128), 디렉토리 서버 (130), 및 메일 서버 (132)를 더 포함할 수 있다. 디스크 스토리지 유닛 (134)은 데이터베이스 서버 (116) 및 디렉토리 서버 (130)에 결합된다. 서버들 (116,124,126,128,130, 및 132)은 로컬 영역 네트워크 (LAN) (136)에 결합된다. 추가하여, 시스템 관리자의 워크스테이션 (138), 유저 워크스테이션 (140), 및 감독자의 워크스테이션 (142)이 LAN (136)에 결합된다. 대안적으로, 워크스테이션들 (138,140, 및 142)은 인터넷 링크를 이용하여 LAN (136)에 결합되거나 또는 인트라넷을 통하여 연결된다.
각각의 워크스테이션, (138,140, 및 142)은 웹 브라우저를 갖는 퍼스널 컴퓨터이다. 비록 워크스테이션들에서 수행되는 기능들은 전형적으로 개별 워크스테이션들 (138,140, 및 142)에서 수행되는 것으로 예시되었지만, 이런 기능들은 LAN (136)에 결합된 많은 퍼스널 컴퓨터들 중 하나에서 수행될 수 있다. 워크스테이션들 (138,140, 및 142)은 LAN (136)에 액세스를 갖는 개인들에 의해 수행될 수 있는 상이한 유형들의 기능들의 이해를 가능하게 하기 위한 별개 기능들과 관련된 것으로 예시된다.
서버 시스템 (112)은 ISP 인터넷 연결 (148)를 이용하여 직원들 (144)를 포함하는 다양한 개인들 그리고 제 3 자들에, 예를 들어, 감사들(auditor)(146)에 통신 가능하게 결합되도록 구성된다. 대표적인 실시예에서 통신은 인터넷을 이용하여 수행되는 것으로 예시되나, 임의의 다른 광 영역 네트워크 (WAN) 유형 통신이 다른 실시예들에서 활용될 수 있고, 즉, 시스템들 및 프로세스들은 인터넷을 이용하여 실행되는 것에 제한되지 않는다. 추가하여, WAN (150)보다는, 로컬 영역 네트워크 (136)이 WAN (150) 대신 사용될 수 있다.
대표적인 실시예에서, 워크스테이션 (154)을 갖는 임의의 허가된 개인은 시스템 (122)을 액세스 할 수 있다. 클라이언트 시스템들 중 적어도 하나는 원격 위치에 위치된 관리기 워크스테이션 (156)를 포함한다. 워크스테이션들 (154) 및 (156)은 웹 브라우저를 갖는 퍼스널 컴퓨터들이다. 또한, 워크스테이션들 (154) 및 (156)은 서버 시스템 (112)과 통신하도록 구성된다. 더욱이, 팩스 서버 (128)는 전화기 링크를 이용하여 클라이언트 시스템 (156)를 포함하여 원격에 위치된 클라이언트 시스템들과 통신한다. 팩스 서버 (128)는 또한 다른 클라이언트 시스템들 (138,140, 및 142)과 통신 하도록 구성된다.
설명된 실시예들은 거래 요청을 수락하거나 거절할 때 거래 카드 발행사에 의해 사용되는 기준으로 부정행위 관리를 도입하기 위해서 ATM 카드 발행사에 전표 매입사(acquirer)로부터의 메시지들의 포워딩 전에 전표 매입사로부터의 인증 메시지들의 실시간 부정행위 예측 규칙들 및/또는 스코어링의 애플리케이션을 제공한다. 설명된 결정 시스템 및 그것의 관련된 방법들은 부정 및 위험 관리(fraud and risk management)의 영역에서 유저를 위한 중요한 시장 구분자(market differentiator)를 제공한다. 적어도 하나의 구분자는 ATM 거래들에 적용되는 부정행위 방지 규칙들의 실시간 애플리케이션의 영역에서 발생한다. 구체적으로, 결정 시스템은 거래 요청들을 처리할 때 거래 카드 발행사들에 사용되는 기준의 일부로서 부정행위 예측 정보의 사용을 가능하게 한다. 다른 구분자는 부정행위 예측 모델들의 맞춤화(customization)의 영역에서 발생한다. 구체적으로, 결정 프로세스는 부정행위 패턴들의 특정 개체군(population)에 대하여 최적화된 실시간 부정행위 예측 모델들의 기준이 현재 제공되는 것들보다 더 큰 세분화(granularity) 레벨에서 가능하게 된다는 점에서 현재 제공되지 않는 서비스들을 제공한다. 통상의 부정행위 예측 모델들 내장된 환경 인스턴스(instance)를 이용하여 실행된다. 이들 모델들은 다수의 인공 지능 및 다른 기술들, 예컨대 신경 네트워크들, 케이스기반의 추론(reasoning) 시스템, 데이터 마이닝(data mining), 및 퍼지 로직(fuzzy logic)를 이용하여 부정행위 예측 스코어들을 산출한다.
다수의 스코어링 엔진들을 이용하여, 상기 설명된 전표 매입사로부터의 인증 메시지들의 실시간 부정행위 방지 규칙들 및 예측 스코어링을 지원하기 위해서, 도 4 는 결정 플랫폼 (200)의 아키텍쳐 다이어그램이다. 하이 레벨에서의 결정 플랫폼 (200)은 거래 데이터를 전처리부(preprocessor) (204)에 제공하는 복수개의 입력 채널들 (202)를 포함한다. 다양한 특정 실시예들에서, 결정 시스템 (200)은 여러 입력 채널들 (202)로부터 입력 거래들 (206)을 수신한다. 전처리부 (204)는 다양한 입력 채널들 (202)로부터의 데이터를 결합하고 결합된 데이터를 스코어링 관리기 (208)에 제공한다. 스코어링 관리기 (208)는 규칙들(rules) 및/또는 스코어를 거래들에 적용하도록 구성된다. 전처리부 (204)내 전처리 로직은 수신된 금융 카드 거래 데이터를 변환하고, 필터링하고 그리고 보강한다. 거래 데이터는 그런다음 스코어링 관리기 (208)의 제어하에서 동작하는 다양한 스코어링 엔진들 (210)에 의해 스코어된다.
결과의 규칙적용된(ruled)/스코어된 거래들은 출력 관리기 (212)에 의해 필터링되고 적절한 포맷들로 여러 출력 채널들 (214)을 통하여 이런 데이터는 유저들에게 전달된다. 용이하게 최적화하는 능력, 새로운 컴포넌트들 (예를 들어, 입력 채널들, 출력 채널들, 변환들, 필터들, 등.)에 플러그 인(plug in)하는 능력 및 동종 최고의(best of breed) 제품들에 플러그 인하는 능력이 결정 시스템 (200)의 아키텍처를 통하여 모두 제공되기 때문에 거래 프로세싱은 고도로 적응성이(flexible) 있다. 추가하여, 결정 시스템 (200)은 향후 의사 결정 성능을 개선하기 위한 비지니스 지능(business intelligence)을 제공한다.
다시 입력 채널들 (202)과 관련하여, 결정 시스템 (200)은 입력 채널들 (206) - 몇몇은 이하에서 설명된다 - 로부터의 거래들을 스코어하는 능력을 가능하게 한다. 구성된 계좌 범위들을 위한 ASA 0100 인증 메시지들 (220)에 대하여 결정 시스템 (200)은 발행사에 전달하기 전에 실시간으로 스코어 될 0100 메시지들을 발송한다.
다른 입력 채널은 인증 로그(authorization logs) (226) 입력 채널이다. 원래의 거래가 Banknet (223)상으로 발송되고 및 스코어되지 않는 시나리오들에 대하여, 계좌 활동 “회전율 카운터(velocity counter)들”에 완벽한 활동 픽쳐(picture of activity)를 제공하여 임의의 미리 스코어되지 않은 거래를 스코어하기 위해 시스템 (200)은 인증 로그 거래들 (226)을 사용한다. 추가하여, 결과로 스코어된 거래들이 출력 채널 (214)을 통하여 제공될 수 있다. 초기화 데이터 (228)는 새로운 고객들의 보딩(boarding)을 지칭한다. 이들 고객들에 대하여, 이력 거래 데이터 (초기화 데이터)가 시스템 (200)에 공급된다.
상기에서 언급된 바와 같이, 다양한 입력 채널들 (202)로부터의 거래들은 포맷 변환, 거래 필터링, 데이터 증강(augmentation) 및 적절한 스코어링 엔진으로의 라우팅을 제공하는 스코어링 관리기 (208)로 라우트된다. 예를 들어 도 4에 관련하여, BrighterionsTM iPreventTM 스코어링 엔진, Fraud Mark's Fraud Moniter 스코어링 엔진, EMS (MasterCard's Expert Monitoring System), Global Analytics 스코어링 엔진, 및 iLogTM JRules 규칙들 엔진을 포함하는 몇몇의 스코어링 엔진들이 도시된다. 스코어링 관리기 (208)는 거래를 적절한 스코어링 엔진들 (210)로 라우트한다. 각각의 스코어링 엔진 (210)에 대하여, 스코어링 관리기 (208)는 요구된 메시지 변환들을 수행하고 거래를 스코어하기 위해 엔진 (210)과 통신한다. 예를 들어, 하나의 스코어링 엔진 (210)는 거래에 대하여 1 (최저로 부정적일 것 같은)과 998 (최대로 부정적일 것 같은)사이의 스코어를 결정하기 위해서 부정행위 예측 모델을 사용한다. 이 스코어링 엔진은 모델 파일(model file) 및 데이터베이스로부터 초기화된다. 부정행위 예측 모델은 파일들에 저장된 계좌 사용 패턴들, 또한 소위 회전율(velocity)를 추적한다.
스코어된 거래들은 적절한 출력 채널들 (214)로 발송된다. 지원되는 출력 채널들 (214)의 예들은 ASA, Banknet, DataCollector, Case Management, 및 Initialization and Modeling database를 포함하지만 이에 한정되지는 않는다,. ASA 출력 채널에 대하여, 스코어들은 발행사로 발송된 0100 인증 요청에 포함을 위해 ASA로 회귀된다. Data Collector 출력 채널에 대하여, 거래들은 데이터베이스에 저장되고 거래들은 다양한 보고(reporting) 및 청구(billing) 용도로 사용된다. 추가하여, data collector는 시스템 SLA(Service Level Agreement) 예컨대 스코어 한 시간을 모니터한다. Case Management 출력 채널에 대하여, 임계값을 초과하는 거래들은 Case Management 시스템으로 발송된다. 추가하여, 거래들은 향후 초기화 및 모델링을 위해 데이터베이스에 저장된다.
또한 도 4에 관련하여, 비지니스 지원 애널리스트는 적어도 두개의 온라인 웹 애플리케이션들 (240)에 액세스한다. 적어도 하나의 온라인 웹 애플리케이션 (240)은 고객 엑스트라넷(extranet)일 수 있다. 첫번째, 운용(administration) 웹 애플리케이션 (242)은 결정 플랫폼 (200)을 구성하기 위해 사용된다. 시스템 (200)은 고객들의 구성, 카드 빈(card bin) 범위들, 스코어링 모델들, 입력 및 출력 채널들, 임계값들, 및 청구율 (billing rates)을 허용한다. 보고(reporting) 웹 애플리케이션 (244)은 성능을 분석하는데 뿐만 아니라 시스템 동작 및 청구에 가시성을 제공하는데 사용될 수 있는 스코어링 분석론(analytics)을 제공한다. 기술 지원 애널리스트는 관리 웹 애플리케이션 (242), 보고 웹 애플리케이션 (244), 및 케이스 관리(Case Management) 애플리케이션 (246) 온라인 웹 애플리케이션들 뿐만 아니라 동작들 모니터링 및 대시보드(dashboard) (250)에 액세스할 수 있다.
고객들은 고객 포털(Customer Portal) (252)을 통하여 결정 플랫폼 관리 웹 애플리케이션 (242), 보고 웹 애플리케이션 (244), 및 케이스 관리 애플리케이션 (246)에 액세스할 수 있다. 고객 포털 (252)은 온라인 웹 애플리케이션 (240)을 통하여 노출된다.
상기 설명된 플랫폼은 낮은 레이턴시 목표값들내에서 실시간 거래들을 스코어하고 거래량(transaction volume)들을 증가시키기 위해 쉽게 스케일링하는 것이 가능하다. 추가하여, 모델 생성 및 고객 보딩 시간들이 최소화된다. 성능이 중요하지만, 최고 성능은 시스템의 유지보수성(maintainability)에 대한 최소 영향과 함께 달성된다. 스코어링 플랫폼은 새로운 입력 및 출력 채널들 뿐만 아니라 새로운 스코어링 엔진들을 용이하게 지원함과 동시에 유연하게(loosely) 결합, 접속가능한, 고도로 구성 가능한 컴포넌트들을 특징으로 하는 오픈 아키텍처(open architecture)이다. 운용(administration), 라이센싱(licensing), 청구(billing), 모니터링, 및 보고 기능들을 지원하는 프레임워크는 이런 유연성을 용이하게 지원한다.
도 5 는 공통 컴포넌트들이 이전 도면들에 사용된 것과 같은 동일한 도면 번호로 예시된 상기 설명된 결정 시스템 (200)에 대한 로직 아키텍쳐 (300)를 예시하는 다이어그램이다. 로직 아키텍쳐 (300)는 거래들 프로세싱에 대한 책임이 있는 스코어링 관리기 (208)를 특징으로 한다. 스코어링 관리기 (208)는 ASA (220), Banknet (223), 및 데이터베이스들을 포함하는 여러 가지 입력 채널들로부터 거래들을 수신한다. ASA (220)는 IBM WebSphere MQ (MQ)를 통하여 스코어링 관리기 (208)로 거래들을 직접 발송한다. 고객들의 거래들은 Banknet (222)를 통하여 스코어링 관리기 (208)로 발송된다. 파일 컨슈머(consumer) (302)는 파일들로부터 거래들을 판독하고 MQ를 통하여 이들 거래들을 스코어링 관리기 (208)로 전달한다.
스코어링 관리기 (208)는 구성 가능한 어댑터들을 통하여 입력 채널들 (202)상을 청취한다( listen). 예를 들어, ASA 입력 어댑터는 0100 스코어링 요청 메시지들을 수신하기 위해서 MQ Queue 연결상에 리스너(listener)를 수립한다. 그런다음 입력 채널들 (202)로부터 수신된 거래들은 iLog jRules를 이용하여 거래들의 스코어링을 포함하여 변환들(transformation), 필터링(filtering), 및 보강(보강)의 적응성이 있는 조합을 이용하여 프로세스 된다. 프로세싱 결과들은 MQ 메시지를 포함하는 여러 가지 출력 채널들 (214)을 통하여 ASA로 전달된다.
스코어링 관리기 (208)는 데이터베이스 구성 데이터 (310) 및 플러그-인 컴포넌트들에 의해 도출된 고도로 적응성이 있는 거래 프로세서(transaction processor)를 포함한다. 표 1은 고객 A의 빈 범위(bin range)내 있는 예시적인 계좌에 대한 예시 실행 계획을 포함한다.
Figure 112015081112137-pct00001
도 6 은 도 4의 결정 플랫폼에서 활용되는 적응성이 있는 거래 프로세서 (FlexTP) (400) 에 대한 로직 아키텍쳐 다이어그램이다. 적응성이 있는 거래 프로세서 (400)의 메인 컴포넌트들은 제어기 (402), 입력 채널 어댑터들 (404), 메시지 변환기(transformer)들 (406), 실행 계획 빌더(execution plan builder)들 (408), 거래 필터들 (410), 데이터 보강 프로세서들 (412), 및 출력 채널 어댑터들 (414)이다. 적응성이 있는 거래 프로세서 (400)는 고도로 구성 가능한 거래 프로세서를 제공하는 컴포넌트 플러그-인 아키텍처(component plug-in architecture)를 특징으로 한다. 플러그-인들은 동작 시간(run time)에 추가되거나 또는 변화될 수 있다. 하나의 특정 구현예에서, 플러그-인들은 실행 시간을 절약하기 위해 플러그-인의 다수의 인스턴스(instance)들이 구성될 필요가 없도록 쓰레드-세이프 상태(thread-safe)로 기록된다.
제어기 (402)는 FlexTP (400)의 실행을 제어하도록 구성된다. 개시에서, 제어기 (402)는 서버 (미도시)에 로그하기 위해 개시(start up) 메시지를 로그한다. 제어기 (402)는 그런다음 입력 채널 어댑터 (404)를 위한 구성된 플러그-인들을 시작한다. 각각의 어댑터 (404)의 우선순위 및 쓰레드(쓰레드들)의 수는 구성 가능하다. 입력 채널 어댑터 (404)는 구성된 입력 채널로부터 거래들을 수신하고, 이어 제어기 (402)로 리턴될 언파싱된(unparsed) 거래 및 입력 채널 정보를 보유하는 내부 메시지를 생성한다.
만약 입력 메시지 유형이 변환하도록 구성되면, 제어기 (402)는 내부 메시지 오브젝트 및 구성된 변환 유형을 가지고 Transform Service (메시지 변환기들(406))을 작동시킨다. 메시지 변환기들 (406)은 적절한 변환 플러그-인을 검색하여 적절히 파싱된 거래 데이터 오브젝트 (예를 들어, 0100)를 생성하기 위해서 플러그-인을 사용하고, 내부 메시지 오브젝트내에 이 파싱된 거래 데이터 오브젝트를 포함하고 내부 메시지 오브젝트를 제어기 (402)로 리턴한다. 그런다음 제어기 (402)는 구성된 빌더 이름 및 내부 메시지 오브젝트를 가지고 실행 계획 빌더들(408)을 작동시킨다. 실행 계획 빌더 (408)는 적절한 빌더 플러그-인을 검색하고 거래를 위한 실행 계획을 생성하기 위해서 그것을 사용한다. 그런 다음 실행 계획 빌더 (408)는 내부 메시지 오브젝트에 실행 계획을 포함하고 그것을 제어기 (402)로 리턴한다. 만약 거래가 메시지 변환 또는 실행 계획 빌딩에 실패하면, 제어기 (402)는 구성된 고장 실행 계획(failure execution plan)을 실행한다.
이 실행 계획을 이용하여, 제어기 (402)는 이어 실행 계획에 의해 특정된 지정 변환들, 거래 필터들 (410), 보강 프로세서들 (412) (스코어링 엔진들을 포함하여), 및 출력 전달 채널들 (414)을 작동시킨다. 프로세스의 각각의 부분에 대하여, 제어기 (402)는 내부 메시지 오브젝트 및 적절한 구성들을 컴포넌트 서비스로 전달한다. 컴포넌트 서비스는 적절한 플러그-인을 검색하고 그것을 적절한 프로세싱을 수행하기 위해 사용하고, 내부 메시지 오브젝트내 임의의 새로운 또는 변경된 데이터를 포함하고, 그것을 제어기 (402)로 리턴한다. 각각의 컴포넌트는 메시지의 실행을 관리하는 제어기 (402) 에 의해 사용되는 그것의 성공 또는 실패의 표시를 리턴한다. 만약 제어기 (402)가 프로세싱의 임의의 지점에서 에러를 수신하면, 해당 지점에 대한 고장 실행 계획을 실행하여야 한다. 만약 임의의 거래 필터 (410)가 통과하지 않으면, 제어기 (402)는 계획된 실행 플로우 대신에 필터 대안 플로우(filter alternative flow)를 실행한다.
일 실시예에서, 제어기(402)는 모든 작업을 연속적(sequentially)으로 실행한다. 대안적인 실시예들에서, 제어기 (402)는 일부 작업을 병렬로 프로세스 하는 성능을 포함한다. 이 “병렬 프로세싱(parallel processing)”은 각각의 병렬 작업을 위하여 개별 워커(worker) 쓰레드들을 이용하여 그리고 계속하기 전에 모든 작업들이 완성되기를 대기하여 성취된다.
적절하게 구성된 때, 제어기 (402)는 워커의 유닛내에서 실행된다. 예를 들어, 입력 채널 어댑터 (404)로부터 통과하여 거래를 수락하여 출력 전달 채널 (414)로 전달하는 전체 셋의 프로세싱은 동일한 작업 거래 유닛내에서 수행되어야 한다. 만약 임의의 문제들이 접하게 되면, 작업 유닛은 롤 백된다(rolled back). 이 고장의 이벤트 발생시 임의의 거래들의 누락없이 100% 프로세싱을 필요로 하는 성능이 거래 플로우들에 대하여 요구된다. 이것은 프로세싱의 일부를 두번 거치는 일부 거래들로 귀결될 수 있으나, 이것은 모든 거래들이 성공적으로 프로세스 되는 것을 보장한다.
제어기 (402)는 또한 단계적으로(gracefully) 셧다운하는 능력을 제공한다. 이런 셧다운을 성취하기 위해서, 모든 쓰레드들은 그것들의 작업 유닛을 완성하고 임의의 새로운 거래들 프로세싱을 시작하지 않는다. 모든 쓰레드들이 그것들의 프로세싱을 완성한 때, 제어기 (402)는 셧 다운 메시지를 로그하고 프로세싱을 종료한다.
단일 거래에 특정되지 않은 임의의 에러들이 상기의 언급된 로깅 서버 (도 6에 미도시)를 통하여 로그된다. 단일 거래에 격리된 에러들 (예를 들어, 스코어링을 위해 요구된 데이터의 간과(missing))은 적절한 지점에 대하여 실행 계획 상태로 포함된다. 구성되었다면, 데이터 콜렉터 출력 채널 (214)은 (도 4 에 도시됨) 이 정보를 데이터베이스에 저장할 것이다.
하나의 특정 실시예에서, 제어기 (402)는 데몬(daemon) 프로세스로 구현되고, 주기적으로 그것의 구성들을 폴링(poll)한다. 만약 임의의 변화들이 감지되면, 그것은 정보 메시지를 적절한 및 로그들로 재구성한다. 또한, 제어기 (402)는 MQ 입력 어댑터를 이용하여 제어 명령어 큐(queue)를 청취한다.
이하의 제어 명령어들이 지원된다: 단계적(graceful) 셧다운 요청, 강제 셧다운 요청, 일시정지(pause) 요청, 재시작(resume) 요청 및 로그 쓰레드(log thread) 상태. 단계적 셧다운 요청과 관련하여, 각각의 쓰레드가 현재 거래 프로세싱을 종료하게 된 후, 제어기는 쓰레드를 중지하여야 한다. 모든 쓰레드들이 중지된 때, 제어기 (402)는 셧다운된다. 강제 셧다운 요청에 대하여, 제어기 (402)는 임의의 프로세싱 쓰레드들을 중단하고 즉각적으로 셧 다운된다. 일시정지 요청과 관련하여, 각각의 쓰레드가 현재 거래 프로세싱을 종료하게 된 후, 그것은 재개 요청이 수신될 때까지 일시정되어야 한다. 재시작 요청, 임의의 일시정지된 쓰레드들의 프로세싱이 재개된다. 로그 쓰레드 상태에 대하여, 제어기 (402)는 얼마나 많은 쓰레드들이 운용 중이고, 그것들의 우선순위, 상태, 등에 대한 정보를 로그한다.
입력 채널 어댑터 (404)과 관련된 플러그-인들은 거래들을 수신하기 위해 사용된다. 개괄적 입력 채널 프로토콜 어댑터들이 MQ 리스너들, 파일 입력 랜딩(landing) 존들, 및 데이터베이스 리더기들을 지원하기 위해 도 6 에 도시된 바와 같이 정의된다. 이들 개괄적 프로토콜 어댑터들은 특정 프로토콜과 상호 작용을 위한 헬퍼 방법(helper method)을 제공한다. 그것들은 특정 입력 채널 메시지들을 식별하고 적절한 입력 채널 정보뿐만 아니라 언파싱된 거래 데이터를 포함하는 내부 메시지 오브젝트를 생성하는 능력을 제공하는 입력 채널 어댑터 플러그-인들 (예를 들어, ASA MQ 입력 어댑터)에 의해 확대된다. 각각의 입력 채널 어댑터는 거래들을 위한 특정 입력 채널상에 청취하고, 각각의 거래를 보유하는 내부 메시지 오브젝트를 구성하고, 내부 메시지를 프로세싱을 위해 제어기 (402)로 전달한다. 로그 메시지가 생성되고 적절한 이벤트들 예컨대 리스너의 개시/셧다운을 위해 로깅 서버로 발송되고, 임의의 메시지들은 개시 및 셧다운, 또는 임의의 비-거래 특정 에러들에서 어댑터에 의해 리턴된다.
MQ 리스너 입력 채널은 구성된 MQ Queue Name 및 Queue Manager Name에 기초하여 리스너들로서 구성된 쓰레드들의 수를 수립한다. MQ 헤더 정보는 내부 메시지에 입력 채널 특정 정보로서 포함된다. 이것은 큐 및 큐 관리기 이름에 대한 응답(reply)을 포함한다. 만약 내부 메시지가 그 자체를 MQ 리스너로서 수립할 수 없거나 또는 그것이 청취하는 것을 고장들이 중단시키면, 그 자체를 리스너로 재수립하도록 시도될 것이다. 실패하면, 구성 가능한 간격을 대기한 후에 주기적으로 재시도될 것이다. MQ 메시지는 내부 메시지 오브젝트를 리턴하는 개괄 방법으로 전달된다. 이 방법은 AS플러그-인, RF 플러그-인, 인증 로그들 플러그-인들, 고객 파일들 플러그-인, 및 제어 명령어 플러그-인을 포함하는 각각의 플러그-인에 의해 구현된다.
만약 파일들이 이들 체크들을 통과하면, 파일의 레코드(record)가 프로세스된 파일들 데이터베이스 테이블에 추가된다. 일 실시예에서, 이 데이터베이스 테이블은 파일이름, 파일 생성 날짜/시간 (예를 들어, 그것이 GFT로부터 수신되었던 때), 고객 ID, 경로 이름, 파일 상태 (프로세싱, 복제, 필터링 아웃된, 완성된, 에러), 프로세싱 시작 시간, 프로세싱 종료 시간, 리스너 이름, 소비자 이름, 거래 카운트, 최종 체크포인트 ID, 및 최종 체크포인트 타임스탬트를 포함한다.
개개의 거래는 그런다음 파일로부터 판독되고 제어기 (402)로 발송된다. 리스너는 일 실시예에서, 파일내 임의의 헤더 또는 트레일러(trailer) 데이터를 무시하도록 구성된다. 파일 이름 및 헤더/트레일러내 임의의 중요한 정보는 파일내 모든 거래들에 관한 내부 메시지 오브젝트내 입력 채널 특정 정보에 포함된다. 프로세스는 구성 가능한 쓰로틀(throttle)을 메시지들이 시스템을 스왑(swamp) 하지 않도록 큐 상에 놓여지는 제어 율로 구현하여야 한다. 파일내 모든 거래들을 프로세싱한 후에, 프로세스는 파일의 성공한 프로세싱을 표시하기 위해서 프로세스된 파일 레코드를 업데이트하고, 로그 메시지를 파일이 성공적으로 프로세스된 것을 표시하기 위해서 로깅 서버로 발송한다. 추가하여, 파일 이름, 프로세스된 거래들의 수, 프로세싱 시작 시간, 및 프로세싱 종료 시간을 포함하는 성능 로그 메시지가 발송된다.
데이터베이스 리더기 입력 채널에 관해서, 이 리스너(listener)는 지정된 간격에서 데이터베이스에 대하여 구성된 쿼리를 주기적으로 실행하도록 구성된다. 쿼리는 이어서 개별적으로 제어기 (402)로 발송되는 일련의 거래들을 리턴한다. 데이터베이스 리더기 입력 채널은 어느 거래들이 성공적으로 프로세스 되었는지 그리고 어느 것이 고장으로부터 복원 가능 한지를 추적한다. 이 거래 모니터링을 성취하기 위해서, 결과 셋(result set)은 구성 가능한 양에 제한되고 및 구성 가능한 쓰로틀(throttle) (예를 들어, 대기 시간)이 사용된다. 쿼리는 날짜/시간에 의해 정렬되고 및 체크포인트 로우 ID는 각각의 블럭의 거래들이 프로세스된 후에 저장된다. 데이터베이스 리더기 입력 채널에 대하여, 이하의 플러그-인들이 일 실시예에서 지원되고, 초기화 데이터 로우더(loader) 플러그-인, 재시도(retry) 데이터 플러그-인, 및 MTF 병렬 스코어를 포함한다.
메시지 변환기들 (406)에 관해서, 메시지 변환 서비스는 내부 메시지 오브젝트 및 변환 타입을 수용한다. 서비스는 지정된 변환 플러그-인을 검색하고 그것을 새로운 거래를 생성하기 위해서 사용한다. 메시지 변환들은 플러그-인 디자인을 사용하고, 변환 API를 확증하는 변환 플러그-인들이 개발될 것이다. 이하의 변환 플러그-인들이 개발되었고 CIS0100, XML Internal Format를 갖는 ASA ES Request를 포함한다.
도면들 7a 및 7b는 적응성이 있는 거래 프로세서의 입력 채널들에 대한 클래스 구조 (500)의 실시예를 보여주는 클래스 구조 다이어그램이다.
도 8에 관련하여, 및 내부 메시지 포맷들에 관해서, 도 6의 FlexTP 아키텍처는 컴포넌트들간에 메시지들을 전달하기 위해서 도 8에 예시된 내부 메시지 오브젝트를 사용한다. 예시된 실시예에서, FlexTP 메시지 오브젝트는 어떻게 거래가 도달된 지에 대한 정보를 포함하는 하나의 입력 채널 오브젝트, 프로세싱 오브젝트에 대한 작업들을 포함하는 하나의 실행 계획 오브젝트, 거래의 세부사항들을 포함하는 하나 내지 많은 거래 오브젝트들, 프로세싱 인스턴스에 관한 계측(instrumentation) 세부사항들을 포함하는 하나의 계측 오브젝트, 보강된(enriched) 데이터를 포함하는 제로(0) 내지 많은 보강된 데이터 오브젝트들, 및 출력 채널로 발송된 결과 거래들에 대한 정보를 포함하는 제로(0) 내지 많은 출력 채널 오브젝트들을 포함한다.
도 9의 거래 오브젝트는 임의의 유형의 거래를 위해 서브-클래스화될 수 있는 개괄 클래스(abstract class) 이다. 임의의 패킹된(packed) 거래 및 각각의 예상되는 입력 거래들에 대한 ParsedScoringTransaction (예를 들어, 0100)를 보유하는 언파싱된 거래를 구성하는 서브클래스들이 개발되어 왔다.
이제 도 10에 관련하여, 입력채널 오브젝트는 도시된 프로토콜 특정 정보를 보유하는 특정 입력 어댑터들에 의해 서브클래스화(subclassed)된다. 예시된 예는 ASAMQInputChannel이다.
실행 계획 빌더 플러그-인들이 거래를 프로세싱하기 위한 실행 계획을 특정하도록 정의된다. 이들 실행 계획들은 적절한 거래 필터들, 데이터 보강 프로세서들, 및 출력 전달 채널들을 이용하여 정렬된 작업들의 셋을 포함한다. 각각의 실행 포인트는 유형 (변환기(Transformer), 필터(Filter), 데이터 보강 프로세서(Data Enrichment Processor), 또는 출력 채널(Output Channel)), 이름 (컴포넌트 이름), 플러그-인 클래스 이름 (플러그-인의 실제 클래스 이름), 플러그-인 특정 구성 파라미터들 (임의의 구성 파라미터들 예컨대 스코어 필터 임계값 값을 포함하는), 고장 재개(failure resumption) (만약 재개 실행이 실패하면, 프로세싱은 이 포인트에서 재개되어야 한다), 및 필터 재개 작업(filter resume work)(만약 컴포넌트들 필터 체크가 통과하지 못하면, 실행은 이 작업을 재개한다)를 포함한다.
표준 스코어링 빌더는 Admin 데이터베이스내 위치된 Admin 시스템을 통하여 수립된 거래 주 계좌 번호 (PAN) 및 해당하는 고객 계좌 그룹 구성들을 룩 업하는 입력 채널 유형을 사용한다. 이 구성 데이터는 고객 특정 실행 계획을 생성하기 위해 사용된다. 일 실시예에서, 이들 구성들은 메모리에 캐시되고 개선된 성능을 위하여 구성 가능한 간격에서 리프레시(refresh)된다.
거래 필터들 (410)에 관해서, 및 도 11에 관련하여, 거래 필터 서비스는 해당 실행 포인트에 대하여 구성된 플러그-인을 이용하여 거래를 필터링 하기 위해 작동된다. 예를 들어, 거래 필터 서비스는 거래 필터 인터페이스를 확증하는 플러그-인 클래스의 인스턴스를 검색하는 팩토리(factory)를 사용한다. 플러그-인들은 실행 시간을 절약하기 위해 플러그-인의 다수의 인스턴스(instance)들이 구성될 필요가 없도록 쓰레드-세이프 상태(thread-safe)로 기록된다. 거래 필터 플러그-인 클래스는 거래 데이터를 분석하는 로직을 실행시키고 합격(pass) 또는 불합격(fail) 표시를 제어기 (402)로 리턴한다. 필터가 합격을 체크하면, 제어기 (402)는 다음 포인트에서 실행 계획을 계속한다. 필터가 불합격을 체크하면, 제어기 (402)는 구성된 실행을 셧 다운시킨다.
동작 스킵 필터(skip filter)는 이 거래에 적용되는 임의의 동작 스킵들이 구성된 지를 조사하기 위해 체크한다. 동작 스킵들은 Admin 애플리케이션을 이용하여 정의될 수 있고 프로세싱을 스킵하는 계좌 범위를 구성할 것이다. 스코어 임계값 필터는 거래 스코어가 제공된 임계값 파라미터 아래인지를 체크한다. 만약 그렇다면, 거래는 구성된 출력 채널들 (예를 들어, Banknet 어댑터, 배치 파일 어댑터, 등.)로의 전달을 스킵할 것이다.
복제 체크 필터(duplicate check filter)는 거래가 이미 스코어된 지를 조사하기 위한 체크를 수행하고 만약 그렇다면, 이전 스코어를 거래에 적용한다. 이 복제 체크 필터는 입력 채널의 기능이다. 실시간 0100 ASA 거래 필터는 거래가 스탠드인(stand-in)상태로 진행하고 있는지 및 잠재적 복제인지를 나타내는 거래가 ES Status Code of ‘S'를 갖는지를 결정한다. 만약 그렇다면, 거래가 이미 프로세스된 것인지를 결정하기 위해 복제 체크 큐를 체크할 것이다. 만약 그렇다면, 이전 거래 스코어는 스코어된 거래 데이터베이스내 룩업될 것이고 스코어링 결과 오브젝트(Scoring Result Object)에 포함된다. 실행 계획은 스코어링을 스킵하도록 변경될 것이다. 모든 거래들이 필터를 통과하는 동안, 엔트리(entry)는 30 초의 메시지 만료 시간을 갖는 Banknet 기준 번호를 구성하는 복제 체크 큐에 추가된다.
가맹점 카테고리 코드 (MCC : Merchant Category Code) 필터는 거래 MCC 코드가 스코어 될 MCC 코드들의 고객 특정 리스트내에 있는지를 결정한다. 필터들은 또한 리턴 보강된 데이터 오브젝트들을 리턴할 수 있다는 것에 주목되어야 한다. 예를 들어, 복제 체크 필터는 필터 체크가 통과하지 못하면(예를 들어, 거래가 복제됨) 보강된 데이터 오브젝트내 이전에 스코어된 것을 리턴한다.
데이터 보강 프로세서들 (412)에 관해서, 이런 프로세서들은 새로운 데이터를 추가함으로써 또는 현존 데이터를 변경함으로써 거래를 보강하는 프로세서들로서 정의된다. 각각의 데이터 보강 프로세서 (412)는 내부 메시지를 수용하는 단계를 구성하는 API를 구현한다. 프로세서는 거래 데이터를 변경하고 새로운 보강된 데이터 오브젝트들을 포함한다. 이하의 문단들은 발행사 국가 코드, 및 iLog jRules 엔진을 포함하는 몇몇의 예시적인 데이터 보강 프로세서들을 정의한다. 다른 데이터 보강 프로세서들은 예를 들어, 최종 응답 코드, 신용이 손상된(compromised) 계좌 표시자, 부정행위 마크 스코어링 엔진, 글로벌 분석 스코어링 엔진, 및 규칙 엔진을 포함한다.
만약 발행사 국가 코드가 거래가 제공되지 않으면, 이 데이터 보강 프로세서는 적절한 Auth 계좌 범위에 기초하여 발행사 국가 코드를 결정할 것이다.
이제 출력 채널들 (414)에 관련하여, 출력 채널 어댑터 플러그-인들은 프로세스된 메시지들을 전달하기 위해 정의될 수 있다. 이들 출력 채널 어댑터들은 내부 메시지를 수용하고 전달이 성공하였는지의 표시를 리턴한다. 개괄 프로토콜(Abstract protocol) 어댑터들은 MQ를 지원하도록 정의된다. 이들 개괄 프로토콜 어댑터들은 특정 프로토콜과 상호 작용하기 위한 헬퍼(helper) 방법들을 제공한다. MQ 프로토콜 어댑터는 구성된 큐에 부착하고 메시지들을 큐 내로 넣기 위한 방법들을 제공한다. 플러그-인들은 플러그-인 개발을 단순화하기 위해 개괄 프로토콜 어댑터를 확장할 수 있다. 이하의 출력 채널 어댑터 플러그-인들이 정의될 것이다:
MQ ASA 출력 채널 어댑터 플러그-인에 대하여, ASA 출력 어댑터는 스코어링 및/또는 규칙 결과들을 수용하는 MQ 메시지를 생성할 것이다. 만약 거래가 차단되어야 한다면, 서비스 상태는 블럭에 대하여 ‘B'로 설정된다. 그렇지 않으면, 만약 거래가 성공적으로 스코어되면, 실제 스코어가 리턴되어야 하고 서비스 상태는 완전한 ‘C'로 설정된다. 만약 거래가 성공적으로 스코어되지 않았다면, 실제 스코어는 공란(blank)으로 남겨져야 하고 서비스 상태는 스코어링 시도되지 않았다면 공란 또는 에러에 대한 ‘E'로 설정된다. ES 요청 메시지 트레일러내 ASA 시간 스탬프(stamp)는 ES 응답 메시지 트레일러에 리턴되고 실시간 스코어링 시스템 응답 시간을 측정하기 위해 ASA에 의해 사용된다. 이 MQ 메시지는 입력 메시지로부터 큐 및 큐 관리기에 대한 응답으로 전달된다.
SQL 스코어링 데이터 콜렉터 출력 채널 어댑터 플러그-인에 대하여, 이 어댑터는 스코어된 거래를 데이터베이스에 저장한다. 추가하여, 계좌 범위(account range) 당 요약된 스코어링 결과들의 추적을 유지한다. 성능 데이터 콜렉터 출력 채널 어댑터 플러그-인은 최소, 최대, 및 전체 실시간 프로세싱을 위한 미리 정의된 간격들 (예를 들어, 최종 30 초, 5 분, 1 시간, 2 시간, 마지막 날, 마지막 주, 및 유사한 것)에 대한 평균, 개별 컴포넌트 프로세싱 시간들, TPS, 및 거래들 프로세스된 전체 수를 포함하는 성능 통계치를 산출하고, 및 성능 데이터를 데이터베이스에 저장한다. 일 실시예에서, 이들 통계치들은 전체 플랫폼에 대하여 그리고 고객마다 산출되고 성공적으로 스코어된 거래들 대. 실패된 거래들에 의한 구분(segregation)을 허용하여야 한다. 성능 데이터를 데이터베이스에 저장하기 위해서, 만약 성능이 미리-구성된 임계값들보다 낮으면 경고 메시지들이 로그된다.
상기에서 설명된 출력 채널들은 도면들 12a 및 12b에 예시된 클래스 구조를 사용한다. Solaris 10, Sun Java 1.6, Log4J 1.2.x, WebSphere MQ V7.0.1, WebSphere MQ Application Messaging Interface for Java, Hibernate 3.1.3, 및 Spring 2.53를 포함하는 다양한 기술적 플랫폼들이 사용된다.
다른 실시예에서, 본 출원에 앞에서 나열된 것들에 유사한 프로세스들을 수행하도록 구성되거나 또는 프로그래밍된 컴퓨터 및 컴퓨터 프로그램이 제공된다.
본 출원에서 설명된 시스템들 및 프로세스들은 유저, 예컨대 현금 자동 입출금기 카드 네트워크로 하여금 여러 가지 상이한 입력 채널들로부터 수신된 금융 거래 데이터를 받아들이고 및 거래 데이터를 공통 데이터 포맷으로 전-처리하는 것을 가능하게 한다. 데이터 보강이 네트워크의 운영자로서의 유저의 위치에 기초하여 통상 포맷된 거래 데이터에 제공된다. 데이터 보강의 예들은 거래 카드들이 최근에 신용이 손상이 되었는지 아닌지 및 어떤 국가의 카드 발행사가 존재하는지에 관한 정보를 갖는 다른 증강 데이터에 관한 표시들을 포함한다. 이런 보강 및 증강이 어느 정도 개별 거래들의 금융 스코어링을 결집시키는데 사용된다.
몇몇의 제품들이 금융 스코어링을 수행하기 위해 이용가능하고 각각의 것은 거래들을 스코어하기 위해 부정행위 모델들 및 상이한 인공 자체 정보 처리 능력을 갖춘(intelligent) 기술들을 통합한다. 설명된 실시예들은, 어느 정도는, 다수의 스코어링 제품들을 이용하여 금융 스코어링을 생성하는 메커니즘을 제공한다. 사용되고 있는 스코어링 제품들의 선택은 및 어떤 조합들로, 어떤 스코어링 제품들 그것들이 상이한 고객들, 예를 들어, 부정행위 스코어 및/또는 신용 위험 스코어에 제공하는 것을 원하는지에 기초하여 사용되는 것들에 의해 결정된다. 실시예들은 유저로 하여금 이어 부가 가치 서비스들을 예를 들어, 상기의 언급된 현금 자동 입출금기 카드 네트워크의 고객들에 제공하기 위해서 단일 스코어링 제품들 또는 다수의 스코어링 제품들의 다수의 조합을 이용하여 거래들을 스코어하고 및 상이한 스코어링 모델들에 플러그 인하는 것을 허용하는 아키텍처를 설명한다.
실시예들은 유저가 용이하게 예를 들어, 다수의 벤더 스코어링 제품들을 통합시키는 것을 허용함과 동시에, 또한 많은 스코어링 제품들에 걸쳐서 스코어링을 결집시킨다. 아키텍처는 스코어들을 결합하고 이런 스코어들을 상기에서 설명된 다양한 출력 채널들을 통하여 고객들에게 다시 리턴한다.
이제 도면들 13-15에 예시된 예시적인 부정행위 방지 규칙들에 주의를 기울인다. 이들 예들에서, 비록 부정행위 방지 규칙들이 또한 영역내에 적용될 수 있다는 것이 기술 분야의 통상 기술자들에 의해 이해될 것이지만 규칙들은 ATM 거래가 교차-영역의(cross-regional) ATM 거래인 것을 가정한다.
도 13 은 거래 양이 미리 결정된 양을 초과했기 때문에 인출이 방지되는 부정행위 방지 규칙(1300)을 예시한다.
블럭 (1302), 결정 플랫폼 (200)은 가맹점 은행 (26)으로부터 ATM 인출 거래 요청을 수신한다. 인출 거래 요청은 네트워크 인터페이스를 통하여 전자적으로 수신된다.
ATM 거래 요청은 정보 예컨대 인출의 양 및 ATM 카드와 관련된 주 계좌 번호, 카드 데이터 입력 자격 표시자, 및 칩 카드 표시자를 수용한다. 이 데이터는 ATM 거래 데이터로 지칭된다. 추가의 ATM 거래 데이터는 : 카드 소지자의 이름, 계좌 번호, 카드 만료 일자, 및 보안 코드 (예컨대 카드 검증 값 또는 “CVV” 코드)를 포함할 수 있다.
주 계좌 번호는 통상 선불 카드상에 엠보싱(emboss)되거나 또는 각인된 고유 번호(unique number)이고, 카드 뒷면에 자기 스트라이프는 기계 판독가능한 포맷으로 데이터를 수용한다.
카드 데이터 입력 자격 표시자는 어떻게 PAN이 ATM에 의해 수신된 지를 나타낸다. PAN은 ATM로부터 무수한 상이한 방식들을 통하여 수신될 수 있다 - 대부분 통상 ATM 카드의 뒷면에 인코딩된 자기 스트라이프를 통하여, 카드내에 내장된 컴퓨터 칩을 통하여(이런 카드들은 “칩 카드들”로 지칭된다), 근거리 무선 통신 (NFC), 또는 PAN 예컨대 PayPass® 무접촉 통신을 통하여 (PayPass는 MasterCardInternational Incorporated, Purchase, N.Y.의 등록 상표이다).
칩 카드 표시자는 ATM 카드가 카드내에 컴퓨터 칩을 가지고 있는지를 나타낸다.
만약 PAN가 자기 스트라이프를 통하여 수신되었고, 블럭 (1304), POS(point-of-sale) 카드 데이터 입력 자격 표시자가 단지 자기 스트라이프이고, 블럭 (1306), 카드 칩 표시자가 참(true)이고, 블럭 (1308), 및 요청된 인출이 미리 결정된 양을 초과하면, 블럭 (1310), 그러면 거래는 발행 은행 (30)에 자문없이 거절된다, 블럭 (1312). 예를 들어, 전형적인 미리 결정된 양은 US $500일 것이다. 미리 결정된 양은 유저마다 다를 수 있다는 것이 관련 기술 분야 통상의 기술자에 의해 이해된다. 거절 부분으로서, 응답 코드는 “지불하지 마라(Do not honor)” 로 설정되고 거래 차단 이유 코드는 “초과 상한치 때문에 거절(Declined due to high value)”로 설정된다. 일부 실시예들에서, 발행사는 네트워크 인터페이스를 통하여 그들의 편에서 수행된 선제적 거절에 대해 통지 받는다. 다른 실시예들에서, ATM 전표 매입사(Acquirer)는 온라인 웹 애플리케이션 (240)를 통하여 선제적으로 거절된 거래들의 세부 사항들을 액세스할 수 있다. 그렇지 않으면, 표준 처리가 적용된다, 블럭 (1314).
도 14는 시간 기간내에 총 거래 양이 미리 결정된 양을 초과했기 때문에 인출이 방지되는 부정행위 방지 규칙(1400)을 예시한다.
블럭 (1402), 결정 플랫폼 (200)은 가맹점 은행 (26)으로부터 ATM 인출 거래 요청을 수신한다. 상기에서 언급된 바와 같이, ATM 거래 요청은 전형적으로 정보 예컨대 인출의 양 및 ATM 카드와 관련된 주 계좌 번호, 어떻게 PAN이 ATM에 의해 수신되었는지를 수용한다.
만약 PAN 가 자기 스트라이프를 통하여 수신되고, 블럭 (1404), POS(point-of-sale) 카드 데이터 입력 자격 표시자가 단지 자기 스트라이프이고, 블럭 (1406), 카드 칩 표시자가 참이고, 블럭 (1408), 및 소정 시간 기간내에 총 요청된 인출이 미리 결정된 양을 초과하면, 블럭 (1410), 그러면 거래는 발행 은행 (30)의 자문없이 거절된다, 블럭 (1412). 블럭 (1410)에서의 결정은 전형적으로 거래를 유저 데이터베이스 (120)에 저장된 거래 이력에 대하여 비교함으로써 제공된다. 예를 들어, 최근 3일 내에 총 거래 양이 US $1,000보다 더 크기 때문에 거래가 거절될 수 있다. 미리 결정된 양 및 지정된 시간 기간은 예견된 부정행위에 대응하기 위해 변화될 수 있다는 것이 관련 기술분야에 익숙한 자들에 의해 이해된다. 거절 부분으로서, 응답 코드는 “지불하지 마라(Do not honor)” 로 설정되고 거래 차단 이유 코드는 “초과 상한치 때문에 거절(Declined due to high value)”로 설정된다. 그렇지 않으면, 표준 프로세싱이 적용된다, 블럭 (1414).
도 15는 시간 기간내에 거래들의 전체 수가 미리 결정된 양을 초과하기 때문에 인출이 방지되는 부정행위 방지 규칙 (1500)을 예시한다.
블럭 (1502)에서, 결정 플랫폼 (200)은 가맹점 은행 (26)으로부터 ATM 인출 거래 요청을 수신한다. 상기에서 언급된 바와 같이, ATM 거래 요청은 전형적으로 정보 예컨대 인출의 양 및 ATM 카드와 관련된 주 계좌 번호, 어떻게 PAN이 ATM에 의해 수신되었는지를 수용한다.
만약 PAN 가 자기 스트라이프를 통하여 수신되고, 블럭 (1504), POS(point-of-sale) 카드 데이터 입력 자격 표시자가 단지 자기 스트라이프이고, 블럭 (1506), 카드 칩 표시자가 참이고, 블럭 (1508), 및 소정 시간 기간내에 인출의 총 수가 미리 결정된 양을 초과하면, 블럭 (1510), 그러면 거래는 발행 은행 (30)의 자문없이 거절된다, 블럭 (1512). 블럭 (1510)에서의 결정은 전형적으로 거래들의 수를 설정 시간 기간내에 유저 데이터베이스 (120)에 저장된 거래 이력에 비교함으로써 제공된다. 예를 들어, 최근 3일 내에 거래들의 전체 수가 5보다 더 크기 때문에 거래가 거절될 수 있다. 미리 결정된 양 및 지정된 시간 기간은 예견된 부정행위에 대응하기 위해 변화될 수 있다는 것이 관련 기술분야에 익숙한 자들에 의해 이해된다. 거절 부분으로서, 응답 코드는 “지불하지 마라(Do not honor)” 로 설정되고 거래 차단 이유 코드는 “초과 활동 때문에 거절(Declined due to high activity)”로 설정된다. 그렇지 않으면, 표준 프로세싱이 적용된다, 블럭 (1514).
시스템 본 출원에서 설명된 시스템은 하드웨어, 펌웨어, 또는 비-일시적 컴퓨터-판독가능한 스토리지 매체상에 인코딩된 소프트웨어로 구현될 수 있다는 것이 관련 기술 분야에 익숙한 자들에 의해 이해된다.
본 실시예들의 앞에서의 설명은 당해 기술분야의 임의의 숙련자가 본 발명을 실행할 수 있도록 제공된다. 이들 실시예들에 대한 다양한 수정들은 당해 기술에서 통상의 기술자들에게 용이하게 명확해질 것이고, 본 출원에 정의된 포괄적인 원리들은 진보적인 능력(faculty) 의 사용없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 따라서, 본 발명은 본 출원에 도시된 실시예들에 제한되도록 의도되지 않고, 본 출원에 개시된 원리들 및 새로운 특징부들에 따르는 최대 폭 범위로 부여될 것이다.

Claims (21)

  1. 프로세싱 네트워크에서 현금 자동 입출금기 거래를 프로세싱하는 방법에 있어서, 상기 방법은:
    컴퓨터 네트워크를 통하여, 가맹점 은행(merchant bank)으로부터 현금 자동 입출금기 (ATM : Automated Teller Machine) 거래 데이터를 수신하는 단계로서, 상기 현금 자동 입출금기 거래 데이터는 고객과 관련된 주 계좌 번호 (PAN : primary account number)를 포함하는, 상기 수신하는 단계;
    상기 주 계좌 번호와 관련된 고객 이력을 데이터베이스로부터 검색하는 단계;
    규칙 엔진(rules engine)으로부터의 임의의 규칙을 상기 고객 이력에 기초하여 상기 현금 자동 입출금기 거래 데이터에 적용하는 단계;
    상기 현금 자동 입출금기 거래 데이터를 발행사(issuer)에 포워딩하는 대신에 상기 규칙 엔진들로부터의 상기 규칙 적용에 기초하여 상기 컴퓨터 네트워크를 통하여 상기 발행사의 자문없이 상기 현금 자동 입출금기 거래를 선제적으로(pre-emptively) 거절하는 단계;를 포함하되,
    상기 적용된 규칙은 상기 주 계좌 번호가 자기 스트라이프(magnetic strip)를 통하여 상기 현금 자동 입출금기에 의해 수신된 것인지에 기초하여 현금 자동 입출금기 거래 데이터를 필터링하고,
    상기 적용된 규칙은 카드 데이터 입력 자격 표시자(card data capacity indicator)가 단지 자기 스트라이프 리더기뿐 인지에 기초하여 현금 자동 입출금기 거래 데이터를 필터링하는, 프로세싱 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 현금 자동 입출금기 거래가 거절되었는지를 상기 컴퓨터 네트워크를 통하여 상기 발행사에 송신하는 단계를 더 포함하는, 프로세싱 방법.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 청구항 2에 있어서, 상기 적용된 규칙은 카드 칩 표시자가 참(true)인지에 기초하여 현금 자동 입출금기 거래 데이터를 필터링하는, 프로세싱 방법.
  6. 청구항 5에 있어서, 상기 적용된 규칙은 인출이 제 1 양을 초과하는지, 임의의 시간 기간내에 총 거래 인출 양이 제 2 임계값 양보다 더 큰지, 또는 거래들의 총 수가 제 3 임계값 양을 초과하는지에 기초하여 현금 자동 입출금기 거래 데이터를 필터링하는, 프로세싱 방법.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 컴퓨터 네트워크를 통하여, 상기 선제적 거절에 대한 이유를 상기 가맹점 은행에 송신하는 단계를 더 포함하는, 프로세싱 방법.
  8. 프로세싱 네트워크에 위치된 현금 자동 입출금기 거래 결정 시스템(decision system)에 있어서, 상기 시스템은:
    가맹점 은행(merchant bank)으로부터 현금 자동 입출금기 (ATM) 거래 데이터를 수신하도록 구성된 네트워크 인터페이스로서, 상기 현금 자동 입출금기 거래 데이터는 고객과 관련된 주 계좌 번호 (PAN : primary account number)를 포함하는, 상기 네트워크 인터페이스;
    상기 주 계좌 번호와 관련된 고객 이력을 제공하도록 구성된 데이터베이스;
    상기 고객 이력에 기초하여 상기 현금 자동 입출금기 거래 데이터에 규칙 엔진들로부터의 임의의 규칙을 적용하고, 상기 규칙 엔진들로부터의 상기 규칙 적용에 기초하여 상기 현금 자동 입출금기 거래 데이터를 발행사에 포워딩하는 대신에 컴퓨터 네트워크를 통하여 상기 발행사의 자문없이 상기 현금 자동 입출금기 거래를 선제적으로(pre-emptively) 거절하도록 구성된 프로세서를 포함하되,
    상기 적용된 규칙은 상기 주 계좌 번호가 자기 스트라이프(magnetic strip)를 통하여 상기 현금 자동 입출금기에 의해 수신된 것인지에 기초하여 현금 자동 입출금기 거래 데이터를 필터링하고,
    상기 적용된 규칙은 카드 데이터 입력 자격 표시자가 단지 자기 스트라이프 리더기뿐 인지에 기초하여 현금 자동 입출금기 거래 데이터를 필터링하는, 결정 시스템.
  9. 청구항 8에 있어서, 상기 네트워크 인터페이스는 상기 현금 자동 입출금기 거래가 거절된 것을 상기 발행사에 송신하도록 더 구성되는, 결정 시스템.
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 청구항 9에 있어서, 상기 적용된 규칙은 카드 칩 표시자가 참(true)인지에 기초하여 현금 자동 입출금기 거래 데이터를 필터링하는, 결정 시스템.
  13. 청구항 12에 있어서, 상기 적용된 규칙은 인출이 제 1 양을 초과하는지, 임의의 시간 기간내에 총 거래 인출 양이 제 2 임계값 양보다 더 큰지, 또는 거래들의 총 수가 제 3 임계값 양을 초과하는지에 기초하여 현금 자동 입출금기 거래 데이터를 필터링하는, 결정 시스템.
  14. 청구항 13에 있어서, 상기 네트워크 인터페이스는 컴퓨터 네트워크를 통하여 상기 선제적 거절에 대한 이유를 상기 가맹점 은행에 송신하도록 더 구성되는, 결정 시스템.
  15. 데이터 및 명령들로 인코딩된 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 있어서, 컴퓨팅 디바이스에 의해 실행될 때 상기 명령들은 상기 컴퓨팅 디바이스로 하여금
    컴퓨터 네트워크를 통하여, 가맹점 은행(merchant bank)으로부터 현금 자동 입출금기 (ATM) 거래 데이터를 수신하되, 상기 현금 자동 입출금기 거래 데이터는 고객과 관련된 주 계좌 번호 (PAN : primary account number)를 포함하고;
    상기 주 계좌 번호와 관련된 고객 이력을 데이터베이스로부터 검색하고;
    규칙 엔진으로부터의 임의의 규칙을 상기 고객 이력에 기초하여 상기 현금 자동 입출금기 거래 데이터에 적용하고;
    상기 규칙 엔진들로부터의 상기 규칙 적용에 기초하여 상기 현금 자동 입출금기 거래 데이터를 발행사에 포워딩하는 대신에 상기 컴퓨터 네트워크를 통하여 상기 발행사의 자문없이 상기 현금 자동 입출금기 거래를 선제적으로(pre-emptively) 거절하게 하되,
    상기 적용된 규칙은 상기 주 계좌 번호가 자기 스트라이프(magnetic strip)를 통하여 상기 현금 자동 입출금기에 의해 수신된 것인지에 기초하여 현금 자동 입출금기 거래 데이터를 필터링하고,
    상기 적용된 규칙은 카드 데이터 입력 자격 표시자가 단지 자기 스트라이프 리더기뿐 인지에 기초하여 현금 자동 입출금기 거래 데이터를 필터링하는, 비 일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
  16. 청구항 15에 있어서,
    추가로 상기 현금 자동 입출금기 거래가 거절되었는지를 상기 컴퓨터 네트워크를 통하여 상기 발행사에 송신하도록 하는, 비 일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
  17. 삭제
  18. 삭제
  19. 청구항 16에 있어서, 상기 적용된 규칙은 카드 칩 표시자가 참(true)인지에 기초하여 현금 자동 입출금기 거래 데이터를 필터링하는, 비 일시적 컴퓨터 판독 가능 매체.
  20. 청구항 19에 있어서, 상기 적용된 규칙은 인출이 제 1 양을 초과하는지, 임의의 시간 기간내에 총 거래 인출 양이 제 2 임계값 양보다 더 큰지, 또는 거래들의 총 수가 제 3 임계값 양을 초과하는지에 기초하여 현금 자동 입출금기 거래 데이터를 필터링하는, 비 일시적 컴퓨터 판독 가능 매체.
  21. 청구항 20에 있어서,
    추가로 상기 컴퓨터 네트워크를 통하여, 상기 선제적 거절에 대한 이유를 상기 가맹점 은행에 송신하도록 하는, 비 일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
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