AI 신원 확인에서 컴퓨터 비전의 역할

인공 지능(AI)의 발전 덕분에 온라인에서 신원을 확인하는 것이 그 어느 때보다 쉽고 안전해졌습니다. 우리는 최첨단 기술을 통해 얼굴을 빠르게 스캔하는 것만으로 은행 계좌를 열거나, 서비스에 액세스하거나, 거래를 확인할 수 있는 시대에 살고 있습니다.

결과적으로 디지털 신원 확인이 산업 전반에 걸쳐 널리 채택되고 있습니다. AI 신원 확인은 기업이 보안을 강화하고, 사기를 방지하며, 더욱 원활하고 안정적인 고객 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다. 이러한 이점을 고려할 때 전 세계 디지털 신원 확인 시장은 2032년까지 388억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

특히 기계가 시각 데이터를 처리할 수 있도록 하는 AI의 한 분야인 컴퓨터 비전(CV)은 신원 확인을 더 빠르고 정확하게 만드는 데 도움이 됩니다. Vision AI 지원 도구는 고객 알기 제도(KYC) 프로세스 및 자금 세탁 방지(AML) 규정을 준수하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 도구는 또한 원격 비즈니스 관계에서 신뢰 계층을 구축하는 데 신뢰할 수 있는 방법으로, 기업이 전 세계 고객에게 안전하게 서비스를 제공하고 거래를 처리할 수 있도록 지원합니다.

이번 글에서는 AI와 컴퓨터 비전이 디지털 신원 확인을 어떻게 개선하는지 살펴보겠습니다. 또한 AI 신원 확인의 몇 가지 사용 사례를 살펴보겠습니다. 그럼 시작해 볼까요!

비전 기반 신원 확인 이해

비전 기반 신원 확인은 컴퓨터 비전을 활용하여 이미지와 비디오를 분석하고 개인의 신원을 확인합니다. 이는 셀카, 스캔한 ID, 라이브니스 비디오(정지 이미지가 아닌 실제 사람임을 확인하기 위해 작은 움직임을 캡처)와 같은 데이터를 기반으로 모델을 훈련시켜 작동합니다. 얼굴 인식 및 광학 문자 인식(OCR)과 같은 컴퓨터 비전 기술이 이 프로세스의 핵심입니다. 

예를 들어, Ultralytics YOLO11과 같은 객체 감지 모델을 사용하여 이미지에서 사람의 얼굴을 감지할 수 있습니다. 얼굴 식별을 위해 설계된 AI 알고리즘을 사용하여 눈이나 코 모양과 같은 주요 특징을 분석하여 해당 얼굴에 대한 고유한 "지문"을 만들 수 있습니다. 이 디지털 얼굴 지문은 저장된 기록과 비교하여 해당 사람이 주장된 신원과 일치하는지 확인합니다.

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마찬가지로 OCR은 특히 KYC 확인에서 프로세스를 원활하게 하는 데 큰 역할을 합니다. 운전 면허증이나 여권과 같은 이미지에서 텍스트를 읽고 컴퓨터가 이해할 수 있는 데이터로 변환하는 방식으로 작동합니다. 예를 들어 OCR은 이름, 생년월일 또는 ID 번호와 같은 세부 정보를 추출하여 미국의 National Driver Register와 같은 공식 데이터베이스와 교차 확인할 수 있습니다. 

다음은 작동 방식에 대한 자세한 설명입니다.

• 문서 캡처: 시스템은 스캐너 또는 컴퓨터 비전 카메라를 사용하여 여권 또는 운전 면허증과 같은 문서 이미지를 캡처합니다.
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• 텍스트 인식: OCR은 문서에서 이름, 생년월일, ID 번호와 같은 주요 텍스트 필드를 식별하고 추출합니다.
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• 데이터 포맷팅: 추출된 텍스트는 컴퓨터가 처리할 수 있는 구조화된 형식으로 변환됩니다.
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• 유효성 검사: 추출된 데이터는 신뢰할 수 있는 데이터베이스 또는 기록과 상호 참조하여 정확성과 신뢰성을 검증합니다.
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• 사기 탐지: 고급 알고리즘은 불일치 또는 변조 징후를 확인하여 문서의 합법성을 보장합니다.

Vision AI 솔루션은 얼굴 인식, OCR 및 고급 AI를 결합하여 신원 확인을 더 빠르고, 더 안정적이며, 관련된 모든 사람이 더 쉽게 만들 수 있습니다.

KYC에서 AI의 활용: 디지털 ID 검증의 혁신

이제 컴퓨터 비전을 디지털 ID 확인에 사용하는 방법을 살펴보았으니, 주요 응용 분야 중 일부를 자세히 살펴보겠습니다.

핀테크 혁신을 통한 은행 KYC 프로세스 발전

금융 분야의 컴퓨터 비전은 특히 은행과 같은 분야에서 많은 응용 분야를 포괄합니다. 흥미로운 용도 중 하나는 지점 내 고객 경험을 개선하는 것입니다. Ultralytics YOLO11과 같은 객체 탐지 모델을 지원하는 비전 기반 모델은 사람들이 건물에 들어올 때를 감지하여 통행량을 모니터링하고 리소스를 관리하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 한편, 안면 인식 시스템은 얼굴 특징을 추출하여 고객을 식별할 수 있습니다. AI 분석의 통찰력과 결합된 이러한 기술을 통해 은행은 고객 방문 이유를 예측하여 지점이 보다 개인화되고 효율적인 서비스를 제공할 수 있도록 지원합니다.

고객 경험 향상 외에도 컴퓨터 비전은 보안을 강화하고 사기를 방지하는 데 중요한 역할을 합니다. 최근 몇 년 동안 기업의 95%에 영향을 미치는 신원 도용으로 인해 안면 인식 및 생체 인식 검사와 같은 도구가 보안을 강화하고 사기를 예방하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 CaixaBank는 ATM에서 안면 인식을 사용하여 무단 액세스를 감지합니다. 이를 통해 고객은 빠르고 안전하게 현금을 인출할 수 있으며 편의성이 향상됩니다.

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여행 및 출입국 절차에서의 디지털 ID 확인

미국 성인(18~25세)의 거의 절반이 위조 신분증을 성공적으로 사용한 사람을 알고 있다는 사실을 알고 계셨습니까? 이러한 통계는 특히 오늘날의 디지털 시대에 더 나은 보안 조치의 필요성을 보여줍니다. 국경을 넘나드는 여행 및 이주 관리에 디지털 도구에 대한 의존도가 높아짐에 따라 AI 및 컴퓨터 비전 애플리케이션이 점점 더 중요해지고 있습니다.

실제로 정부는 이민 및 여행 시스템을 개선하기 위해 막대한 양의 데이터를 수집하고 사용하고 있으며, 이는 간접적으로 AI 기반 자동화에 대한 투자 확대로 이어지고 있습니다. 이러한 자동화 확장은 비자 처리 간소화부터 보안 프로토콜 강화에 이르기까지 이민 관리의 거의 모든 측면에 영향을 미칩니다.

공항에서 AI의 좋은 예는 승객을 식별하기 위해 얼굴 인식 기술을 사용하는 것입니다. 이러한 시스템은 다른 AI 기술과 통합되어 검증된 승객만 지정된 항공편에 탑승하도록 보장하여 보안을 더욱 강화할 수 있습니다. 

OCR 기술은 여권 확인 및 수하물 처리와 같은 경우에 적용되는 또 다른 핵심 도구입니다. OCR 시스템은 여권이나 수하물 라벨의 내용을 자동으로 읽어 적절한 목적지를 판단할 수 있습니다. 이러한 기술은 수하물 처리 효율성을 향상시키고 수하물 분실 가능성을 줄입니다.

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AI ID 인증을 통한 전자 상거래 서비스 보호

Shopify와 같은 많은 전자 상거래 플랫폼은 연령을 기준으로 사용자들의 서비스 이용을 제한하여 온라인 스토어 개설을 막습니다. 보고서에 따르면 인터넷 사용자 3명 중 1명은 18세 미만입니다. 따라서 법적 요구 사항을 충족하고 미성년자가 성인용 서비스에 접근하는 것을 막기 위해서는 정확한 연령 확인이 중요합니다. 이와 관련하여 제기되는 흥미로운 질문은 전자 상거래 플랫폼이 사용자의 연령을 어떻게 정확하게 확인하는가입니다.

컴퓨터 비전과 안면 인식은 온라인에서 개인의 나이를 확인하는 데 유용한 도구입니다. 모든 연령대의 사람들 이미지 데이터 세트로 훈련된 컴퓨터 비전 모델은 패턴과 얼굴 특징을 추출하여 사용자의 나이를 추정할 수 있습니다.

플랫폼은 연령 확인 외에도 Vision AI를 사용하여 사기를 방지하고 온라인 거래의 보안을 보장할 수 있습니다. 사용자 제공 문서를 실시간으로 분석하여 진위 여부를 확인하고 잠재적인 위험을 감지할 수 있습니다. 이 프로세스에는 일반적으로 문서 스캔, 분류, 필사, 사기 탐지와 같은 작업을 위해 문서 이미지 처리 시스템을 거치는 과정, 그리고 확인 결과를 데이터베이스에 안전하게 저장하는 과정이 포함됩니다.

흥미로운 예로 차량 공유 앱인 Uber가 있습니다. Uber는 가입 절차 중 또는 처음 차량을 요청할 때 사용자의 ID를 스캔하여 ID 확인을 위해 컴퓨터 비전을 사용합니다. 이는 라이더와 운전자 모두의 안전을 보장하고 온보딩 프로세스를 간소화하는 데 도움이 됩니다.

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디지털 신원 확인에 사용되는 컴퓨터 비전의 장단점 

디지털 신원 확인에 AI와 컴퓨터 비전이 사용되는 여러 가지 방법을 살펴보았습니다. 이제 이러한 기술이 다양한 산업 분야에서 제공하는 주요 이점을 살펴보겠습니다.

• 수동 데이터 입력을 제거합니다: OCR 기술을 사용하는 전자 KYC 소프트웨어는 수동 데이터 입력을 제거하여 직원이 다른 작업에 집중할 수 있도록 합니다.

• 비용 효율성: 신원 확인을 자동화하면 수동 검사에 대한 의존도를 줄여 인건비와 운영 비용을 절감할 수 있습니다.

• 글로벌 접근성: 이러한 기술은 광범위한 문서와 언어를 지원하여 기업이 국제 고객에게 서비스를 제공할 수 있도록 합니다. 

그러나 디지털 신원 확인을 위한 컴퓨터 비전 시스템을 구현하는 데에는 몇 가지 제한 사항도 있으며, 이를 염두에 두는 것이 중요합니다.

• 기술적 제한 사항: 열악한 조명, 낮은 품질의 이미지 또는 다양한 얼굴 각도는 컴퓨터 비전 시스템의 정확도에 영향을 미쳐 오탐 또는 신원 확인 오류를 초래할 수 있습니다.

• 스푸핑 및 적대적 공격: 컴퓨터 비전 기술에는 라이브니스 감지 기능이 있지만 추가 보안 계층과 결합되지 않으면 스푸핑 기술(예: 딥페이크 또는 고품질 사진)에 여전히 취약합니다.

• 규정 준수: KYC 및 AML 규정은 국가 규제 기관에서 잘 정의되어 있습니다. 그러나 이러한 규정은 대체로 기술 중립적입니다. 은행과 같은 핀테크 기업은 이를 인지하고 사용 중인 AI 기술을 정당화할 준비가 되어 있어야 합니다.

혁신과 실용성의 균형

컴퓨터 비전은 디지털 신원 확인을 더 빠르고, 더 정확하고, 더 안전하게 만들어 디지털 신원 확인 방식을 재구성하고 있습니다. 은행의 안전과 편의성을 개선하는 것부터 이민 절차를 간소화하고 전자 상거래에서 안전한 온라인 거래를 보장하는 것에 이르기까지 다양한 산업에서 중요한 역할을 합니다. 

인적 오류 감소 및 고객 경험 향상과 같은 많은 이점에도 불구하고 몇 가지 과제가 여전히 남아 있습니다. 이러한 문제에는 낮은 품질의 이미지, 다양한 얼굴 각도 및 스푸핑 시도와 같은 위험이 포함됩니다. 그러나 활성 감지와 같은 혁신이 이러한 제한 사항을 해결하고 있습니다. 

효율적이고 신뢰할 수 있는 디지털 ID 확인에 대한 수요가 증가함에 따라 컴퓨터 비전은 사기 방지, 규정 준수 강화, 디지털 시대의 신뢰 구축에 필수적인 도구가 되고 있습니다.

자세한 내용은 GitHub 저장소를 방문하여 커뮤니티에 참여하십시오. 솔루션 페이지에서 자율 주행 자동차 및 농업 분야의 AI 응용 프로그램을 살펴보세요. 🚀