한 때는 간단했던 은행 방문 또는 보험 상담원과의 통화가 점점 더 복잡해지고 있습니다. BFSI(뱅킹, 금융 서비스 및 보험) 산업은 심해진 보안 위협에 시달리고 있으며, 이로 인해 AI 및 얼굴 인식 기술에 대한 필요성이 커지고 있습니다.
위협에 정면으로 대응하기 위해 사기 방지 및 신원 인증 요구 사항이 강화되었습니다. 금융 기관, 은행, 보험사는 새로운 KYC(Know Your Customer) 및 AML(자금 세탁 방지) 표준을 충족하기 위해 AI 기술을 통합하고 있습니다. AI 기술을 사용하여 결제 사기를 방지하고, 금융 범죄를 저지하고, 고객의 신원 및 인증 프로세스를 개선할 수 있습니다.
강화된 이러한 사기 방지 요구 사항은 코로나 19 대유행으로 인한 이동 제한과 충돌합니다. BFSI 사업자는 핵심 사기 방지 프로세스를 신속하게 디지털화하고 이러한 조치를 디지털 채널 및 온-프레미스 채널에 통합해야 합니다.
eKYC(electronic Know Your Customer)와 같은 생체 기술을 사용하여 사업자는 모든 핵심 거래 및 프로세스의 급속한 디지털 변환 트렌드에 발맞추는 동시에 사기 방지를 위한 계층을 추가할 수 있습니다. 또한 신용 거래, 융자 또는 보험 정책 적용에서부터 거래와 비대면 고객 참여 및 지원에 이르기까지 모든 부분에서 원격 서비스가 증가하고 있습니다. 금융 기관은 eKYC 조치를 구현하여 코로나 19의 위험에서 벗어나 이러한 비대면 미래에 보다 안전하게 다가갈 수 있습니다.
KYC는 은행 및 다른 금융 기관을 사기로부터 보호하기 위한 가이드라인 시스템입니다. 이 시스템은 암호 및 2단계 인증 등과 같은 보호 장치를 사용합니다. FINRA ‘Know Your Customer’ Rule 2090에서는 중개사가 각 고객에 대한 필수 정보 기록을 보관하고, 신원, 적합성 및 비즈니스 관계 유지와 관련된 위험을 확인하도록 합니다. 일부 주요 금융 기관에서는 연간 5억 달러를 KYC 및 고객 확인 제도에 쏟아 붓고 있습니다.
KYC는 금융 기관 및 고객을 보호하는 데 핵심적입니다. 또한 자금의 출처를 바탕으로 경제 흐름으로 유입된 자금을 추적하는 데에도 중요합니다. 금융 기관에서 점점 더 큰 보안 위험에 직면함에 따라 고객 및 중개사가 더 많은 이점을 누릴 수 있는 eKYC가 점점 더 널리 사용되고 있습니다.
eKYC를 사용하면 기존의 KYC 프로세스를 보다 안전하고, 더 빠르게 원격으로 수행할 수 있습니다. 이는 디지털 신원 확인 및 얼굴 인식과 같은 생체 도구를 사용하여 구현할 수 있습니다. eKYC의 이점은 다음과 같습니다.
eKYC 프로세스가 기존의 신원 확인 및 얼굴 확인 방법과 같은 안전성 표준을 충족하도록 하기 위해 기업에서는 높은 수준의 안전성과 신뢰성을 갖춘 전자식 신원 확인 프로세스를 구현해야 합니다.
고객과 중개사를 둘 다 보호하기 위해 eKYC에서 사용하는 3가지 주요 생체 신원 확인 기술 즉, 비전 기술에 대해 살펴보겠습니다.
금융 기관은 자산의 보안을 위해 점점 더 고도화된 기술을 사용합니다. eKYC에서 사용하는 3가지 주요 비전 기술은 다음과 같습니다.
이러한 3가지 방법에는 각각의 장점이 있습니다. 아래 차트는 이러한 솔루션을 항목별로 비교하여 보여줍니다.
홍채 인식은 속도가 빠르고 정확도가 매우 높을 수 있지만 홍채 인식 작업을 수행할 수 있도록 설계된 고가의 특수 카메라만 사용해야 합니다. 홍채 인식에 비해 얼굴 인식을 수행할 수 있는 카메라가 시장에 많이 출시되어 있습니다. 지문 확인과 관련된 위생 문제 외에 손가락에 묻은 더러움 또는 기름기는 센서의 효능 및 무결성에 방해가 될 수 있습니다. 얼굴 인식은 경제적이고, 위생적이며, 유연하기 때문에 뛰어난 비전 기술 방법으로 인정받고 있습니다.
여기서 비교한 내용을 잘 명심하고 BFSI 거래 및 프로세스를 보호하는 데 얼굴 인식 기술이 어떻게 작용할 수 있는지 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.
얼굴 인식얼굴 인식은 얼굴의 벡터 및 특징을 식별하여 미리 등록된 개인 또는 스캔한 신분 증명서와 맞춰보는 생체 기술입니다. 이 기술은 얼굴을 감지한 다음 얼굴의 특징을 추출하여 인식을 위해 데이터베이스에서 해당 정보를 조회합니다. 신경망과 추론 모델을 기반으로 한 최근의 AI 기술 발전 덕분에 소프트웨어에서 훨씬 더 정확한 얼굴 인식 모델을 생성할 수 있게 되었습니다.
FaceMe®와 같은 최첨단 기술의 경우 에지 기반 얼굴 인식을 위해 카메라가 장착된 광범위한 장치에 SDK를 설치할 수 있습니다. 장치 카메라의 실시간 얼굴 인식은 템플릿으로 변환됩니다. 템플릿은 각 얼굴마다 고유한 벡터를 인코딩하는 암호화된 작은 파일입니다. 그런 다음 이 템플릿을 보관 중인 템플릿 또는 대상의 ID에서 실시간으로 캡처한 템플릿과 비교합니다. 신원 확인 프로세스가 완료되면 소프트웨어에서 금융 거래 시작을 허용합니다.
정확도
편리한 사용
속도
위생적
특수 하드웨어
하드웨어 비용
원격 등록
차단 목록 및 침입자 방지
매우 좋음
매우 좋음
이러한 고급 프로세스의 경우 플랫폼에서는 eKYC를 위해 얼굴 인식 실행을 상당히 광범위하게 요구합니다. 광범위한 eKYC 및 기타 BFSI 인증 사용 사례에서는 다음을 비롯하여 여러 소프트웨어 및 하드웨어에서 배포할 수 있는 얼굴 인식 솔루션을 필요로 합니다.
이와 같이 다양한 설치 옵션 덕분에 얼굴 인식 기술은 여러 BFSI 환경에서 보안 조치를 강화하는 데 도움이 됩니다. 가장 혁신적인 eKYC 사례 몇 가지를 살펴보겠습니다.
얼굴 인식은 eKYC의 다양한 대면 및 온라인 사용 사례를 개선할 수 있는 열쇠입니다.
자금 또는 정보를 제공한 금융 기관을 처음으로 신뢰할 때 고객은 자금과 정보의 안전한 보관을 위해 가장 높은 수준의 보안을 기대합니다. 은행은 고객 등록 절차 중 eKYC를 구현하여 즉시 이러한 신뢰를 얻을 수 있습니다. 이는 전체 BFSI 산업에 해당하는 가장 광범위한 사용 사례입니다. 이는 은행 계좌를 개설하거나, 대출 또는 신용카드를 신청하는 경우에도 관련이 있습니다.
이 솔루션을 적용하면 다른 금융, 공공 및 채용 기록의 여러 정보와 고객의 신원을 교차 확인하는 프로세스의 속도가 빨라질 수 있습니다.
다음과 같이 은행 계좌를 개설할 때 얼굴 인식이 활용될 수 있습니다.
이 프로세스는 뱅킹에 적용되지만 투자 계좌 또는 보험 계좌 개설 역시 유사한 eKYC 솔루션으로 개선할 수 있습니다.
금융 서비스 고객은 이미 모바일 플랫폼을 통해 원격으로 전환하고 있습니다. 보도에 따르면 미국인의 80%가 이제 은행 지점을 전혀 방문하지 않고 자금을 관리할 수 있다고 응답했으며, 비대면 디지털 솔루션을 선호한다고 합니다. 하지만 서버에 대한 분산화된 액세스로 인해 위험이 증가하고 있습니다. 생체 인식 검증은 모바일 포털이 훨씬 취약한 액세스 지점이 될 것이라는 우려를 줄여줍니다. 중요한 정보를 가로채기당할 위험이 줄어들면서 기관에서는 모바일 금융 솔루션의 범위를 확장할 수 있습니다.
에지 기반 얼굴 인식 기술을 모바일 장치에 배포하면 정보가 로컬 장치에 내장됩니다. 이는 정밀도를 높이고 클라우드 처리 또는 대용량 파일 전송으로 인한 지원을 없앱니다. 금융 기관의 서버에서 호스팅되는 데이터베이스의 암호화된 템플릿을 사용해 확인하기 때문에 암호화된 작은 파일만 전송하면 됩니다. 따라서 훨씬 안전하게 작업할 수 있고 밀리초 이내에 작업을 완료할 수 있습니다.
스푸핑 방지를 위해 고객은 ID와 암호를 사용해 은행 앱에 로그인하고, ID를 스캔한 다음 자신의 얼굴 사진을 촬영합니다. 신원 확인을 위해 고객의 ID가 신체의 생체 정보(예: 얼굴 템플릿)와 결합되면 원격 확인이 완료됩니다.
모바일 eKYC 솔루션을 사용하면 기존 고객은 일반적인 뱅킹 거래 이외에 다른 작업도 수행할 수 있습니다. 고객은 신용카드, 대출 또는 증권 계좌 등과 같은 추가 제품을 원격으로 안전하게 신청할 수 있습니다. 또한 지점에서 태블릿 및 기타 모바일 장치를 사용할 수도 있는데, 여기에 생체 인식 검증이 더해지면 보안이 한층 강화됩니다.
개인용 랩톱 및 PC에서 브라우저를 사용하여 뱅킹 또는 투자 거래를 진행하거나 다양한 금융 서비스 및 제품을 신청하는 고객이 많습니다. 얼굴 인식 기술은 이러한 분야를 더욱 안전하게 만들 수 있습니다.
PC에서 투자 계좌를 개설하려는 사용자가 있다고 생각해 보겠습니다. 장치의 웹캠을 사용해 얼굴 벡터 및 ID를 캡처하여 사용자의 신원을 확인할 수 있습니다. 시스템에서는 암호화된 동일한 템플릿을 사용하여 클라우드에서 데이터를 빠르게 처리합니다. 생체 인식 검증은 사용자의 신원을 새로운 계좌에 연결합니다. 전체 프로세스가 오프-프레미스로 처리되지만 안전합니다.
모바일 뱅킹 및 작업의 증가에도 불구하고 특정한 신속 대면 거래 시 ATM은 여전히 필수적입니다. 얼굴 인식 기술은 비접촉 ATM 거래의 가능성을 열었습니다. ATM 카메라가 고객이 얼굴을 캡처하면 얼굴 인식 시스템이 데이터베이스 내에서 1:1로 일치하는 정보를 찾습니다. 그런 다음 고객이 2차 인증을 위해 PIN을 입력하면 신원이 확인됩니다. 이제 고객이 거래를 시작할 수 있습니다. 따라서 고객이 ATM 카드를 들고 다니거나 지갑에서 꺼낼 필요가 전혀 없습니다.
원격으로 수행되는 뱅킹 및 기타 금융 서비스 활동이 늘어남에 따라 고객 서비스의 사용 역시 마찬가지입니다. 고객 지원 중에는 종종 중요한 정보를 교환해야 하는 경우가 있기 때문에 고객의 신원 확인이 필수적입니다. 상담 시작 시 고객 서비스 담당자가 일반적으로 묻는 본인 확인 질문은 종종 예측 가능하고 신원 도용 범죄를 저지르려는 사람이 쉽게 악용할 수 있습니다. 얼굴 인식 기술은 가상 고객 서비스 상담 전반에서 중요한 정보를 보호하는 데 도움이 됩니다.
먼저, 사용자가 영상 통화를 통해 금융 고객 서비스 센터에 연락하고 동의합니다. 그런 다음, 사용자의 얼굴 특징이 카메라에서 추출되어 이미 해당 금융 기관의 데이터베이스에 저장된 생체 프로필과 비교됩니다. 고객의 신원이 확인되면 직원은 실제 계정 소유자를 응대한다는 확신을 가지고 고객 서비스를 제공할 수 있습니다. 얼굴 인식은 이러한 시나리오에서 eKYC 조치를 수행하기 위한 열쇠로, 대화가 원격으로 지속될 수 있도록 합니다.
그러나 일부 BFSI 고객 서비스 응대는 여전히 대면 방식으로 이루어집니다. 지점의 은행원 창구에서 이루어지는 뱅킹 거래의 경우 eKYC 얼굴 인식 기술을 통해 즉각적으로 보안 계층을 추가할 수 있으며, 중개사는 자신의 태블릿 또는 PC에서 eKYC 검증을 사용하여 빠르게 고객을 등록하거나 신원 확인을 수행할 수 있습니다. 이러한 두 가지 대면 응대의 경우 모두 eKYC를 사용하여 속도를 높이고 보안을 강화할 수 있습니다.
금융 프로세스는 점점 더 디지털 영역으로 이전하고 있지만 실제 은행 및 금융 기관은 지점을 방문하는 사람들의 위협에 여전히 취약합니다. 은행에는 일반적으로 부적절한 행동을 하거나 위험한 인물로 파악되어 출입 금지 대상으로 지정된 개인의 목록이 있습니다. 얼굴 인식은 보안 팀이 위협에 더욱 빠르게 대응하도록 하는 유용한 도구가 될 수 있습니다. 보안 요원이 위험 인물을 파악하기 전에 ATM 또는 은행 지점에서 얼굴 인식을 수행하기 위해 장착된 카메라가 "출입 금지" 목록에 등록된 인물을 파악해 즉시 신원을 확인할 수 있습니다. 그런 다음 알림을 받은 보안 요원이 적절하게 처리할 수 있습니다.
여러 AIoT 장치에서 eKYC를 사용하는 통합된 전체 지점 보안 시스템을 생각해 보면서 이 사례를 더욱 확장해 볼 수 있습니다. 얼굴 및 ID 캡처를 위해 지점의 로컬 워크스테이션을 직원의 POS 단말 및 은행 직원의 태블릿 또는 PC에 연결할 수 있습니다. 보안 감시를 위해 IP 카메라에 정보를 연결할 수도 있습니다. 안전한 모바일 거래 및 신청 프로세스의 일부로 로컬 ATM 및 원격 확인을 통합하여 개별 지점의 보안 범위를 확장할 수 있습니다. eKYC는 머신 러닝과 함께 IoT 장치의 웹 연결성을 바탕으로 구축하여 모든 고객 응대 지점에서 실제 은행 지점의 보안을 한층 강화할 수 있습니다.
얼굴 인식은 정말 다양한 방법으로 구현할 수 있으며 이제 BFSI 부문의 중요한 구성요소가 될 준비가 되어 있습니다.
신원 도용 및 사기가 계속 증가하는 가운데 KYC 표준을 따르지 않는 은행 및 기타 금융 기관에서 막대한 손실일 발생할 수 있습니다. eKYC는 BFSI 산업계의 뜨거운 이슈입니다. 미국에서 BFSI 산업은 이미 증가하는 연방 및 주별 규정에 직면하고 있습니다. 얼굴 인식은 이러한 기관이 자산 및 정보를 보다 효율적으로 보호하도록 할 수 있습니다.
아직 일관된 규정이 마련되지 않아 얼굴 인식 기술의 도입이 지연될 수 있지만 이제 변화를 시작되었습니다. 얼굴 인식 기술은 미국에서 스마트폰 잠금 해제, 호텔 투숙객 보호, 법의학적 조사 지원, 공항 체크인 절차 간소화와 시각장애인이 사회적 상황을 보다 쉽게 이해하도록 지원하는 데 이미 사용 중입니다. 유럽 및 아시아의 여러 국가를 비롯하여 중앙 정부의 보다 일관된 규정이 마련된 기타 지역에서는 eKYC와 같은 사용 사례에 얼굴 인식을 신속하게 구현하고 있습니다.
얼굴 인식 배포 비용을 빠르게 감소하고 있습니다. 보다 저렴해진 태블릿, 스마트폰, AIoT 하드웨어 및 워크스테이션 덕분에 BFSI 분야의 기업은 오래된 프로세스를 디지털화하고 일상적인 대면 응대 시간을 단축할 수 있습니다. 그 외의 방법으로는 이러한 프로세스를 충분히 빠르게 개선할 수 없습니다.
암호 또는 이중 인증 등과 같은 전통적인 검증 및 인증 방법은 쉽게 훼손될 수 있습니다. 얼굴 인식은 BFSI 산업을 위한 최고의 보안 형태로, 앞으로 점점 더 널리 활용될 것이라는 데 의심의 여지가 없습니다. 또한 생체 정보 사기를 방지하기 위한 가장 안전하고 정교한 검증 방법입니다.
코로나 19 대유행은 BFSI 부문에서 안전한 원격 솔루션에 대한 수요 증가를 가속화했습니다. 미래의 금융 기관은 보안, 사기 방지 및 인증 개선이라는 이점을 제공하는 eKYC 기술로 역량을 강화할 수 있습니다. 모바일 eKYC 도구를 사용하여 보험, 대출 및 신용카드 신청 절차를 간소화할 수 있고, 금융 기관은 개인 정보의 훼손 없이 고객 서비스의 범위를 확장할 수 있습니다.
FaceMe®와 같은 얼굴 인식 도구는 모바일 액세스 지점의 보안을 강화하고, 계좌 생성 절차를 간소화하고, 고도로 정확한 검증을 통해 실제 지점을 보호할 수 있는 기회를 제공합니다. 2021년과 그 이후에도 보다 유연하고 안전한 뱅킹 환경에 대한 수요는 꾸준히 증가할 것이기 때문에 금융 기관에서는 계속해서 생체 솔루션을 통합할 것입니다.
얼굴 인식의 작동 원리, 배포 방법과 이 기술에 대한 전반적인 내용을 살펴보려면 에지 기반 얼굴 인식 - 상세 가이드를 읽어보십시오.
2022에는 얼굴 인식이 어떻게 사용될지 궁금하다면 얼굴 인식 – 2022년에는 어떻게 사용됩니까?를 읽어보십시오.
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