.svg)
AI 솔루션 문의하기
DNFBP 고객확인 자동화가 필요한 이유는 수작업 고객확인에서 확인 품질, 처리 시간, 기록 관리의 세 가지 문제가 함께 생기기 때문입니다. 거래 건수와 법인 고객이 늘어날수록 이 문제는 담당자 개인의 주의만으로 해결하기 어렵습니다.
금융위원회 금융정보분석원은 2026년 9월 16일 국가 자금세탁방지 전략을 발표하고, 변호사·회계사·부동산중개인·귀금속상 같은 특정비금융사업자에게 의무를 단계적으로 부과하는 방안을 추진하고 있습니다. 현재 카지노를 제외한 직역은 의무 대상이 아니지만, 의무가 확정되면 고객확인 건수와 기록 요건이 한꺼번에 늘어납니다. 구체적인 시행 시기와 범위는 업종별 지침에서 정해집니다.
수작업 고객확인은 담당자가 신분증을 눈으로 확인합니다. 이름이나 사진을 바꾼 위변조 신분증과 화면이나 인쇄물을 다시 촬영한 사본은 육안으로 놓칠 수 있습니다. 신분증 속 사진과 제출자가 같은 사람인지 판단하는 기준도 담당자의 경험에 따라 달라집니다. 같은 서류를 두고 담당자마다 결과가 달라지면 사후에 확인 기준을 설명하기 어렵습니다.
신분증에 적힌 성명, 생년월일 같은 정보를 담당자가 직접 입력하고 신청서와 대조합니다. 법인 고객은 등기사항증명서, 사업자등록증, 대표자 신분증, 주주명부를 각각 확인해야 합니다. 비대면 접수에서는 서류가 빠지거나 이미지가 흐리면 고객에게 다시 요청하는 과정이 반복됩니다. 이 대조와 재요청이 거래 승인 전 대기 시간으로 쌓입니다.
확인 결과를 담당자마다 다른 형식으로 남기면 같은 기준으로 조회하기 어렵습니다. 신분증 이미지를 이메일이나 메신저로 받으면 개인정보가 담당자의 개인 기기와 여러 저장소에 흩어집니다. 법인 고객은 대표자나 지분이 바뀌어도 재확인 시점을 놓치기 쉽습니다.
DNFBP 고객확인 자동화 흐름은 신분증 확인, 얼굴 인증, 계좌 인증, 법인 확인의 네 단계이며, 앞 단계의 결과를 다음 단계로 넘겨 한 번의 접수로 처리합니다. 개인 고객은 앞의 세 단계를 적용하고, 법인 고객은 대표자에게 세 단계를 적용한 뒤 법인 확인을 추가합니다.
신분증 확인은 고객이 신분증을 촬영해 제출하면 OCR로 문자 정보를 읽고, 진위와 사본 여부를 판별하는 단계입니다. 읽은 성명과 생년월일은 신청서 정보와 자동으로 대조합니다. 판별에 실패하면 재촬영을 요청하고, 반복해서 실패하면 담당자 확인으로 넘깁니다. 이 단계에서 신분증 자체의 진위를 먼저 걸러야 이후 단계가 의미를 가집니다.
얼굴 인증은 신분증이 진짜여도 제출자가 신분증 주인이 아닐 수 있기 때문에 필요한 단계입니다. 신분증을 분실하거나 도난당한 경우, 타인의 신분증을 도용한 경우에는 신분증 확인만으로 걸러지지 않습니다. 제출자의 얼굴을 촬영해 얼굴이 실제 사람인지 위변조 여부를 판별하고, 신분증 속 사진과 대조해 동일인인지 확인합니다. 육안으로 두 사진을 비교하면 담당자마다 판단이 달라지므로 같은 기준의 판별이 필요합니다.
앞에서 다룬 신분증 속 사진과 제출자의 동일인 확인 문제는 알체라 eKYC의 얼굴 인증으로 처리할 수 있습니다. 제출자의 얼굴을 촬영해 얼굴 위변조 여부를 판별하고, 신분증 사진과 매칭해 동일인인지 확인합니다. 신분증 OCR 진위확인과 함께 쓰면 신분증의 진위와 본인 일치를 한 번의 접수에서 확인할 수 있습니다. 담당자의 육안 대조를 같은 기준의 시스템 판별로 바꾸면 담당자별 판단 차이가 줄어듭니다.
계좌 인증은 고객 명의의 계좌인지 확인하는 단계입니다. 고객이 입력한 계좌로 1원을 송금하고, 입금내역에 적힌 인증코드를 고객이 입력하면 예금주 명의를 검증할 수 있습니다. 거래 대금을 이체하거나 환급할 계좌가 계약 당사자 명의인지 확인하는 데 쓰입니다. 법인 고객은 법인 명의 계좌를 대상으로 합니다. 제3자 명의 계좌가 나오면 추가 확인 대상으로 분류합니다.
법인 확인은 법인 고객에게만 추가하는 단계입니다. 사업자등록번호로 사업 상태와 진위를 조회하고, 등기사항증명서와 사업자등록증 이미지에서 법인명과 대표자를 읽어 입력 정보와 대조합니다. 대표자의 신원은 1단계와 2단계를 그대로 적용합니다. 주주명부와 지분 구조로 실소유자 정보를 받는 데까지는 시스템이 처리하지만, 최종 실소유자가 누구인지 판단하는 일은 담당자가 합니다.
각 단계의 결과는 통과, 보류, 추가 확인으로 나누어 저장합니다. 개인 고객의 소액 거래는 신분증과 얼굴 인증만 적용하고, 고액 거래, 현금 결제, 법인, 대리인 거래는 계좌 인증과 법인 확인을 추가하도록 위험도별 규칙을 정합니다. 보류된 건은 재촬영을 요청하거나 대면 확인으로 전환하고, 모든 결과는 같은 형식으로 기록에 남깁니다.
DNFBP 고객확인 자동화 도입 방식은 SaaS, API, SDK, 설치형으로 나뉘며, 과금은 인증을 요청하는 호출 건수에 따라 정해지는 호출 건당 방식이 일반적입니다. 어떤 방식을 고를지는 고객 정보를 어디서 처리해야 하는지와 자체 개발 인력의 범위에 따라 달라집니다.
알체라 eKYC는 API 기반 SaaS로 제공되며 앱과 웹을 모두 지원합니다. 코스콤 금융 클라우드 기반으로 운영됩니다.
호출 건당 과금은 인증을 한 번 요청할 때마다 비용이 발생하는 구조입니다. 거래 건수가 적거나 변동이 큰 사업자는 사용한 만큼 비용을 내므로 초기 구축 부담이 작습니다. 반대로 거래가 많은 사업자는 월별 호출량이 늘수록 비용도 함께 늘어나므로 예상 호출량을 먼저 계산합니다. 신분증, 얼굴, 계좌 인증이 각각 별도 호출로 계산되는지, 재촬영이나 인증 실패도 호출로 집계되는지는 계약 전에 확인합니다. 금액은 계약 조건에 따라 달라지므로 이 글에서는 구조만 설명합니다.
고객 정보를 외부 클라우드에서 처리해도 되는지, 앱과 웹 중 어디에서 접수하는지, 개발 인력이 연동에 쓸 수 있는 범위가 어디까지인지를 기준으로 고릅니다. 금융 클라우드처럼 보안 요건이 정해진 환경에서 운영되는지, 개인정보 처리 위탁 범위가 어디까지인지도 계약 전에 확인합니다.
고객확인 자동화 도입 사례에서는 어떤 업종이 어떤 단계를 자동화했는지, 도입 후 어떤 변화가 있었는지를 확인합니다. 알체라 eKYC는 2025년 4월 기준 누적 인증 1,430만 회 이상, 고객사 110곳 이상이며 국내 제1금융권의 70%가 도입한 AI 원천 기술을 적용하고 있습니다.
위 사례는 DNFBP 업종이 아니지만, 신분증, 얼굴, 계좌 인증을 조합해 비대면으로 본인을 확인하는 절차는 DNFBP의 고객확인과 같습니다. 두 가지를 참고합니다. 첫째, 자금세탁방지와 사기 방지 목적의 자동화 사례가 금융과 포털 업종에서 먼저 운영되었습니다. 둘째, 이용자가 몰리는 시기의 처리 안정성과 고객 문의 감소처럼 운영 측면의 평가도 함께 나옵니다. 도입 전에는 자사 거래의 최대 동시 접수 건수와 문의 유형을 파악해 같은 기준으로 비교합니다.
DNFBP 고객확인 자동화 도입 전에는 다음 다섯 가지를 확인합니다.
DNFBP는 이 다섯 가지를 먼저 정리한 뒤 자동화 범위와 도입 방식을 선택합니다.
.png)
.svg)
.svg)
