.svg)
AI 솔루션 문의하기
신분증 진위확인 API는 고객이 제출한 신분증이 실제로 발급된 유효한 신분증인지, 그리고 지금 촬영한 실물 신분증인지를 확인하는 API로, 보통 OCR·진위확인·사본판별 세 단계로 이루어집니다. OCR은 신분증의 글자를 읽고, 진위확인은 읽은 정보를 발급 기관 정보와 대조하며, 사본판별은 이미지가 실물을 찍은 것인지 가려냅니다. 비대면으로 고객 신원을 확인해야 하는 기업 담당자라면 세 단계가 각각 무엇을 막는지 알아야 연동 범위와 결과 저장 방식을 정할 수 있습니다.
세 단계는 확인하는 대상이 서로 달라서, 하나만 써서는 다른 단계가 막는 위험을 막을 수 없습니다.
OCR은 신분증 이미지에서 이름, 생년월일, 주민등록번호, 발급일자 같은 글자를 읽어 텍스트로 바꿉니다. 고객이 정보를 직접 입력하지 않아도 되므로 가입 화면이 짧아지고, 오타로 인한 정보 불일치가 줄어듭니다. 다만 OCR은 글자를 읽을 뿐, 그 신분증이 진짜인지는 판단하지 않습니다.
진위확인은 OCR로 읽은 정보를 신분증 발급 기관의 정보와 대조해, 실제로 발급된 신분증인지 확인합니다. 분실 신고 후 재발급되어 무효가 된 신분증이나, 정보를 바꿔 만든 위조 신분증이 이 단계에서 걸러집니다. 대신 진위확인은 정보가 맞는지만 보기 때문에, 진짜 신분증을 복사하거나 화면에 띄워 찍은 경우는 통과할 수 있습니다.
사본판별은 촬영한 이미지가 실물 신분증을 찍은 것인지, 출력물이나 모니터 화면을 다시 찍은 것인지 판별합니다. 다른 사람의 신분증 사진을 구해 비대면 인증을 시도하는 경우를 막는 단계입니다. 진위확인을 통과한 신분증이라도 사본이라면 실제 소지자가 아닐 수 있어, 비대면 서비스에서는 사본판별까지 거치는 구성이 일반적입니다.
알체라 eKYC는 신분증 OCR, 진위확인, 사본판별을 하나의 흐름으로 제공해, 고객이 신분증을 한 번 촬영하면 세 단계 결과를 함께 받을 수 있습니다. 신분증 OCR 정확도는 98.47%, 사본판별 정확도는 99%이며, 촬영 조건 200여 가지와 위조 신분증 100만 장을 학습해 빛 반사나 기울어진 촬영 같은 실제 환경에서도 인식합니다. 알체라 eKYC는 고객사 110곳, 누적 1,430만 회 인증, 제1금융권 70%가 사용하고 있습니다.
신분증 진위확인 API는 고객을 직접 만나지 않고 신원을 확인해야 하는 서비스에서 씁니다. 업종에 따라 주로 확인하는 신분증과 함께 쓰는 단계가 다릅니다.
은행·증권·캐피탈의 비대면 계좌 개설과 대출 신청에서는 주민등록증과 운전면허증을 주로 확인합니다. 신분증 확인 결과가 이후 계좌 확인과 심사의 기준값이 되므로, 진위확인과 사본판별을 모두 거치는 구성이 일반적입니다.
차량을 빌려주는 서비스는 운전면허증을 확인해 실제 운전 자격이 있는 사람인지 봅니다. 다른 사람의 면허증 사진으로 가입하는 경우를 막으려면 사본판별이 함께 필요합니다.
마켓플레이스 판매자나 배달·물류 파트너처럼 서비스를 함께 운영하는 사람을 받을 때도 신분증을 확인합니다. 명의를 빌려 가입하는 경우를 줄이고, 정산 계좌 확인의 기준값으로 씁니다.
신분증이 진짜라도 촬영한 사람이 신분증 주인인지는 별도로 확인해야 합니다. 신분증 사진과 고객이 찍은 얼굴 사진을 비교하는 얼굴 매칭을 더하면, 다른 사람의 실물 신분증을 들고 인증을 시도하는 경우까지 막을 수 있습니다.
신분증 진위확인 API 연동은 다음 네 단계로 진행합니다. 구체적인 요청 형식과 항목 이름은 제공사의 연동 문서를 따릅니다.
제공사에서 API 키를 발급받아 서버에만 보관합니다. 테스트용과 운영용 키, 요청 주소를 나눠 관리하고, 모든 요청은 HTTPS로 보내 신분증 정보가 전송 중에 노출되지 않게 합니다. 요청마다 고유번호를 붙이는 규칙도 이 단계에서 정해 두면, 이후 단계별 결과를 한 고객 건으로 묶어 관리하기 쉽습니다.
고객이 신분증을 촬영하는 화면을 만들고, 촬영한 이미지로 OCR을 요청합니다. 촬영 화면에는 신분증 테두리 가이드와 "빛 반사가 없는 곳에서 촬영해 주세요" 같은 안내를 넣어 재촬영을 줄입니다. OCR 결과는 고객에게 보여주고 틀린 글자가 있으면 고칠 수 있게 합니다. 고객이 고친 항목은 따로 표시해 두면, 이후 진위확인 불일치가 났을 때 입력 오류인지 정보 위조인지 구분하는 데 도움이 됩니다.
OCR로 확인한 정보로 진위확인을 요청하고, 같은 이미지로 사본판별을 요청합니다. 두 결과가 모두 통과해야 신분증 확인을 완료한 것으로 봅니다. 응답이 늦거나 기관 점검으로 진위확인이 일시적으로 안 되는 경우에 대비해, '확인 불가' 결과를 실패와 구분해 다시 시도하는 흐름을 함께 만들어 둡니다.
신분증 확인이 끝나면 확인된 이름과 생년월일을 다음 단계(얼굴 매칭, 계좌 확인, 가입 완료 등)의 기준값으로 넘깁니다. 실패하면 어느 단계에서 실패했는지에 따라 다른 안내를 보여줍니다.
신분증 진위확인 결과는 "성공·실패" 하나로 저장하지 말고 단계별로 나눠 저장해야 하고, 실패 안내도 단계별로 달라야 합니다. 단계별 결과가 있으면 OCR 실패가 많은지 사본판별 실패가 많은지 나눠 볼 수 있어 화면을 어디부터 고칠지 알 수 있고, 감독 기관 점검이나 고객 분쟁 때 어떤 단계를 어떤 결과로 통과했는지 근거를 바로 제시할 수 있습니다.
신분증 이미지와 주민등록번호 같은 민감 정보는 업무에 필요한 범위만 저장합니다. 주민등록번호는 일부를 가리거나 암호화해 저장하고, 이미지는 보관 기간을 정해 지나면 삭제합니다. 확인 기록은 고객확인 업무 담당자만 볼 수 있게 접근 권한을 나눕니다.
[이미지 3: 고객 1건의 신분증 확인 결과를 OCR·진위확인·사본판별·최종 판정으로 나눠 기록한 관리 화면 예시 / alt: 신분증 진위확인 API 결과 단계별 저장]
빛 반사, 흔들림, 신분증 일부가 잘린 경우가 대부분입니다. "빛 반사가 있어 글자를 읽지 못했습니다"처럼 실패 이유를 짧게 알려주고 바로 다시 촬영하게 합니다. 같은 이유로 두 번 이상 실패하면 밝은 곳, 어두운 바탕 위에서 촬영하라는 구체적인 안내를 덧붙입니다.
정보가 발급 기관과 맞지 않는 경우입니다. 최근 재발급을 받았다면 새 신분증으로 다시 시도하도록 안내하고, 같은 고객이 반복해서 불일치가 나면 담당자 확인으로 넘깁니다. 고객이 OCR 결과를 고친 뒤 불일치가 났다면 입력 오류일 가능성이 있으므로, 고친 항목을 다시 확인하도록 먼저 안내합니다.
출력물이나 화면을 찍은 것으로 판정된 경우입니다. 실물 신분증으로 다시 촬영하도록 안내하되, 재시도 횟수를 제한해 반복 시도를 막습니다. 정해진 횟수를 넘긴 고객은 자동 재시도 대신 담당자 확인 대상으로 표시해, 사본으로 인증을 계속 시도하는 경우를 따로 관리합니다.
.png)
.svg)
.svg)
