.svg)
AI 솔루션 문의하기
키오스크 신분증 인증 솔루션은 지원하는 신분증 범위, 위조 신분증을 어디까지 판별하는지, 키오스크에 어떤 방식으로 연동하는지, 그리고 실제 현장 조명에서 얼마나 안정적으로 인식하는지를 기준으로 골라야 합니다. 시연 화면에서는 대부분의 솔루션이 비슷하게 보이지만, 우리 현장에 오는 고객의 신분증 종류, 직원이 없는 환경의 위조 시도, 키오스크 기기 사양과 네트워크 조건을 대입해 보면 차이가 드러납니다. 이 글은 무인 키오스크에 신분증 인증을 붙이려는 기업 담당자가 솔루션을 비교할 때 확인할 항목을 정리합니다.
키오스크에 오는 고객이 가진 신분증을 모두 받을 수 있는지가 첫 번째 기준입니다. 받지 못하는 신분증이 있으면 그 고객은 키오스크를 쓸 수 없습니다.
국내 고객 대부분은 주민등록증이나 운전면허증을 가지고 다닙니다. 두 신분증 모두 OCR로 정보를 읽고 진위확인까지 이어지는지 확인합니다. 차량이나 장비를 빌려주는 현장이라면 운전면허증으로 운전 자격까지 확인할 수 있는지도 봅니다.
관광지, 공항 주변, 외국인 거주 비율이 높은 지역의 키오스크라면 여권이나 외국인등록증을 받을 수 있는지가 중요합니다. 외국인 고객을 받는다면 여권 확인 지원 여부와, 국내 신분증과 같은 화면 흐름으로 처리되는지 확인합니다. 외국인 성인인증 운영 방식은 무인 키오스크 외국인 성인인증 시스템 글에서도 다룹니다.
모든 신분증을 다 받는 것보다 현장 고객 구성에 맞는 범위를 먼저 정하는 것이 중요합니다. 기존에 직원이 확인하던 신분증 종류별 비율을 뽑아 보면 어떤 신분증을 꼭 지원해야 하는지 판단하기 쉽습니다.
현장에는 발급된 지 오래돼 글자가 흐려졌거나, 표면이 긁히고 코팅이 벗겨진 신분증도 들어옵니다. 시험할 때 새 신분증만 쓰지 말고, 오래 쓴 신분증으로도 인식이 되는지 확인합니다. 인식이 안 될 때 고객에게 어떤 안내를 보여주는지도 함께 봅니다.
직원이 없는 키오스크에서는 위조 시도를 기기가 모두 가려내야 하므로, 판별 범위를 단계별로 나눠 확인합니다.
신분증에서 읽은 정보를 발급 정보와 대조해 실제로 발급된 신분증인지 확인하는 기능입니다. 생년월일이나 이름을 고친 위조 신분증이 여기서 걸러집니다.
진짜 신분증을 출력하거나 휴대폰 화면에 띄워 찍는 경우, 정보가 맞기 때문에 진위확인을 통과합니다. 촬영한 이미지가 실물인지 판별하는 사본판별을 지원하는지, 종이 출력물과 스마트폰·PC 화면 촬영을 모두 가려내는지 확인합니다. 사본판별 방식은 키오스크 신분증 사본판별 SSA 글에서 더 자세히 다룹니다.
가족이나 지인의 실물 신분증을 들고 오면 진위확인과 사본판별을 모두 통과합니다. 신분증 사진과 현장 얼굴을 비교하는 얼굴 매칭이 있어야 막을 수 있고, 얼굴 대신 사진이나 화면을 카메라에 대는 시도까지 판별하는지도 함께 확인합니다.
판별 성능은 정확도 하나만 보지 말고, 가짜 신분증을 진짜로 잘못 판단하는 비율과 진짜 신분증을 가짜로 잘못 판단하는 비율을 나눠 확인합니다. 앞의 비율이 높으면 위조가 통과하고, 뒤의 비율이 높으면 정상 고객이 반복해서 실패합니다. 두 비율을 어떤 데이터로 측정했는지도 함께 물어봅니다. 실제 키오스크 카메라로 찍은 이미지에서 측정한 값인지, 휴대폰으로 찍은 이미지에서 측정한 값인지에 따라 현장 결과가 달라질 수 있기 때문입니다.
같은 기능이라도 키오스크에 붙이는 방식에 따라 개발 범위와 운영 부담이 달라집니다.
키오스크에서 촬영한 이미지를 솔루션 API로 보내고 결과를 받는 방식이라면, 별도 서버를 직접 구축해야 하는지, 제공사의 서버를 그대로 쓰는지 확인합니다. 서버를 직접 구축하면 설치와 유지보수를 회사가 맡아야 합니다. 키오스크가 여러 지점에 흩어져 있다면 지점마다 따로 설치할 것이 있는지, 키오스크 소프트웨어를 업데이트할 때 솔루션 쪽도 함께 바꿔야 하는지도 확인해 두면 운영 부담을 미리 가늠할 수 있습니다.
키오스크 화면이 웹 브라우저 기반인지, 설치형 앱인지에 따라 촬영 화면을 붙이는 방법이 다릅니다. 솔루션이 우리 키오스크의 화면 환경을 지원하는지, 키오스크에 달린 카메라로 촬영 품질이 나오는지 확인합니다. 브라우저 기반 키오스크의 OCR 연동은 브라우저 기반 키오스크 OCR 엔진 글에서 다룹니다.
단계별 결과(OCR, 진위확인, 사본판별, 얼굴 매칭)를 따로 받을 수 있는지 확인합니다. 단계별 결과가 있어야 실패 이유별로 안내를 다르게 하고, 어느 단계에서 실패가 많은지 운영 중에 찾을 수 있습니다.
매장 네트워크가 느려지거나 끊겼을 때 솔루션이 어떻게 응답하는지, 재시도와 결과 조회 방법이 있는지 확인합니다. 직원이 없는 현장이라 화면 안내만으로 고객이 상황을 알 수 있어야 합니다.
키오스크는 여러 사람이 같은 기기를 쓰므로, 촬영한 신분증과 얼굴 이미지가 기기에 남지 않는지, 솔루션 쪽에서는 이미지를 얼마나 보관하는지 확인합니다. 결과에서 주민등록번호 같은 민감한 값을 일부 가려 받을 수 있는지도 봅니다. 키오스크 본인확인에 적용되는 규제는 키오스크 서버 본인확인 eKYC 도입 전 확인할 법적 규제 글에서 다룹니다.
알체라 eKYC는 신분증 OCR, 진위확인, 사본판별, 얼굴 매칭을 API로 제공하며, 별도 서버 구축 없이 API 연동으로 신분증 인증을 붙일 수 있고 앱과 웹 환경을 모두 지원합니다. 신분증 OCR 정확도는 98.47%, 사본판별 정확도는 99%이며, 촬영 조건 200여 가지와 위조 신분증 100만 장을 학습해 조명과 각도가 다른 현장에서도 신분증을 읽도록 만들어졌습니다. 알체라 eKYC는 고객사 110곳, 누적 1,430만 회 인증, 제1금융권 70%가 사용하고 있습니다.
솔루션을 정하기 전에 실제 설치할 현장에서 시험해 봐야 시연 화면과의 차이를 확인할 수 있습니다.
설치할 매장의 조명 아래에서 여러 종류의 신분증으로 시험 촬영을 합니다. 낮과 밤, 창가와 실내 안쪽처럼 조명이 다른 조건에서 모두 찍어 보고, 빛 반사로 인식이 실패하는 비율을 확인합니다.
고객이 신분증을 대고 결과를 받기까지 걸리는 시간과, 그 사이에 이용을 그만두는 비율을 봅니다. 처리 시간이 길면 대기 줄이 생기고, 안내가 부족하면 재촬영이 반복됩니다. 시험 기간에는 실패한 시도를 이유별로 나눠 기록해, 솔루션 성능 문제인지 현장 안내 문제인지 구분합니다. 같은 조건에서 두 개 이상의 솔루션을 시험한다면 같은 신분증과 같은 시간대로 맞춰야 비교가 정확해집니다.
인증 이력을 조회하는 관리 화면, 장애가 생겼을 때 연락하는 경로, 현장 문제를 분석해 주는 지원이 기본 범위에 포함되는지 확인합니다. 키오스크가 여러 지점에 있다면 지점별 성공률을 나눠 볼 수 있는지도 중요합니다.
운영을 시작한 뒤에도 재시도 횟수, 실패 안내 문구, 얼굴 매칭 기준을 현장 데이터에 맞춰 조정할 수 있는지 확인합니다. 기준을 바꿀 때마다 제공사에 요청해야 한다면, 현장 문제를 고치는 데 시간이 걸립니다.
.png)
.svg)
.svg)
