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다점포 매장 통합 출퇴근 얼굴 인증 관리의 핵심은 얼굴 인증 기능 자체보다 기록을 모으는 구조에 있습니다. 직원 식별자와 매장 구분값을 두고, 자체 서버에서 기록을 합산하며, 얼굴 인증은 API로 호출하는 방식이 기본입니다. 알체라는 얼굴 인증 API를 제공하고, 통합 기록 화면은 사업자가 직접 개발해야 합니다.
사업자번호가 다른 매장이 여러 곳이면 매장별로 근태 앱이나 단말기를 따로 쓰는 경우가 많습니다. 이 경우 본사 담당자는 매장 수만큼 화면을 열어 기록을 맞춰 봐야 합니다.
기록이 갈라지면 두 가지 문제가 생깁니다. 첫째, 한 직원이 여러 매장에서 일할 때 근무 시간을 합산하기 어렵습니다. 둘째, 대리 출근이 의심될 때 같은 기준으로 확인할 수단이 없습니다.
통합 관리의 출발점은 기록 구조입니다. 얼굴 인증을 붙이기 전에 어떤 값으로 사람과 장소를 구분할지 먼저 정해야 합니다.
직원마다 매장이 바뀌어도 변하지 않는 직원 식별자를 하나 부여합니다. 출퇴근 기록에는 이 식별자와 함께 매장 구분값, 출퇴근 구분, 시각, 인증 결과를 남깁니다. 이렇게 하면 매장이 달라도 같은 직원의 기록을 한 번에 조회하고 합산할 수 있습니다.
얼굴 정보를 저장하고 이용하는 방식은 개인정보 처리 방침과 직원 동의 절차에 맞춰 별도로 검토해야 합니다. 이 글에서는 구조 설계에 한정해 설명합니다.
출퇴근 단말이나 앱에서 직원이 얼굴을 촬영하면, 자체 서버가 얼굴 인증 API를 호출해 결과를 받습니다. 서버는 결과가 성공일 때만 직원 식별자와 매장 구분값을 붙여 출퇴근 기록을 저장합니다.
이 방식의 장점은 인증과 기록이 분리된다는 점입니다. 매장이 늘어도 인증 호출 방식은 그대로이고, 근태 규칙이나 급여 연동처럼 사업자마다 다른 로직은 자체 서버에서 처리합니다.
다시 말해 통합 기록 화면, 직원 관리, 근태 집계는 자체 개발 범위입니다. 알체라가 제공하는 것은 그 구조 안에서 호출하는 인증 API입니다.
대리 출근을 막으려면 등록된 본인인지, 지금 실제로 그 자리에 있는 사람인지를 함께 확인해야 합니다. 1:1 얼굴 대조는 앞의 것을, 라이브니스는 뒤의 것을 맡습니다.
사진이나 화면을 대고 찍는 방식의 시도는 1:1 대조만으로는 걸러지지 않을 수 있어서 라이브니스를 함께 씁니다. 알체라는 NIST FRTE 국내 1위의 얼굴 인식 기술을 보유하고 있고, iBeta PAD(RGB) 국내 유일로 ISO/IEC 30107-3 평가를 받았습니다. 근태처럼 하루 수차례 반복되는 인증에서는 이런 대조와 위변조 방어 근거가 중요합니다.
얼굴 인증 기반 근태 도입 사례는 플랜스커피 AI 얼굴인식 근태 사례에서 확인할 수 있습니다. 매장 운영 환경에서 어떻게 적용했는지 참고할 수 있습니다.
알체라 eKYC는 얼굴 인증(1:1 얼굴 대조)과 라이브니스, 얼굴 위변조 판별을 API로 제공합니다. 다점포 근태 시스템에서는 직원 등록과 출퇴근 시점에 이 API를 호출하도록 연동하면 됩니다.
통합 기록 화면과 근태 규칙은 사업자가 직접 개발해야 하므로, 도입 전에 직원 식별자 체계와 매장 구분값 설계를 먼저 정리해 두면 연동이 수월합니다.
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