.svg)
AI 솔루션 문의하기
무인점포 회원가입에 얼굴 본인인증을 적용하려면, 가입 단계에서 신분증 확인과 얼굴 1:1 대조를 한 번 하고 그 결과를 계정에 묶어 두는 구성이 효율적입니다. 재방문 때는 매번 얼굴을 확인하지 않고, 위험 신호가 있을 때만 다시 확인하면 됩니다. 이 글은 결제가 아니라 회원 등록 시점의 본인확인에 한정해 설명합니다.
직원이 없는 매장에서는 가입 화면이 사실상 유일한 확인 지점입니다. 휴대폰 번호 인증이나 전화 인증으로 출입을 관리하는 매장이 있습니다. 이 방식은 구축이 간편하다는 장점이 있습니다.
다만 번호 인증은 그 번호를 지금 쓰는 사람이 누구인지까지 보여 주지는 않습니다. 운영자가 확인할 수 있는 것은 번호가 맞다는 사실이지, 가입한 사람이 신분증 명의자 본인이라는 사실이 아닙니다.
그래서 가입 단계에서 확인할 항목을 나눠 보는 것이 좋습니다. 운영자가 실제로 알아야 하는 것은 아래와 같습니다.
번호만으로 가입을 허용하면 타인 명의나 임의로 구한 번호로 계정이 만들어질 수 있습니다. 이런 계정으로 이용이 이뤄지면 분쟁이 생겼을 때 누구에게 책임을 물어야 하는지가 불분명해집니다.
미성년자 이용 제한이 있는 품목을 다루는 매장이라면 부담이 더 큽니다. 연령 확인이 가입 시점에 이뤄지지 않으면 이후 단계에서 보완하기 어렵습니다. 이 주제는 전자담배 자판기 eKYC 글에서 업종 관점으로 다뤘습니다.
또 하나는 운영 부담입니다. 가입 정보가 부정확하면 이상 이용이 발생했을 때 추적과 정리에 시간이 듭니다. 가입 단계에서 본인 여부를 확정해 두면 이후 운영이 단순해집니다.
가입 한 번에 신분증과 얼굴을 연속으로 확인하는 흐름이 기본입니다. 사용자는 앱이나 웹에서 몇 번의 촬영만 하면 되고, 운영자는 별도 인력 없이 결과만 받습니다.
사진으로 보낸 신분증 사본을 걸러내는 것도 중요합니다. 알체라 신분증 사본판별은 AI로 동작하며, 정확도는 99%입니다. 위조 신분증 100만 장 이상을 학습했고 200여 가지 촬영 조건을 반영했습니다.
가입 때 확정한 결과는 회원 계정에 연결해 보관합니다. 이렇게 하면 같은 확인을 반복하지 않아도 되고, 이후 이용은 이미 검증된 계정 기준으로 운영할 수 있습니다.
모든 입장마다 얼굴을 확인하면 이용자는 불편하고 매장은 이탈이 늘어납니다. 가입에서 본인을 확정했다면 평소에는 기존 방식으로 입장하게 두고, 재확인은 조건이 생길 때만 거는 것이 현실적입니다.
재확인을 거는 시점은 매장의 위험 기준에 맞춰 정하면 됩니다. 예를 들면 아래와 같은 경우입니다.
출입과 결제 단계별 확인 기준은 별도 글에서 다루고 있으므로, 이 글에서는 가입과 재확인 시점 설계에 집중했습니다. 업종별로 본인확인을 어떻게 달리 적용하는지는 업종별 eKYC 도입 이유에서 볼 수 있습니다.
알체라 eKYC는 신분증 OCR, 진위확인, 사본판별, 얼굴 1:1 대조, 라이브니스를 하나의 흐름으로 연결합니다. 알체라는 얼굴 결제를 제공하지 않으며, 회원 가입 시 본인확인 용도로 쓰입니다. 결제 인증이 필요하다면 별도 수단과 함께 설계해야 합니다.
근거가 되는 공개 수치는 신분증 기준입니다. 알체라 신분증 OCR은 인식률 98.47%에 1초 이내로 처리합니다. 얼굴 인식은 NIST FRTE 국내 1위이고, 라이브니스는 iBeta PAD(RGB) 국내 유일 인증으로 ISO/IEC 30107-3을 기준으로 합니다.
관리자 페이지에서 수동 심사와 EDD 설정을 쓸 수 있어, 자동 판정이 애매한 가입 건만 사람이 확인하는 운영이 가능합니다. 재확인 조건을 정할 때도 이 기능을 활용할 수 있습니다.
도입은 SaaS 기준으로 연동에 30분 정도 걸리고, 개발을 포함한 전체 도입은 평균 1~3개월입니다. 고객사 환경에 따라 빠르면 2일 안에 연동하기도 합니다. 알체라는 고객사 110곳 이상과 함께하고 있으며 계약 연장률은 95.5%입니다. SaaS는 코스콤 금융 클라우드로, 설치형도 제공합니다.
.png)
.svg)
.svg)
