.svg)
AI 솔루션 문의하기
금융 거래에서 발생하는 사기의 절반 이상이 신원 위장이나 타인 계좌 무단 사용으로 인한 것입니다. 도난당한 신용카드, 탈취당한 계좌, 대리인을 통한 사기 송금 같은 범죄가 지속적으로 증가하고 있습니다. 기존의 비밀번호나 OTP 기반 인증은 이를 완벽하게 방지할 수 없으므로, 얼굴인식이라는 생체정보를 활용한 추가 검증이 필수적입니다.
얼굴인식 AI 기술이 사기 방지에 효과적인 이유는 신원을 위장하거나 도용하기가 매우 어렵기 때문입니다. 비밀번호는 탈취되거나 노출될 수 있고, 신분증은 위변조될 수 있지만, 생생한 얼굴은 실시간으로 촬영되어야 하므로 사기꾼이 대응하기 어렵습니다. 또한 AI가 얼굴의 수백 개 특징점을 분석하므로, 가짜 얼굴이나 마스크로는 통과하기 거의 불가능합니다.
얼굴인식 AI 사기 방지 기술은 거래 시점에 본인임을 실시간으로 검증함으로써 부정 거래를 원천 차단하는 방식입니다. 이는 사기 발생 후 조사하는 방식에서 벗어나 사전 예방에 중점을 두는 혁신적 접근입니다.
얼굴인식 시스템이 탐지하는 신원 위장 사례들은 매우 다양합니다. 타인의 신분증을 이용한 대면 거래, 가족이나 지인의 얼굴을 이용한 계좌 접근, 성형 수술 후 얼굴이 크게 변한 것을 이용한 신원 변경 등이 있습니다. 또한 같은 카드로 여러 사람이 거래하는 행위(카드 도용의 전형적 패턴)도 얼굴 분석으로 즉시 적발됩니다.
얼굴인식의 핵심은 거래 시점의 얼굴과 등록된 얼굴을 실시간 비교하는 것입니다. 만약 등록된 얼굴은 30대 여성인데 거래 시점에 50대 남성이 카메라 앞에 나타나면 시스템이 즉시 차단합니다. 또한 같은 사람이라도 나이가 많이 들면서 얼굴이 변한 경우를 감지하기 위해 주기적으로 얼굴 정보를 업데이트합니다.
특히 금융기관은 거래 금액이 클수록 더욱 엄격한 얼굴 비교를 수행합니다. 일상적인 거래는 빠른 인증만으로 진행되지만 고액 송금이나 대출 신청 같은 거래는 여러 각도의 얼굴 촬영과 추가 생체인증을 요구합니다.
라이브니스 탐지는 실제 사람의 살아있는 얼굴과 사진, 마스크, 영상을 구분하는 기술입니다. 사기꾼들이 가장 먼저 시도하는 방법이 도난당한 신분증 사진을 카메라에 보이거나, 프린트된 얼굴 사진을 들고 오는 것이기 때문입니다. 라이브니스 탐지 없으면 이러한 초보적인 공격도 방어할 수 없습니다.
현대 금융기관의 시스템은 고객에게 고개를 움직이거나, 입을 벌리거나, 눈을 깜박이도록 지시함으로써 실제 사람임을 확인합니다. 사진이나 영상으로는 이러한 자연스러운 3D 움직임을 재현할 수 없기 때문입니다. 고급 시스템은 혈류 변화로 인한 피부 색감 변화, 빛의 반사각, 눈의 초점 변화 같은 미묘한 생물학적 신호도 분석합니다.
또한 시스템은 온라인 동영상 재생을 감지합니다. 예를 들어 거짓 얼굴 영상을 담은 동영상을 카메라 앞에서 재생하려고 시도하면, 화면의 깜박임, 주변과의 부자연스러운 조명 차이, 영상의 압축 아티팩트 같은 요소로 즉시 구분됩니다.
사기꾼들이 사용하기 시작한 딥페이크 기술은 AI로 생성한 가짜 얼굴 영상으로, 인쇄된 사진이나 단순 동영상 재생보다 훨씬 정교합니다. 실제인 것처럼 보이는 얼굴이 자연스럽게 움직이고, 목소리도 함께 합성되므로 눈으로는 구분하기 어렵습니다. 따라서 금융기관은 딥페이크를 탐지하는 고급 AI 기술을 도입해야 합니다.
▸ 주파수 분석 - Deepfake 영상에 남아있는 AI 생성 흔적을 수학적으로 탐지, 원본 동영상과의 주파수 패턴 비교
▸ 생물학적 신호 분석 - 실제 얼굴에만 나타나는 맥박, 혈류 변화, 미세한 표정 변화를 감지
▸ 일관성 검증 - 안면 근육의 움직임이 물리적으로 가능한지, 눈과 입의 움직임이 동기화되어 있는지 검사
이러한 기술들이 통합될 때 딥페이크도 상당 수준 탐지 가능해집니다.
얼굴인식만으로도 신원을 확인할 수 있지만, 거래 패턴 분석과 결합하면 사기 탐지력이 극적으로 높아집니다. 금융기관은 각 고객의 거래 패턴을 학습하여, 평소와 전혀 다른 거래를 감지합니다.
예를 들어 평소 월 200만 원 정도만 거래하던 고객이 갑자기 500만 원을 송금하려고 하면, 시스템이 자동으로 경고를 발생시킵니다. 또한 새벽 3시경에 거래하는 것은 이 고객의 패턴이 아니라면 의심 신호가 됩니다. 만약 얼굴인식도 통과했지만 거래 패턴이 이상하다면, 추가 본인확인 전화나 이메일을 보냅니다.
이러한 접근법의 장점은 정상 고객의 일상적 거래는 빠르게 승인하면서도 의심 거래에만 추가 검증을 집중할 수 있다는 것입니다.
최신 금융기관은 얼굴인식 단독이 아니라 여러 생체정보를 결합하여 사기를 방지합니다. 얼굴인식 통과 후 지문 인증, 음성 인증, 또는 OTP 입력을 추가로 요구함으로써, 모든 인증을 동시에 깨뜨리기는 매우 어렵게 만듭니다.
음성 인증의 경우 고객의 음성 특성(음역, 말하기 속도, 발음)을 분석하여 실제 본인인지 확인합니다. Deepfake 음성도 감지 대상이므로, 시스템은 실시간 음성과 녹음된 음성 사이의 미묘한 차이를 분석합니다.
또한 거래 승인 시 위치 정보, 사용 기기, 네트워크 정보도 함께 검증됩니다. 등록된 휴대폰에서, 거주지 근처에서, 평소 이용하는 Wi-Fi 네트워크에서의 거래는 더욱 빠르게 승인되지만, 낯선 위치에서의 거래는 추가 인증을 거칩니다.
실명계좌 제도는 금융거래의 투명성을 보장하기 위해 거래자의 신원 확인을 요구하는 제도입니다. 과거에는 신분증 사본이나 통장 사본으로 확인했지만, 현재는 얼굴인식으로 더욱 정확하게 검증합니다.
현장 계좌 개설 시 금융기관 직원이 휴대용 얼굴인식 스캐너로 고객의 얼굴을 촬영합니다. 이 이미지가 신분증 사진과 일치하는지 자동으로 비교되고, 불일치하면 계좌 개설이 거부됩니다. 또한 거래 시점마다 같은 사람이 거래하는지를 확인함으로써, 계좌 개설 후 타인이 이를 사용하는 것을 방지합니다.
온라인 계좌 개설의 경우도 비대면 본인확인 과정에서 얼굴인식이 필수입니다. 고객이 자신의 얼굴을 촬영하고, 신분증도 함께 촬영하면, 시스템이 두 얼굴이 동일인인지를 자동으로 판단합니다.
국제 송금은 거리, 시차, 환율 때문에 사기 위험이 매우 높은 거래입니다. 사기꾼들이 가장 선호하는 수법이 국제 송금을 통해 추적을 어렵게 하는 것이기 때문입니다. 따라서 국제 송금 시 얼굴인식 인증을 필수로 요구하는 금융기관이 대부분입니다.
또한 수취인의 거주지가 고위험 국가라면 추가 인증을 수행합니다. 예를 들어 자금세탁이 심한 국가로의 송금은 고객의 거래 목적 확인, 자금 출처 검증, 수취인 신원 확인 같은 추가 절차를 거칩니다. 이 모든 과정에서 고객의 얼굴이 일관되게 동일한지를 확인함으로써 대리 거래를 원천 차단합니다.
도난당한 신용카드로 거래하려는 사기꾼은 매장이나 온라인에서 빠르게 고액 거래를 시도합니다. 카드 소유자가 거래를 발견하기 전에 물품을 받거나 환금하기 위함입니다. 하지만 오프라인 매장에서 카드 결제 시 얼굴인식을 도입한 금융기관은 이를 방지할 수 있습니다.
카드 도용이 의심되는 경우 금융기관은 결제 시점의 얼굴과 카드 가입 시의 얼굴을 실시간으로 비교합니다. 다른 사람이 카드를 사용하려고 하면 즉시 거래가 차단되고, 카드사에 자동으로 보고됩니다. 또한 같은 시간에 지리적으로 불가능한 거리에서 여러 거래가 감지되면(예: 서울과 부산에서 동시 거래) 시스템이 모든 거래를 보류하고 고객에게 확인을 요청합니다.
고령층은 보이스피싱, 대리송금 사기의 주요 피해자입니다. 손자라고 속여 송금을 받아내거나, 금융기관 직원으로 가장하여 정보를 탈취하는 사기가 반복됩니다. 얼굴인식 기술은 이러한 사기로부터 고령층을 효과적으로 보호할 수 있습니다.
금융기관이 고령층을 위해 도입하는 방식은 거래 단계마다 얼굴 검증을 수행하는 것입니다. 예를 들어 고액 송금을 요청하면, 시스템이 자동으로 거주지 근처 지점으로 고객을 안내하고, 창구에서 직원이 직접 얼굴과 신분증을 확인하도록 합니다. 또한 평소와 다른 거래(새로운 수취인으로의 송금, 해외 송금 등)는 자동으로 추가 인증을 요구합니다.
일부 금융기관은 고령층의 자녀에게 거래 알림을 전송하는 시스템도 도입했습니다. 부모가 고액 거래를 하려고 할 때, 자녀에게 자동으로 알림이 가서 혹시 모르는 사기인지 확인할 수 있게 합니다.
사기를 완벽하게 방지하지 못했다면 거래 이력을 명확하게 기록하여 사후 검증이 가능해야 합니다. 얼굴인식 시스템은 거래 시점의 고객 얼굴 이미지, 촬영 위치, 시간, 거래 내용을 모두 기록합니다.
만약 고객이 나중에 "나는 그 거래를 하지 않았다"고 주장하면 금융기관은 거래 시점의 얼굴 이미지를 제시하여 입증할 수 있습니다. 또한 이미지의 메타데이터(시간, 위치, 기기 정보)도 함께 제출되므로, 거래의 정당성을 객관적으로 증명할 수 있습니다. 고객 분쟁 해결에 매우 효과적이고 법적 분쟁으로 확대되었을 때도 강력한 증거가 됩니다.
.svg)
.svg)
