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디지털 금융 서비스가 확산되면서 비대면 본인확인의 중요성이 급격히 높아지고 있습니다. 금융위원회가 신분증 도용으로 인한 금융 사고 방지를 위해 안면인식 기술 도입을 권고하면서 많은 기업들이 관련 시스템 구축을 검토하고 있습니다. 하지만 막상 도입을 고려할 때 가장 큰 고민은 바로 '비용'입니다. 안면인식 기반 본인확인 시스템 구축에는 실제로 얼마나 많은 비용이 필요할까요?
금융위원회는 비대면 실명확인 시 얼굴 인식을 통한 인증 절차를 추가 도입할 것을 권고했습니다. 기존에는 고객이 제출한 신분증 사본의 문자 정보만으로 본인 인증을 했지만 이 방식은 신분증 사진의 위조와 도용 여부를 완벽히 검증하기 어려웠습니다.
안면인식 시스템은 신분증 사진과 실시간으로 촬영한 고객의 얼굴을 비교하여 신분증 위변조와 도용으로 인한 금융 사고를 미연에 차단할 수 있습니다.
금융기관들이 안면인식 시스템을 도입할 때 가장 먼저 고민하는 것이 자체 구축과 공동시스템 이용 중 어떤 방식을 선택할 것인가입니다.
자체적으로 시스템을 구축하고 유지 보수하는 데에는 큰 비용과 자원이 필요합니다. 자체 구축을 선택한 기업들의 경우 다음과 같은 비용이 발생합니다.
초기 구축비용에는 AI 모델 개발 및 라이선스 비용이 포함됩니다. 안면인식 AI 엔진 자체 개발 시 수억원에서 수십억원의 비용이 필요하며 상용 솔루션 도입 시에도 라이선스 비용과 커스터마이징 비용이 발생합니다.
하드웨어 및 인프라 구축비용도 상당합니다. 고성능 서버와 GPU 장비 그리고 클라우드 인프라 구축에 필요한 비용이 여기에 해당됩니다. 시스템 통합 및 개발비용으로는 기존 시스템과의 연동 개발과 사용자 인터페이스 구축 비용이 필요합니다. 운영비용으로는 지속적인 시스템 유지보수와 모니터링 비용이 발생하며 전담 인력 운영비와 정기적인 모델 업데이트 및 성능 개선 비용도 고려해야 합니다.
금융결제원은 금융사의 부담을 줄이고 효율적으로 해당 기술을 활용할 수 있도록 신분증 안면인식 공동시스템 구축 사업을 추진했습니다. 공동시스템 이용 시 다음과 같은 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다.
초기 투자비용이 대폭 절약됩니다. 개별 기업이 자체 시스템을 구축할 때 필요한 수억원에서 수십억원의 초기 투자비가 공동시스템 이용료로 대체됩니다. 운영비용도 크게 줄어듭니다. 시스템 유지보수와 업데이트는 공동시스템 운영기관에서 담당하므로 별도의 전담 인력이나 유지보수 비용이 필요하지 않습니다. 기술 위험도 분산됩니다. 개별 기업이 기술 개발 실패나 성능 저하 위험을 단독으로 부담할 필요가 없어집니다.
알체라는 금융결제원이 주관한 '신분증 안면인식 공동시스템 구축 사업'의 품질성능평가시험(BMT)에서 '얼굴인식 매칭' '얼굴 라이브니스(Liveness)' 두 부문 모두 1위를 기록한 국내 유일의 기업입니다. 이 사업을 통해 구축된 공동시스템은 현재 KB국민은행과 전북은행을 포함한 여러 금융사가 활용하고 있습니다.
금융결제원의 안면 인식 공동 시스템은 지금까지 시중은행을 포함한 다수의 금융사가 도입하였습니다. 개별 금융사들이 자체 시스템 구축 시 필요했을 막대한 투자비용을 공동시스템 이용을 통해 크게 절약할 수 있었습니다.
카카오뱅크는 2020년 1월부터 영상 통화에 안면인식 알고리즘을 이용한 인증 절차를 진행할 수 있도록 시스템을 적용했습니다. 영상통화 시스템에 안면인식 기능을 추가함으로써 상담원에 따른 편차를 줄이고 신규 상담원의 업무 적응 기간을 단축하는 효과를 얻었습니다.
이후 카카오뱅크는 더 자동화할 수 있는 방식으로 본인이 직접 촬영한 셀피 영상으로 인증이 가능한 시스템을 개발했습니다. 이것을 통해 고객 대기시간 문제와 운영비용을 동시에 해결할 수 있었습니다.
API형은 시스템에는 통신부만 넣어 놓고 안면인식 기능을 심은 외부 서버와 통신을 하는 방식입니다. 반면 SDK형은 비대면 시스템에 안면인식 기능을 내장하는 방식이기 때문에 가입을 위해서는 필수로 어플을 다운로드 받아야 하는 단점이 있습니다.
API 방식의 경우 초기 구축비용이 상대적으로 낮고 유지보수가 간편합니다. API형에서 안면인식 기능은 서버 장애나 기능 업데이트가 발생했을 때 해당 기능이 들어있는 외부 서버만 고치면 됩니다.
SDK 방식은 초기 개발비용이 높고 새로운 기종이 출시될 때마다 혹은 새로운 버전으로 업데이트 될 때마다 지속적 개발 및 유지보수가 필요하므로 상대적으로 공수가 많이 들 수 있습니다.
글로벌 클라우드 업체들이 제공하는 안면인식 API 서비스를 이용하면 초기 투자비용을 크게 줄일 수 있습니다. 대부분 사용량 기반으로 과금되는 구조로 되어 있어 소규모 서비스에서는 매우 경제적입니다.
하지만 거래량이 많은 대형 금융기관의 경우 장기적으로는 자체 시스템 구축이나 공동시스템 이용이 더 경제적일 수 있습니다. 특히 국내 금융 규제와 개인정보 보호 요구사항을 고려할 때 해외 클라우드 서비스 이용에는 제약이 있을 수 있습니다.
금융기관의 안면인식 시스템은 개인정보보호법과 금융 규제를 모두 준수해야 합니다. 이를 위한 추가적인 보안 조치와 감사 대응 비용이 발생할 수 있습니다.
데이터 보호를 위한 암호화 시스템 구축과 접근 권한 관리 시스템 도입에도 상당한 비용이 필요합니다. 정기적인 보안 점검과 규제 대응을 위한 컨설팅 비용도 고려해야 합니다.
안면인식 기술은 지속적으로 발전하고 있어 정기적인 모델 업데이트가 필요합니다. 인식 정확도 향상과 새로운 공격 기법에 대한 대응을 위한 지속적인 투자가 필요합니다.
99.9% 이상의 인식 정확도와 이동 중에도 1초 이내에 얼굴을 식별해 신원을 확인하는 기술력을 유지하기 위한 지속적인 연구개발 투자도 고려해야 할 요소입니다.
새로운 인증 방식 도입에 따른 사용자 교육과 고객 지원 비용도 무시할 수 없습니다. 고객센터 교육과 매뉴얼 제작 그리고 초기 도입 시 증가하는 고객 문의 대응을 위한 인력 확충 비용이 필요할 수 있습니다.
안면인식 기술의 발전으로 구축 및 운영비용은 지속적으로 하락하고 있습니다. 하드웨어 성능 향상과 클라우드 기술 발전으로 과거보다 훨씬 경제적인 시스템 구축이 가능해졌습니다.
AI 기술의 발전으로 더 정확하고 빠른 인식이 가능해지면서 시스템 효율성이 지속적으로 개선되고 있습니다. 이는 장기적으로 더 나은 투자 수익률을 의미합니다.
표준화와 모듈화가 진행되면서 초기 도입 비용은 더욱 낮아질 것으로 예측됩니다. 다양한 업체들이 경쟁하면서 가격 경쟁력도 높아지고 있어 기업들에게는 더 많은 선택권이 제공되고 있습니다.
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