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2025년 현재, 신분증 OCR(Optical Character Recognition, 광학 문자 인식) 자동 인식 기술은 금융권뿐만 아니라 모든 산업 분야에서 필수 기술로 자리잡았습니다. 카카오뱅크와 케이뱅크가 모바일 앱에서 신분증 촬영을 통한 비대면 본인확인을 도입한 2016년 이후, 전동 킥보드 대여부터 암호화폐 거래소까지 다양한 서비스에서 신분증 자동 인식 기술을 활용하고 있습니다.
비대면 본인확인이 2015년부터 법적으로 가능해지면서 오프라인에서 신분증을 제출하고 복사하여 보관하는 것과 동일하게 비대면 환경에서 신분증표사본을 제출하는 본인확인 방식이 허용되었습니다. 동시에 최근에는 가상화폐를 거래하거나 가상화폐를 활용한 서비스를 제공하는 '가상 자산 사업자'도 AML(자금세탁방지)을 수행해야 하면서 고객본인확인(KYC, Know Your Customer) 진행을 위해 신분증 OCR을 찾고 있습니다.
토스뱅크는 신분증 진위 여부를 94% 정확도로 판별할 수 있는 머신러닝 기반 '신분증 검증 서비스'를 자체 개발했습니다. 국내 1호 인터넷전문은행으로, 2024년 가입자 1,000만명을 돌파한 한 은행은 도입 4개월 만에 약 30만 건의 신분증 사본을 탐지하여 위변조 여부를 판별했습니다.
한국공항공사는 DEEP OCR과 바이오정보 시스템을 함께 활용하면, 여권·신분증 없는 스마트공항 구축이 가능하게 만들었습니다. 셀프등록대를 통해 사전 등록을 완료하면, 이후 전용 게이트를 이용할 수 있습니다. 전용 게이트에서는 탑승권 인식과 동시에, 등록된 바이오정보(얼굴+정맥)를 대조하여 비대면, 비접촉 방식으로 신속하게 승객을 식별합니다. PM(Personal Mobility, 개인형 이동장치)으로 불리는 전동 킥보드 대여 시 운전면허증 확인이 필수 사항이 되면서 신분증 OCR 수요가 늘어나고 있습니다.
신분증 OCR 기술은 크게 딥러닝 기반 AI OCR과 템플릿 방식으로 나뉩니다. 딥러닝 기술의 고성능 신경망 문자 인식 엔진으로 높은 인식 성능을 보장합니다. 템플릿 방식과 달리 딥러닝 기반 기술은 신분증 촬영 시 발생하는 흐림, 빛 반사, 홀로그램을 파악하여 이미지 전처리로 인식 가능한 이미지로 개선합니다.
OCR 기술의 강점은 주민등록증, 운전면허증, 외국인 등록증, 국가보훈등록증, 복지카드를 사용자가 선택할 필요 없이 자동으로 판단하여 인식한다는 점입니다. 로민의 텍스트스코프 아이디는 2025년 6월 업데이트로 주요8개국 여권, 국내거소신고증, 영주증 인식모델이 추가됐고, 4월부터 변경된 신형 외국인등록증 인식모델도 추가돼 신분증인식 지원 범위가 크게 확장됐습니다.
신분증 이미지의 개인 정보 보호가 필요한 필드인 주민등록번호와 면허번호 영역을 자동으로 마스킹하여 개인 정보를 보호합니다. 인식 결과를 표준 알고리즘으로 암호화하여 보안을 강화합니다.
네이버 클로바 OCR은 ICDAR 2019 4개 분야에서 1위, CVPR 및 ICCV 국제 학회 논문으로 선정되는 등 뛰어난 기술력을 자랑합니다. 활자체의 경우 타사대비 15% 이상 높은 인식률을 보이며, 필기체의 경우에도 2~3배 정도 높은 인식률을 보유합니다.
자체 VLM 기반 아키텍처를 사용하여 99% 정확도와 0.2초 빠른 추론 속도를 자랑합니다. Deep OCR은 한국어 텍스트 처리에 특화된 기술력을 보유하고 있습니다.
텍스트스코프 아이디는 신분증 이미지에서 신분증 영역을 검출하고, 신분증에 포함된 증명사진과 이름•주소•발급일자•발급처 등 주요항목 정보를 추출해 본인확인 및 진위여부 판별에 활용하는 AI OCR 신분증인식 모델입니다.
전반적으로 정형화된 영문 문서의 경우, 대다수 서비스에서 인식결과가 우수했습니다. 글로벌 서비스는 영문 특화된 모델이 대다수였으며, 한글 문서는 클로바나 업스테이지 같은 한국 서비스가 안정된 인식 결과를 나타냅니다.
K-ISMS나 GDPR 같은 규정 준수 여부는 금융 데이터 취급 시 매우 중요합니다. 암호화 알고리즘, 접근 권한 관리, 로그 기록 등이 제대로 이루어지고 있는지 사전에 점검해야 합니다.
시스템이 수십만 건 이상의 데이터 처리를 안정적으로 감당할 수 있는지도 반드시 확인해야 합니다. 금융사는 각 사별로 문서 레이아웃, 필수 인식 필드, 내부 프로세스가 다르므로 커스터마이징이 필수입니다.
비대면 본인확인을 위한 신분증 OCR, 진위확인 API, 그리고 바이오인증(얼굴·정맥 인식) 등은 이미 공항, 금융권, 관공서 등 다양한 영역에서 속속 도입 중이며, 편의성과 보안성이 가파르게 향상되고 있습니다.
금융권의 경우 유스비의 신분증 OCR + 신분증 사본판별 솔루션을 함께 도입하는 것을 권장합니다. 만약 타사의 OCR 솔루션 + 유스비의 신분증 사본판별 솔루션을 구축할 시 이미지 품질에 따라 정확도가 떨어질 수 있으며, 사본판별을 위한 추가 딥러닝 학습이 필요하다는 점도 고려해야 합니다.
신분증 OCR 기술 선택 시 가장 중요한 것은 자사의 업무 환경과 요구사항에 맞는 솔루션을 찾는 것입니다. 도입 초기에는 일부분만 자동화해 보다가 성공적으로 운영이 안착하면 점차 확대하는 전략이 효과적입니다.
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