플러스프로젝트 배경
문제점
금융·규제 산업은 여전히 분산되고 비효율적인 인증 체계에 의존하고 있습니다.
기존 방식은 스푸핑·딥페이크·얼굴 가림 등에 취약하며, 복잡한 OTP·비밀번호 절차에도 불구하고 규제 요건을 충분히 충족하지 못합니다. 또한 수동 절차는 승인 지연과 고객 이탈, 분산된 데이터는 보안 및 운영 연속성 저하를 초래합니다.
프로젝트 목표
- 통합 인증: AI 기반 중앙 집중형 얼굴 인증 시스템 구축으로 규제 준수와 실시간 인증 구현
- 사기 방지: CNN·Transformer 기반 모델로 생체 여부 감지, 얼굴 가림 탐지, 스푸핑 차단
- 운영 효율: 자동화된 인증으로 승인 속도 향상, 인력 의존 최소화, 안정적 서비스 유지
핵심 기술 포인트
- 정확성: 허위 수락률 0.001%, 스푸핑 방지 정확도 100%
- 강건성: 저조도·다양한 각도·가림 환경에서도 안정적 인식
- 규제 대응: 베트남 은행 규제 충족, 로깅·리포팅 내장
- 확장성: Kubernetes 기반 마이크로서비스로 대규모 인증 처리
- 사용자 경험: OTP 없는 간편 인증으로 신뢰·편의성 강화
금융·규제 산업은 여전히 분산되고 비효율적인 인증 체계에 의존하고 있습니다.
기존 방식은 스푸핑·딥페이크·얼굴 가림 등에 취약하며, 복잡한 OTP·비밀번호 절차에도 불구하고 규제 요건을 충분히 충족하지 못합니다. 또한 수동 절차는 승인 지연과 고객 이탈, 분산된 데이터는 보안 및 운영 연속성 저하를 초래합니다.
프로젝트 목표
- 통합 인증: AI 기반 중앙 집중형 얼굴 인증 시스템 구축으로 규제 준수와 실시간 인증 구현
- 사기 방지: CNN·Transformer 기반 모델로 생체 여부 감지, 얼굴 가림 탐지, 스푸핑 차단
- 운영 효율: 자동화된 인증으로 승인 속도 향상, 인력 의존 최소화, 안정적 서비스 유지
핵심 기술 포인트
- 정확성: 허위 수락률 0.001%, 스푸핑 방지 정확도 100%
- 강건성: 저조도·다양한 각도·가림 환경에서도 안정적 인식
- 규제 대응: 베트남 은행 규제 충족, 로깅·리포팅 내장
- 확장성: Kubernetes 기반 마이크로서비스로 대규모 인증 처리
- 사용자 경험: OTP 없는 간편 인증으로 신뢰·편의성 강화
프로젝트 성과
규제 준수 및 리스크 관리
감사 및 투명성: 내장된 로그 및 보고 기능을 통해 투명한 감사 추적(audit trail)을 제공하여 기관이 규제 당국에 손쉽게 준수 여부를 입증할 수 있습니다.
사기 방지 및 보안 강화
허위 수락률 0.001%, 허위 거부율(False Rejection Rate, FRR) 2%, 스푸핑 방지 정확도 100%를 달성하도록 조정되어, 규제 기준을 충족하고 사용자 보안을 최적화합니다.
운영 효율성 및 비용 최적화
빠른 처리: 얼굴 인증이 1초 이내에 완료되어 거래 승인 속도가 빨라지고 반송률이 감소합니다.
장기적 비용 절감: AI 구현을 통해 사기 및 인적 개입을 줄여 장기적인 운영 비용을 절감할 수 있습니다.
장기적 비용 절감: AI 구현을 통해 사기 및 인적 개입을 줄여 장기적인 운영 비용을 절감할 수 있습니다.
고객 신뢰 및 사용자 경험
원활한 온보딩: 고객은 단순히 카메라를 바라보는 것만으로 인증이 가능하며, 여러 번의 OTP 입력이나 번거로운 절차가 필요하지 않습니다.
전략적·시장적 우위
확장 가능한 인프라: Kubernetes 기반 마이크로서비스 아키텍처는 일일 수백만 건의 거래를 지원하며, 비즈니스 성장에 대비한 미래 지향적 솔루션을 제공합니다.
핵심 기능
고정밀 얼굴 인증
이 시스템은 허위 수락률(False Acceptance Rate, FAR)을 0.001% 수준까지 낮춘 정밀한 얼굴 매칭을 제공하여, 오직 승인된 사용자만 민감한 거래를 완료할 수 있도록 보장합니다.
진행 단계
연구 및 시스템 설계
2024.10.
규제 분석을 수행하고 이해관계자와 요구사항을 수집하며 전체 시스템 아키텍처를 설계합니다. 보안, 규제 준수, 통합 표준을 정의하여 솔루션이 베트남 은행 규제를 충족하도록 합니다.
AI 모델 개발
2024.12.
얼굴 인증, 생체 여부(liveness) 감지, 스푸핑 방지를 위한 딥러닝 모델(CNN, Transformer)을 구축 및 학습합니다. 조명 부족, 얼굴 가림 등 실제 환경 조건에서도 속도와 정확도를 최적화합니다.
백엔드 및 통합 개발
2025.03.
Java/Python 기반의 백엔드 마이크로서비스를 개발하고, 은행 시스템 연동을 위한 API를 구현합니다. 중앙집중형 로깅 및 보안 프레임워크를 구축하여 확장 가능하고 안전한 운영을 보장합니다.
테스트 및 파일럿 배포
2025.06.
기능, 보안, 규제 준수 테스트를 수행합니다. 딥페이크, 마스크, 스푸핑 등 사기 시뮬레이션을 실행하고, 일부 은행 파트너와 파일럿 배포를 진행하여 성능 및 규제 적합성을 검증합니다.
전체 배포 및 최적화
2025.07.
프로덕션 시스템을 대규모로 배포하고 은행 기관들을 온보딩합니다. 규제 준수 감사를 완료하고 성능을 최적화하며, 모니터링을 강화하고 장기 유지보수 프로세스를 인계합니다.
프로젝트 상세
베트남을 비롯한 금융·규제 산업은 강화된 신원 인증과 규제 준수 요구가 높아지고 있습니다.
하지만 기존 인증 방식(비밀번호, OTP, 수동 KYC)은 스푸핑·얼굴 가림·신원 도용에 취약해 보안과 신뢰 확보에 한계가 있습니다.
본 프로젝트의 AI 기반 얼굴 인증 시스템은 정확한 얼굴 인식, 얼굴 가림 탐지, 생체 여부 확인, 스푸핑 방지 기능을 통합해위·변조 불가능한 생체 인증을 제공합니다.
**허위 수락률 0.001%, 스푸핑 탐지 정확도 100%**로 사기 방지, 규제 준수, 고객 신뢰 강화를 실현합니다.
플랫폼은 Kubernetes(K8s) 기반 마이크로서비스 구조로확장성과 안정적인 운영을 보장합니다.
하지만 기존 인증 방식(비밀번호, OTP, 수동 KYC)은 스푸핑·얼굴 가림·신원 도용에 취약해 보안과 신뢰 확보에 한계가 있습니다.
본 프로젝트의 AI 기반 얼굴 인증 시스템은 정확한 얼굴 인식, 얼굴 가림 탐지, 생체 여부 확인, 스푸핑 방지 기능을 통합해위·변조 불가능한 생체 인증을 제공합니다.
**허위 수락률 0.001%, 스푸핑 탐지 정확도 100%**로 사기 방지, 규제 준수, 고객 신뢰 강화를 실현합니다.
플랫폼은 Kubernetes(K8s) 기반 마이크로서비스 구조로확장성과 안정적인 운영을 보장합니다.
