신분증, 여권, 운전면허증 등에서의 데이터 추출은 KYC(고객확인제도) 등 규제 준수 절차에 널리 사용됩니다. 하지만 문서 정보를 사람이 직접 읽고 입력하는 방식은 오류 가능성이 높고 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.
KYC 같은 인증 절차의 모든 데이터를 일일이 수동으로 확인하고 시스템에 입력한다고 상상해보세요. OCR과 같은 자동화 도구를 활용하면 데이터 정확성을 높이고 이런 반복적인 과정을 훨씬 더 효율적으로 처리할 수 있습니다.
이 글에서는 신분증 데이터 추출의 어려움과 KYC 인증 프로세스 자동화 방법을 소개합니다.
왜 신원 확인이 KYC 과정에서 중요한 단계인가요?
신원 확인은 신규 고객 등록이나 직원 채용 등의 단계에서 투명성과 신뢰성 확보를 위한 핵심적인 KYC 절차입니다.
이 과정은 사기·불법 행위 방지에 필수적이며, 은행, 보험사, 여행사 등 다양한 산업에서 신분증 정보의 정확한 입력이 매우 중요합니다. 이 정보를 바탕으로 기업은 고객 실사(CDD)와 고객 식별 프로그램(CIP)을 원활히 진행할 수 있습니다.
신분증에서 데이터를 수작업으로 추출할 때의 어려움
신분증 데이터 추출은 많은 기업에서 반복적이고 번거로운 작업이 될 수 있습니다. 수작업은 비용 부담이 크며, 시간도 오래 걸립니다.
신분증 형식과 레이아웃의 다양성
신분증마다 레이아웃과 포맷이 달라 데이터 추출이 쉽지 않습니다. 예를 들어 어떤 신분증은 한 면에 모든 정보가 있지만, 다른 것은 앞·뒷면에 다른 레이아웃이 적용됩니다.
이 때문에 직원이 동일한 정보를 여러 시스템에 반복해서 수작업으로 입력해야 하고, 대기 시간이 길어질 수 있습니다.
인간 오류 발생 가능성
수작업 데이터 추출은 집중력과 시간이 요구되어 실수가 발생하기 쉽습니다. 잘못된 데이터 입력이나 처리 지연이 쌓이면 기업 신뢰도에 영향을 주거나 고객 불만으로 이어질 수 있습니다.
낡거나 흐릿한 신분증도 문제
오래되거나 인쇄가 흐릿한 운전면허증, 배경이 왜곡된 여권 등은 정보 판독이 더 어렵습니다. 이런 문제는 데이터 품질 불일치, 누락 등으로 이어질 수 있습니다.
따라서 자동화된 도구로 신분증 정보를 정확하게 한 번에 추출하는 것이 중요합니다.
OCR을 활용한 자동 KYC 인증
자동 KYC 인증 솔루션은 KYC 및 각종 산업 기준을 충족하는 데 도움이 됩니다.
아래 기술들을 통해 데이터 입력 및 추출 과정이 정확하고 간편해집니다:
- 지능형 문서 처리 (IDP)
- 로보틱 프로세스 자동화 (RPA)
- 인공지능(AI)
- 머신러닝(ML)
- 광학 문자 인식(OCR)
- 자연어 처리(NLP)
성공적인 디지털 KYC 시스템은 다음과 같은 기능을 제공합니다:
- 여권, 운전면허증, 각종 신분증 등에서 필기·스캔·디지털 이미지를 통해 데이터를 정확히 판독합니다.
- 신속하게 핵심 데이터를 추출합니다.
- 상황에 따른 문서 맞춤 처리가 가능합니다.
- 추출된 정보는 데이터베이스나 시스템으로 자동 전달되도록 워크플로를 구성할 수 있습니다.
신분증 데이터 추출에서 OCR의 역할
OCR은 스캔된 문서 또는 이미지에서 텍스트 데이터를 구조화된 형태로 바꿔주는 핵심 기술로, 문서 처리와 자동화에서 널리 사용됩니다.
이미지에서 텍스트 추출
운전면허증 등 신분증 이미지에는 눈에 잘 보이지 않는 텍스트가 포함될 수 있습니다.
온라인 OCR은 입력된 텍스트가 인쇄·타이핑·손글씨 등 어떤 형식이든 사진 속 텍스트를 감지해 정확히 추출합니다.
문서 이해력
OCR은 NLP와 결합하여 여러 문서를 동시에 스캔하고, 그 내용도 빠르고 정확히 파악해 데이터를 추출할 수 있습니다.
다국어 지원
OCR 소프트웨어는 이미지 내 언어를 인식해 여러 언어가 혼합된 문서에서도 데이터를 추출할 수 있으므로, 다양한 국가의 고객을 상대하는 기업에 이상적입니다.
데이터 분류·자동화 처리
머신러닝 기술을 통해 OCR 도구는 문서 포맷과 데이터 유형을 분석해, 문서를 자동 분류하고 반복적으로 처리할수록 정확성을 높입니다. 이를 지능형 문서 처리라고 하며, 수작업 없이 전 과정이 자동화됩니다.
OCR은 다음과 같은 주요 신분증 정보를 자동으로 추출할 수 있습니다:
- 성명
- 생년월일
- 국적
- 성별
- 출생지
- 발급일
- 개인 식별 번호
- MRZ 코드
- 만료일
모든 OCR 도구가 MRZ 코드를 추출할 수 있나요?
MRZ(Machine Readable Zone)는 신분증의 기계 판독 영역(이미지의 노란색 부분)으로, 신분증 인증에 매우 중요한 정보가 포함되어 있습니다.
하지만 모든 OCR 도구가 MRZ 코드를 정확히 추출하는 것은 아니며, 이미지 품질이 낮으면 더욱 정확도가 저하됩니다. 이런 부분에서 Parseur 같은 전문 솔루션이 강점을 보여줍니다.
Parseur: 강력한 OCR 엔진
Parseur는 PDF 문서와 이미지에서 데이터를 자동 추출하는 강력한 OCR 소프트웨어입니다. 영역 OCR과 동적 OCR 기능을 결합해 데이터 추출 속도와 정확도를 모두 높였습니다.
Parseur는 신분증이 텍스트 기반이든 이미지 기반이든 상관없이 주요 정보를 정확히 추출합니다. 또한 머신러닝으로 각 신분증 형태를 자동 인식하며, 별도의 프로그래밍 지식 없이 누구나 쉽게 사용할 수 있습니다.
단 4단계로 자동 KYC 데이터 추출 시스템을 만들 수 있습니다.
- Parseur 메일박스를 생성합니다. Parseur는 모든 기능을 무료로 시작할 수 있습니다.
- 문서를 Parseur 애플리케이션에 업로드합니다.
- 추출할 데이터를 강조 표시하여 Parseur에게 데이터 필드를 지정합니다
- 추출 결과를 검토해 올바른 정보가 수집되었는지 확인합니다.
- API, 웹훅, 그리고 Zapier 등으로 데이터를 다른 도구에 자동 전송할 수 있습니다. 추출된 데이터는 Excel이나 Google 스프레드시트로 내보내기가 가능합니다.
데이터 프라이버시
Parseur는 GDPR을 완벽히 준수합니다. 귀하의 데이터는 EU 내 서버에 안전하게 저장되며, 고객의 명시적 요청 없이 접근되지 않습니다.
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