핵심 요약
- 신분증 데이터 추출은 여권, 운전면허증 및 신분증을 구조화된 데이터로 자동 변환하여 KYC 과정에서 수작업 데이터 입력을 없애줍니다.
- 최신 추출 기술은 단순한 OCR이 아닌 AI를 사용하므로 다양한 레이아웃, 스캔된 이미지 및 기계 판독 영역(MRZ)을 높은 정확도로 읽어냅니다.
- 주요 추출 필드는 이름, 생년월일, 국적, 문서 번호, 발급 및 만료일, MRZ 코드입니다.
- Parseur는 최대 99%의 정확도로 신분증에서 데이터를 추출하며, 코딩이 필요 없고 EU 데이터 저장 원칙에 따라 GDPR을 준수합니다.
신분증, 여권, 운전면허증의 데이터는 KYC(고객확인제도), 고객 온보딩 및 신원 확인을 위해 매일 사용됩니다. 이 정보를 사람이 직접 읽고 타이핑하는 것은 속도가 느리고 오류가 발생하기 쉬우며, 단 한 번의 실수로 인해 정당한 고객의 처리가 지연되거나 사기성 고객을 통과시킬 수 있습니다.
신분증 데이터 추출은 신분증을 자동으로 읽고 인쇄된 필드를 깔끔하고 구조화된 데이터로 반환하여 이러한 문제를 해결합니다. 이 글에서는 신분증 데이터를 수작업으로 입력할 때의 어려움, AI 기반 추출의 작동 방식, 캡처할 수 있는 필드, 코드를 작성하지 않고 전체 프로세스를 자동화하는 방법을 설명합니다.
왜 신원 확인이 KYC 과정에서 중요한 단계인가요?
신원 확인은 고객을 온보딩하거나 직원을 채용하기 전에 당사자가 주장하는 본인이 맞는지 확인하는 단계입니다. 기업은 이를 통해 사기를 감지하고 신분 도용을 방지하며 규제 의무를 준수할 수 있습니다.
은행, 보험, 여행, 핀테크 등 어떤 산업에 종사하든 신분증 정보를 시스템에 올바르게 입력하는 것은 매우 중요합니다. 정확한 신분증 데이터는 규제 기관에서 요구하는 고객 실사(CDD) 및 고객 식별 프로그램(CIP)의 기반이 됩니다. 첫 번째 문서 업로드부터 KYC 자동화를 도입하면 이러한 기반을 오류 없이 깨끗하게 유지할 수 있습니다.
신분증에서 데이터를 수작업으로 추출할 때의 어려움
신분증에서 데이터를 수작업으로 추출하는 것은 온보딩 팀에서 가장 지루한 작업 중 하나입니다. 끊임없는 노력이 필요하며, 문서를 대량으로 처리할 때 비용이 빠르게 증가합니다.
신분증 형식과 레이아웃의 다양성
신분증에는 단일 표준이 없습니다. 어떤 신분증은 한 면에 모든 필드가 인쇄되어 있고, 다른 신분증은 양면에 데이터를 나누어 표시하며, 국가마다 다른 디자인을 사용합니다. 이러한 다양성 때문에 수작업 판독이 느리고 일관성이 떨어지며, 직원이 동일한 세부 정보를 여러 양식에 입력하는 동안 안내 데스크에 긴 줄이 서는 이유이기도 합니다.
인간 오류 발생 가능성
신분증에서 세부 정보를 입력하려면 집중력이 필요하며, 집중력은 흐트러지기 마련입니다. 여권 번호를 잘못 입력하거나 생년월일을 오타 내면 인증이 실패하고 온보딩이 지연되며 고객을 좌절시킬 수 있습니다. 규모가 커질수록 이러한 작은 오류는 실제 비용과 위험으로 더해집니다.
낡거나 흐릿한 신분증도 문제
운전면허증은 닳거나 흐릿해질 수 있으며, 촬영된 여권에는 종종 빛 반사, 그림자 또는 배경 왜곡이 발생합니다. 사람이 문서를 읽기 어려워지면 데이터 품질이 떨어집니다. 신분증 데이터로 훈련된 AI 추출 도구는 맨눈보다 이러한 어려운 카드를 훨씬 더 일관되게 읽어냅니다.
AI 기반 신분증 데이터 추출 작동 방식
기존의 도구들은 스캔본을 텍스트로 변환할 때 단순한 OCR에만 의존했습니다. 최신 신분증 데이터 추출 기술은 그 이상을 수행합니다. OCR에 AI 및 머신러닝을 결합하여 단순히 문자를 읽는 것을 넘어 문서를 이해합니다. 이것이 바로 원시 텍스트와 깔끔하게 구조화된 필드의 차이점입니다.
뛰어난 신분증 추출 워크플로는 다음과 같은 기능을 수행합니다:
- 스캔본, 사진, 디지털 문서 등 종류에 관계없이 여권, 운전면허증, 정부 발급 신분증 등 모든 신분증에서 데이터를 정확하게 읽어냅니다.
- 레이아웃이 변경되더라도 이름, 문서 번호, 만료일 등 특정 필드를 찾아 캡처합니다.
- 유효성 검사를 위해 기계 판독 영역(MRZ)을 읽습니다.
- 자동화된 워크플로를 통해 구조화된 데이터를 데이터베이스, CRM 또는 검증 시스템으로 직접 전송합니다.
지능형 문서 처리 (IDP), 로보틱 프로세스 자동화 (RPA), OCR, 그리고 도구가 필드를 올바르게 해석하도록 돕는 자연어 처리를 포함한 여러 기술이 함께 작동하여 이를 가능하게 합니다. Parseur는 이러한 기술들을 단일 AI 문서 처리 엔진으로 통합합니다.
어려운 이미지에서 텍스트 추출
신분증은 종종 사람의 눈이 놓치기 쉬운 보안 배경이나 대비가 낮은 영역에 텍스트를 숨겨둡니다. AI 기반 추출은 조명에 관계없이 사진에 인쇄되거나 타이핑된 문자, 손글씨를 감지하므로 중요한 내용이 누락되지 않습니다.
단순한 문자 인식이 아닌 문서 이해력
머신러닝을 통해 도구는 문서 유형을 인식하고 올바른 필드를 자동으로 추출할 수 있습니다. 처리하는 신분증의 수가 많아질수록 새로운 레이아웃을 다루는 능력이 향상되며, 이것이 지능형 문서 처리의 핵심 개념입니다.
다국어 및 다국가 지원
신분증은 다양한 언어와 문자로 작성됩니다. AI 추출 기술은 카드에 적힌 언어를 감지하므로, 각 카드마다 별도의 템플릿을 만들 필요 없이 하나의 워크플로에서 다양한 국가의 여권과 신분증을 처리할 수 있습니다.
신분증에서 어떤 필드를 추출할 수 있나요?
좋은 신분증 추출 도구는 어떤 문서를 입력하든 핵심 필드를 자동으로 캡처합니다:
- 성명
- 생년월일
- 국적
- 성별
- 출생지
- 문서 번호
- 발급일
- 만료일
- MRZ 코드
이러한 필드들은 KYC 워크플로에서 가장 많이 사용되는 여권, 운전면허증, 주민등록증, 거주 허가증 및 PAN 카드나 NRIC 카드와 같은 지역 신분증을 포괄합니다. 온보딩 또는 검증 시스템에서 예상하는 스키마와 출력 결과가 일치하도록 어떤 필드를 캡처할지 직접 결정할 수 있습니다.
MRZ란 무엇이며 왜 중요한가요?
**MRZ(기계 판독 영역)**는 여권이나 신분증 하단에 인쇄된 인코딩된 문자 블록으로, 일반적으로 고정 폭의 두 세 줄로 되어 있습니다. 기계가 문서를 빠르게 읽고 눈에 보이는 필드와 인코딩된 필드를 대조 검사할 수 있도록 설계되었습니다.
MRZ를 올바르게 읽는 것은 신원 검증에 있어 매우 중요합니다. 인쇄된 세부 정보가 인코딩된 내용과 일치하는지 확인할 수 있기 때문입니다. 범용 판독기는 MRZ의 조밀한 형식 때문에 오류를 일으키기 쉬우므로 모든 OCR 도구가 MRZ를 안정적으로 캡처하는 것은 아닙니다. Parseur는 MRZ를 정확하게 추출하도록 구축되었으므로 데이터를 다시 수작업으로 입력할 필요 없이 신분증의 유효성을 검사할 수 있습니다.
Parseur의 신분증 데이터 추출 방법
Parseur는 PDF 문서와 이미지에서 데이터를 자동으로 추출하는 강력한 OCR 소프트웨어 및 AI 문서 파서입니다. 강력한 AI 엔진을 사용하여 문서 레이아웃에 관계없이 신분증 데이터를 빠르고 정확하게 캡처합니다.
Parseur는 텍스트 기반이든 이미지 기반이든 레이아웃이나 형식에 상관없이 신분증의 정보를 읽어냅니다. AI 엔진이 각 문서의 필드를 인식하고 자동으로 처리하므로, 템플릿을 만들 필요가 없고 코딩 지식도 전혀 요구되지 않습니다.
몇 가지 간단한 단계만으로 자동화된 KYC 데이터 추출 워크플로를 구축할 수 있습니다:
- Parseur 메일박스를 생성합니다. Parseur는 모든 기능을 무료로 시작할 수 있습니다.
- 신분증 문서를 Parseur 애플리케이션에 직접 업로드합니다.
- AI 파싱 엔진을 사용하여 추출할 데이터를 Parseur에 지정합니다.
- 추출된 데이터를 검증하여 도구가 필요한 정보를 정확히 캡처했는지 확인합니다.
- API, 웹훅, 또는 Zapier를 통해 자체 도구로 데이터를 전송합니다. 파싱된 데이터는 Excel이나 Google 스프레드시트와 같이 원하는 형식으로 내보낼 수 있습니다.
데이터 프라이버시
Parseur는 GDPR을 완벽히 준수하며, 귀하의 데이터는 EU 내 서버에 안전하게 저장됩니다. 고객이 명시적으로 요청하지 않는 한 당사는 데이터에 접근하지 않으며, 이는 민감한 신원 문서를 대규모로 처리할 때 매우 중요한 부분입니다.
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