토스뱅크의 AI 기반 신분증 검증 시스템

이 게시물은 토스뱅크가 머신러닝(ML) 모델을 활용해 비대면 신분증 검증 과정에서 수기 작업을 최소화하고 보안과 효율성을 높인 사례를 소개합니다.

신분증 검증 프로세스와 ML 모델 도입

• 계좌 개설 후 신분증 사후 검증 방식을 채택하여 신속한 고객 경험 제공
• 가짜 신분증 탐지, 개인정보 추출, 얼굴 인식 등 다양한 모델을 통합한 품질 검사 서비스 도입
• 모델 점수 기반 임계값 설정으로 신분증 반려 및 경고 시스템 자동화

임계값 설정과 A/B 테스트

• False Positive 최소화에 중점을 둔 임계값 설정으로 고객 불편 감소
• 관리자 경고 임계값으로 수기 검증 보조와 오류 최소화
• 신분증 촬영 단계 사전검증 시스템 도입 및 A/B 테스트를 통한 최적화

결과 및 시사점

ML 모델의 임계값 조정과 실험적 접근을 통해 고객 편의를 해치지 않으면서 효율적인 검증 프로세스를 구축하였으며, 다양한 용도로 모델을 활용하는 확장성의 중요성을 강조합니다.