Resistant AI가 문서 위조 자동 검사 프로세스에 Document AI를 활용하는 방법

*본 아티클의 원문은 2023년 9월 6일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

AI의 대표적인 성공 케이스 중 하나는 수동으로 작업하던 문서 처리를 자동화할 수 있게 되었다는 점입니다. 이제 오류가 발생하기 쉬운 반복적인 수동 작업에 긴 시간을 들일 필요 없이 실질적인 가치를 제공하는 일에 집중할 수 있습니다. 이 같은 성공에 핵심적인 역할을 한 것이 바로 Google Cloud의 Document AI입니다.

하지만 문서를 수집하는 새로운 방식이 갖고 있는 허점으로 기업이 다양한 수준의 위험에 노출되고, 특히 금융 서비스 같은 고위험 업종에서는 관련 범죄가 발생할 가능성이 더 높아질 수 있습니다. 이러한 기관에서는 고객확인제도(KYC, Know Your Customer Policy)와 자금 세탁 방지(AML, Anti Money Laundering) 규정에 따라 고객을 더 잘 파악하기 위해 문서를 수집하고 처리해야 합니다. 충분한 제어 역량을 갖추지 않은 채 처리 과정을 자동화하면 위험만 더 늘어납니다.

특히 핀테크 기업의 경우 조직에 자동화와 같은 운영 효율성을 도입하는 것이 주요 목표인 경우가 많아 위험도가 매우 높은 데다가, 이것이 다양한 유형의 위법 행위로 이어질 가능성도 높습니다. 범죄자들이 조직적으로 위조 및 자금 세탁 활동을 벌이기 위해 가계정을 만드는 것이 한 가지 예입니다. 이것이 바로 위조 방지가 핀테크 제품 및 운영팀, 특히 고객 온보딩 자동화 과정에 가장 큰 과제로 손꼽히는 이유입니다.

디지털 문서 내 대부분의 위조는 매우 정교하기 때문에 사람의 눈으로 식별할 수 없습니다. 그러나 Resistant AI는 수천만 건의 문서를 검토한 결과 전 세계적으로 대출 신청, 계좌 개설 및 기타 목적으로 사용되는 디지털 은행 문서의 최대 17%가 변조되었으며, 기업의 은행 계좌 개설 시 제출되는 전 세계 사업자등록증의 15%가 위조된 것이라는 사실을 발견했습니다. 또한 누구나 접근 가능한 공통 문서 양식에서 주로 발생하는 다발적인 사기 범죄 시도는 사람이 통제할 수 없을 정도로 범죄 대상 범위를 확장하고, 수많은 대포통장 계좌를 생성해 종합적인 자금 운반책으로 사용할 수 있는 쉬운 방법으로 진행됩니다.

Resistant AI는 이러한 공격을 막기 위해 문서 포렌식을 개발했습니다. 배포가 용이한 이 API는 Google Cloud의 Document AI로 빌드되는 모든 워크플로를 보호할 수 있도록 문서 위조 검사를 자동화해 줍니다. 

문서 위조 검사 자동화

Resistant AI가 개발한 문서 포렌식의 핵심 목표는 디지털 문서에 대한 추가 검토의 수락, 거부, 에스컬레이션 여부를 빠르게 결정하는 것입니다. 제출된 문서는 PDF이든 이미지 형식이든 관계없이 몇 초 안에 검증, 분류, 인증되므로 원활하고 손쉬운 사용 경험을 제공할 뿐 아니라 검토 절차에 드는 시간이 대폭 줄어듭니다.

• 품질: 문서의 내용을 알아볼 수 있으신가요? 이 단계에서는 문서의 품질이 광학 문자 인식(OCR)으로 처리하기에 충분한 품질을 갖추고 있는지, 카메라 플래시나 저해상도, 흐린 화질 등으로 위조임을 숨기고 있지는 않은지 확인합니다. 문서가 거부된 사유는 고객이 더 나은 품질의 문서를 제출하도록 유도하는 안내문구으로 사용할 수 있습니다.
• 분류: 알맞은 종류의 문서인가요? 승인 기준에 맞는 문서만 작업할 수 있도록 분류하는 단계입니다. 예를 들어, 공공요금 청구서만을 대상으로 하는 경우라면 신분증을 수집하거나 처리해서는 안 됩니다.
• 인증: 신뢰할 수 있는 문서인가요? 이 단계에서는 조작 징후를 파악하는 500가지 이상의 방법으로 문서를 검사합니다. 문서를 각각 분석한 뒤 제출된 모든 문서의 메타데이터부터 색상 온도, 장면 구성 등을 전부 비교하여 계정 전반에서 문서 변조, 가짜 템플릿, 대규모 사기 시도의 패턴을 찾아냅니다.

이 세 단계를 함께 활용하면 거부 대상이 되는 명백한 위조 케이스에 해당하는 문서 또는 변조의 징후가 없고 Google Cloud의 Document AI 추출로 자동 처리 가능한 문서에 사람이 불필요하게 개입하지 않아도 됩니다. 검토를 위해 문서가 에스컬레이션되면 사용자 인터페이스(UI)에 표시되어 에스컬레이션된 모든 유의미한 근거를 확인할 수 있으므로 검토자가 결정을 내리는 데 드는 시간을 줄일 수 있습니다.

다국적 판매자 서비스 제공업체인 Payoneer는 문서의 위조 여부를 검토하는 수작업을 전체 접수량의 18%까지 줄일 수 있었으며, 고객 승인 담당자는 99.2%의 비율로 그 결과에 동의했습니다. 이뿐 아니라 현재 이 기업에서는 온보딩 시 하루에 수백 건의 연쇄 위조 시도를 차단하고 있습니다.

영국의 선도적인 디지털 주택담보대출 중개업체인 Habito는 기존에 갖고 있던 위조 및 사기 솔루션에 비해 32% 더 많은 위조와 사기 시도를 감지할 수 있었으며, 문서 위조 조사에 소요되는 시간을 케이스당 52분 단축할 수 있었습니다.

Resistant AI 문서 포렌식과 Google Cloud Document AI를 함께 활용하는 방법

동일한 클라우드에서 운영함으로써 고객은 Google Cloud에 대해 기대하는 보안 및 개인 정보 보호 표준을 Resistant AI에 적용하여 검사 프로세스를 가속화할 수 있습니다.

Document AI는 또한 단순히 문서에서 데이터를 추출하는 데 그치지 않고 Google Knowledge Graph를 통해 회사 이름과 주소, 전화번호를 비롯한 기타 세부정보를 인터넷상의 여러 항목과 비교하여 더욱 양질의 결과를 도출합니다.

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