KYC 현대화: Didit과 함께하는 스트랭글러 피그 패턴 (KO)

점진적 현대화스트랭글러 피그 패턴은 모놀리식 KYC 시스템에서 마이크로서비스로 안전하고 점진적인 전환을 가능하게 하여 위험을 줄이고 지속적인 운영을 보장합니다.

중단 최소화레거시 구성 요소를 점진적으로 교체함으로써 기업은 전면 재작성의 함정을 피하고 안정성과 서비스 가용성을 유지합니다.

향상된 민첩성KYC를 위한 마이크로서비스 아키텍처를 채택하면 확장성, 유지보수성 및 새로운 규정 준수 요구 사항과 사기 위협에 신속하게 적응할 수 있는 능력이 향상됩니다.

현대화 파트너로서의 DiditDidit의 모듈식 AI 기반 신원 플랫폼은 레거시 KYC 기능을 '제거'하는 완벽한 구성 요소를 제공하여 원활한 통합, 고급 검증 기능 및 현대화 여정을 가속화하기 위한 개발자 우선 접근 방식을 제공합니다.

모놀리식 KYC 시스템의 과제

많은 기존 기업의 경우, 고객 알기 제도(KYC) 프로세스가 모놀리식 애플리케이션에 깊이 내장되어 있습니다. 이러한 레거시 시스템은 한때 효율적이었지만, 유연성이 부족하여 진화하는 규제 환경, 새로운 사기 벡터 및 변화하는 고객 기대치에 적응하기 어려운 경우가 많습니다. 단일 구성 요소를 업데이트하려면 전체 애플리케이션을 다시 배포해야 할 수도 있어 개발 주기가 길어지고 오류 위험이 증가하며 상당한 다운타임이 발생합니다.

더 민첩하고 확장 가능한 마이크로서비스 아키텍처로 전환하려는 열망은 강하지만, 중요한 KYC 시스템을 완전히 '뜯어내고 교체'하는 것에 대한 생각만으로도 모든 CTO에게 악몽을 안겨줄 수 있습니다. 전면 재작성과 관련된 위험(잠재적인 서비스 중단, 예산 초과, 프로젝트 실패)은 상당합니다. 바로 이 지점에서 스트랭글러 피그 패턴이 실용적이고 강력한 솔루션을 제공합니다.

KYC를 위한 스트랭글러 피그 패턴 이해

마틴 파울러가 만든 스트랭글러 피그 패턴은 특정 기능을 점진적으로 교체하여 레거시 시스템을 새로운 시스템으로 점진적으로 마이그레이션하는 아키텍처 접근 방식입니다. 숙주 나무 주위에 자라 결국 숙주 나무를 감싸고 교체하는 스트랭글러 피그 나무를 상상해 보세요. 소프트웨어에서는 기존 모놀리식 시스템 주위에 새로운 서비스가 구축되어 특정 책임을 맡는 것을 의미합니다. 그런 다음 트래픽은 기존 시스템에서 새로운 서비스로 조금씩 전환되어 기존 시스템을 안전하게 해체할 수 있을 때까지 계속됩니다.

KYC의 경우 이 패턴은 특히 효과적입니다. 전체 신원 확인 스택을 재구축하는 대신, 모놀리식 KYC 시스템 내에서 특정 고가치 또는 고통점 영역을 식별하고 이를 현대적이고 모듈식 마이크로서비스로 대체할 수 있습니다. 예를 들어, 문서 확인을 외부화하고, 이어서 생체 인식 감지, 그리고 나중에 AML 심사를 시작할 수 있습니다.

KYC 현대화에서 스트랭글러 피그 패턴 구현

이 여정은 모놀리식 KYC 시스템 내에서 추출하기에 적합한 구성 요소를 식별하는 것으로 시작됩니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 문서 확인: 수동 검토 또는 오래된 OCR 기술을 포함하는 레거시 시스템에서 복잡하고 오류가 발생하기 쉬운 부분인 경우가 많습니다. 이는 최신 ID 확인 솔루션으로 대체하기에 이상적인 후보입니다.
• 생체 인식 감지: 특히 딥페이크에 대한 사기 방지에 점점 더 중요해지는 구성 요소입니다. 레거시 시스템에는 견고하고 수동적인 생체 인식 기능이 부족할 수 있습니다.
• AML 심사: 글로벌 블랙리스트 준수를 보장하는 것은 큰 부담이 될 수 있습니다. 이를 분리하면 더 자주 업데이트하고 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다.
• 주소 증명: 사용자 주소를 확인하는 것은 외부화할 수 있는 또 다른 별개의 기능입니다.
• 연령 확인: 게임 또는 주류와 같은 산업의 경우, 전용의 개인 정보 보호를 보장하는 연령 추정 서비스가 번거로운 수동 확인을 대체할 수 있습니다.

일단 식별되면, 레거시 구성 요소의 기능을 복제하고 이상적으로는 향상시키는 새로운 마이크로서비스를 구축합니다. 그런 다음 트래픽을 이 새로운 서비스로 점진적으로 리디렉션합니다. 여기에는 API 게이트웨이 또는 라우팅 규칙을 사용하여 특정 요청을 새 서비스로 보내고 다른 요청은 모놀리식 시스템으로 보내는 것이 포함될 수 있습니다. 이를 통해 전체 시스템에 영향을 주지 않고 새 서비스를 지속적으로 테스트하고 개선할 수 있습니다.

점진적 접근 방식의 이점

KYC 현대화를 위해 스트랭글러 피그 패턴을 채택하면 다음과 같은 몇 가지 중요한 이점이 있습니다.

• 위험 감소: 작고 점진적인 변경을 통해 치명적인 실패의 위험이 극적으로 줄어듭니다. 새 서비스에 문제가 발생하면 트래픽을 레거시 시스템으로 신속하게 되돌릴 수 있습니다.
• 지속적인 운영: 마이그레이션 프로세스 전반에 걸쳐 비즈니스 운영이 중단 없이 유지되어 원활한 사용자 경험을 보장합니다.
• 가치 창출 시간 단축: 새로운 현대적인 기능을 전체 재작성을 기다리는 것보다 훨씬 빠르게 배포하고 가치를 제공할 수 있습니다.
• 향상된 민첩성 및 확장성: 각 새 마이크로서비스는 독립적으로 배포 및 확장 가능하므로 변화하는 요구 사항에 쉽게 적응하고 증가하는 부하를 처리할 수 있습니다.
• 비용 효율성: 전체 재작성에 대한 대규모 선행 투자를 피하면 더 나은 예산 관리와 더 예측 가능한 비용으로 이어질 수 있습니다.

Didit이 돕는 방법

Didit은 KYC 현대화를 위한 스트랭글러 피그 패턴을 구현하는 데 있어 귀사의 전략적 파트너로서 독특한 위치에 있습니다. 당사의 AI 기반 개발자 우선 신원 플랫폼은 레거시 KYC 기능을 점진적으로 교체하고 향상시키는 데 필요한 모듈식 구성 요소를 제공합니다. Didit의 무료 등급 및 설치 비용 없이 최소한의 약정으로 현대화 여정을 시작할 수 있습니다.

OCR, MRZ, 바코드를 포함한 신원 확인, 수동 및 능동 생체 인식, 1:1 얼굴 일치 및 얼굴 검색, AML 심사 및 모니터링, 주소 증명 및 연령 추정을 포함한 당사의 포괄적인 제품군은 독립형 마이크로서비스로 통합될 수 있습니다. 이 모듈식 아키텍처를 통해 모놀리식 시스템의 특정 부분을 한 번에 하나씩 '제거'할 수 있습니다. 예를 들어, 강력한 ID 확인을 위해 Didit으로 문서 확인을 오프로드하여 고급 OCR 및 사기 감지를 활용할 수 있습니다. 다음으로, 시스템의 나머지 부분에 영향을 주지 않고 사기 방지를 강화하기 위해 수동 및 능동 생체 인식을 통합할 수 있습니다.

Didit의 깔끔한 API 및 즉각적인 샌드박스 환경은 개발자에게 통합을 간소화하여 새로운 서비스 채택을 가속화합니다. 노코드 비즈니스 콘솔을 통해 구성 가능한 당사의 오케스트레이션된 워크플로우는 광범위한 백엔드 개발 없이 복잡한 KYC 프로세스를 정의하고 관리할 수 있도록 합니다. 이는 새로운 확인 흐름을 신속하게 시작하고 테스트한 다음, 신뢰가 커짐에 따라 기존 시스템에 원활하게 통합하여 레거시 구성 요소에서 트래픽을 전환할 수 있음을 의미합니다. 수동 검토보다 자동화 및 구조화된 신원 데이터를 선호하는 Didit의 약속은 운영을 더욱 간소화하여 KYC 프로세스를 더욱 효율적이고 규정 준수하게 만듭니다.

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