AI와 바이오메트릭스: KYC 및 AML 프로세스를 혁신하는 방법

주요 내용

AI와 바이오메트릭스는 KYC 및 AML 프로세스를 변화시켜 향상된 보안, 효율성, 그리고 마찰 없는 사용자 경험을 제공합니다.

AI와 바이오메트릭스의 결합은 신분증의 진위 여부를 확인하고, 데이터베이스와 정보를 대조하며, 기존 방식보다 더 정확하고 빠르게 비정상적인 행동을 탐지할 수 있게 해줍니다.

KYC 및 AML에 AI와 바이오메트릭스를 구현하면 비용 및 처리 시간 단축, 고급 사기 탐지, 그리고 원격 및 자동 온보딩 수행 능력과 같은 이점을 제공합니다.

KYC 및 AML의 미래는 더 빠르고, 안전하며, 사용자 중심의 서비스를 제공함으로써 경쟁 우위를 제공하는 AI 및 바이오메트릭스 기술 도입에 있습니다.

지난 한 해 동안 10개 금융 기관 중 6개가 사기 증가를 보고했습니다. 따라서 설문 조사에 참여한 조직의 85% 이상이 향후 몇 달 내에 신원 확인(KYC) 및 자금 세탁 방지(AML) 프로세스에 적용되는 인공지능(AI) 및 바이오메트릭스 기술에 투자하거나 투자를 늘릴 계획이라는 점은 이해할 만합니다.

위의 모든 것을 좋은 고객 경험과 결합하는 것이 가능하다고 생각하시나요? 그렇습니다. 많은 기업들이 매일 추구하는 것이 바로 이것입니다.

디지털 혁명은 신원 확인 및 사기 방지와 관련하여 많은 중요한 과제를 가져왔습니다. 사기로 인한 비용이 지속적으로 증가함에 따라 다양한 조직들은 진정한 곡예사처럼 행동해야 합니다. 사용자 경험과 규정 준수 사이의 균형을 찾는 것이 중요합니다.

KYC 및 AML 프로세스에서 인공지능과 바이오메트릭스가 작동하는 방식

인공지능과 바이오메트릭스를 선두로 하는 기술은 사기 범죄와 싸우고 이를 근절하는 데 있어 주요 동맹국이 되었습니다. KYC 및 AML 프로세스(Know Your Customer 및 Anti-Money Laundering)는 이러한 개발을 적용할 때 가장 큰 혜택을 볼 수 있는 두 가지 프로세스 중 하나입니다. 결합하면 다른 어떤 전통적인 인증 방법보다 훨씬 더 많은 보안을 제공할 수 있습니다.

신원 확인에서의 인공지능

AI는 인간의 한계를 훨씬 뛰어넘는 분석 및 의사 결정 능력을 추가함으로써 KYC 및 AML 프로세스를 재정의하는 데 도움을 주고 있습니다. 머신 러닝 알고리즘은 실시간으로 방대한 양의 정보를 처리할 수 있으며, 인간의 눈에는 보이지 않을 수 있는 특정 패턴과 이상 징후를 식별할 수 있습니다.

예를 들어, 인공지능 덕분에 다음과 같은 것이 가능합니다:

• 위조, 수정 또는 인공지능으로 생성된 문서를 방지하여 신분증의 진위 여부를 확인합니다.
• 사용자 정보를 다양한 데이터베이스와 비교하여 더 짧은 시간 내에 더 광범위하고 더 나은 분석을 가능하게 합니다.
• 사용자의 특정 비정상적인 행동을 탐지합니다.

바이오메트릭스는 사용자 인증 프로세스를 최적화합니다

바이오메트릭스는 사기와의 싸움과 신원 확인 프로세스 최적화에 있어 또 다른 핵심 도구입니다. 얼굴 인식에 초점을 맞추면, 다양한 생체 인식 요소를 확인하고 제시된 문서의 요소와 대조하는 기술로, 확인 프로세스 동안 훨씬 더 많은 보안을 제공합니다.

그러나 시스템을 속이려고 하는 딥페이크나 마스크와 같은 일부 사기가 있습니다. 바이오메트릭스와 인공지능의 조합은 사람의 인간성을 보장하는 수동 활성 테스트를 통해 패턴을 감지함으로써 이 문제를 해결할 수 있습니다.

이 기술을 KYC 및 AML 프로세스에 적용하는 이점은 명백합니다. 바이오메트릭스는 온보딩 프로세스 동안 안전하고 마찰 없는 확인을 가능하게 하며, 신원 도용이나 딥페이크와 같은 사기 시도를 탐지하고 방지합니다.

KYC 및 AML 동안 AI와 바이오메트릭스 구현의 이점

KYC 및 AML 프로세스에 인공지능과 바이오메트릭스를 추가하면 기업과 사용자 모두에게 많은 이점을 제공할 수 있습니다. 프로세스를 더 효율적으로 만들고, 운영 비용을 절감하거나 향상된 사용자 경험을 제공하는 것에 대해 이야기하고 있습니다.

1. 효율성과 정확성 향상. AI 기반 시스템은 수동 방식보다 훨씬 더 빠르게 정보를 처리하고 확인할 수 있어 인적 오류를 줄이고 정확성을 높일 수 있습니다.
2. 비용 및 처리 시간 단축. KYC 및 AML 프로세스를 자동화하면 의심할 여지 없이 비용 절감(특히 이 서비스를 아웃소싱하는 경우)과 더 나은 온보딩 시간을 제공할 수 있습니다.
3. 향상된 사용자 경험. 위와 관련하여, 몇 초 안에 마찰 없는 온보딩을 제공하면 고객 만족도를 높이고 온보딩 프로세스 중 이탈률을 줄이는 데 도움이 됩니다.
4. 고급 사기 탐지. AI 알고리즘은 바이오메트릭스와 결합하여 복잡한 사기 패턴, 신원 도용 시도 또는 기존 시스템에서는 눈에 띄지 않을 수 있는 기타 범죄(예: AI 생성 가짜 문서)를 식별할 수 있습니다.
5. 원격 및 자동 온보딩. AI와 바이오메트릭스 덕분에 이러한 신규 사용자 등록 프로세스를 자동 조종 장치에 올려놓으면 사용자가 언제 어디서나 안전하게 플랫폼에 가입할 수 있습니다.

AI 및 바이오메트릭스 vs 기존 KYC 및 AML 방식

통합된 AI 및 바이오메트릭스를 갖춘 새로운 기술과 기존 신원 확인 방식을 비교하면 명확한 승자가 있습니다. 이 표에서는 두 가지 방식의 주요 차이점을 보여줍니다.

이러한 방식으로 AI 및 바이오메트릭스 기술을 도입하면 기업에 상당한 경쟁 우위를 제공합니다. 더 빠르고, 안전하며, 사용자 중심의 서비스를 제공할 수 있습니다.

결론: 안전하고 사용자 중심의 미래

AI와 바이오메트릭스는 KYC 및 AML 프로세스를 혁신하는 데 있어 핵심 무기입니다. 이러한 기술은 보안을 강화하고 규정 준수를 보장하는 동시에 더욱 원활하고 신뢰할 수 있는 사용자 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다.

기업의 경우 이러한 기술을 도입하는 것은 더 이상 선택 사항이 아닙니다. 이는 이제 필수가 되고 있습니다. KYC 및 AML 프로세스에 바이오메트릭스와 인공지능을 구현하는 것은 해당 분야 내에서 경쟁 우위가 될 것이며, 디지털 금융의 미래에서 보안 및 규제 과제를 해결하는 데 도움이 될 것입니다.

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왜 이렇게 할까요? 생성형 인공지능 사기나 딥페이크 시대에 신원 확인은 기본적인 권리여야 한다고 이해하기 때문입니다. 이런 식으로 기업은 운영 비용을 최적화하면서 KYC 및 AML 규정을 준수할 수 있습니다. 이 블로그 기사에서 자세히 읽어보실 수 있습니다.

KYC의 미래는 지능적이고, 안전하며, 사용자 중심입니다. 그리고