Didit과 Apache Iceberg를 활용한 규정 준수 데이터 레이크 구축 (KO-1)

구조화된 신원 데이터Didit 플랫폼은 OCR 추출, 생체 인식 점수, AML 심사 결과 등 고도로 구조화된 신원 확인 데이터를 제공하며, 이는 규정 준수 데이터 레이크로 직접 수집하기에 이상적입니다.

규정 준수를 위한 Apache IcebergApache Iceberg는 스키마 진화, 숨겨진 파티셔닝, 시간 이동과 같은 주요 기능을 제공하여 불변하고 감사 가능하며 고성능 규정 준수 데이터 레이크를 구축하는 데 탁월한 선택입니다.

원활한 통합Didit의 깔끔한 API를 활용하면 기업은 실시간 신원 확인 결과를 Iceberg 데이터 레이크로 쉽게 스트리밍하여 규제 요구 사항에 대한 시기적절하고 정확한 기록 보관을 보장할 수 있습니다.

Didit의 장점Didit은 무료 핵심 KYC, 모듈식 설계, AI 기반 접근 방식을 통해 규정 준수 데이터 아키텍처를 단순화하며, Apache Iceberg와 같은 솔루션을 통해 고급 분석 및 감사를 위한 고품질 구조화된 데이터를 제공합니다.

현대적 규정 준수 데이터 레이크의 필요성

오늘날 고도로 규제된 환경에서 조직은 고객 신원 확인 프로세스에 대한 포괄적이고 감사 가능한 기록을 유지해야 하는 엄청난 압력에 직면해 있습니다. 기존의 데이터 사일로와 비정형 데이터는 규정 준수를 어렵고 느리며 비용이 많이 들게 만듭니다. 최신 데이터 아키텍처를 기반으로 구축된 규정 준수 데이터 레이크는 확장 가능하고 유연한 솔루션을 제공합니다. 이는 다양한 데이터 소스를 중앙 집중화하고, 고급 분석을 가능하게 하며, 규제 조사를 위한 필수 감사 추적을 제공합니다. 목표는 원시 확인 입력 및 결과를 가장 엄격한 감사에도 견딜 수 있는 구조화되고 쿼리 가능한 자산으로 전환하는 것입니다.

이러한 데이터 레이크의 주요 요구 사항에는 불변성, 스키마 유연성, 분석 쿼리 성능, 강력한 데이터 거버넌스가 포함됩니다. 바로 여기서 Didit의 구조화된 신원 데이터와 Apache Iceberg의 테이블 형식 조합이 빛을 발합니다. Didit은 고품질의 사전 처리된 신원 데이터를 제공하고, Iceberg는 해당 데이터를 효과적으로 대규모로 관리하기 위한 아키텍처 백본을 제공합니다.

Apache Iceberg가 규정 준수 데이터에 이상적인 이유

Apache Iceberg는 데이터 레이크에서 개방형 테이블 형식의 표준으로 빠르게 자리 잡고 있으며, 그 기능은 규정 준수에 특히 적합합니다. 스키마 변경 및 데이터 일관성 문제로 어려움을 겪을 수 있는 기존 데이터 레이크 접근 방식과 달리, Iceberg는 객체 스토리지 위에 트랜잭션 계층을 제공하여 데이터베이스와 유사한 기능을 제공합니다. 규정 준수를 위한 판도를 바꾸는 이유는 다음과 같습니다.

• 스키마 진화: 규정 준수 요구 사항은 변경될 수 있으며, 신원 확인 중에 수집되는 데이터 포인트도 마찬가지입니다. Iceberg는 기존 쿼리를 손상시키거나 비용이 많이 드는 데이터 재작성을 요구하지 않고도 안전한 스키마 진화(열 추가, 삭제 또는 이름 변경)를 허용합니다. 이러한 유연성은 새로운 규제에 적응하는 데 중요합니다.
• 시간 이동: 특정 시점에 존재했던 데이터를 쿼리하는 기능은 감사에 매우 중요합니다. Iceberg의 시간 이동 기능을 통해 감사자는 신원 확인 기록의 과거 상태를 재구성하여 언제든지 규정 준수를 증명할 수 있습니다.
• 숨겨진 파티셔닝: Iceberg는 파티셔닝 체계를 자동으로 관리하여 물리적 레이아웃과 논리적 테이블을 분리합니다. 이는 기본 데이터 구성을 알 필요 없이 쿼리 성능을 최적화하여 규정 준수 분석가의 데이터 액세스를 단순화합니다.
• 원자성 및 신뢰성: Iceberg는 원자성 트랜잭션을 보장하여 데이터 쓰기가 전부 또는 전무임을 보장합니다. 이는 부분적이거나 손상된 데이터 상태를 제거하여 중요한 규정 준수 기록을 위한 신뢰할 수 있는 기반을 제공합니다.

Didit의 구조화된 신원 데이터를 데이터 레이크에 통합

AI 기반 신원 플랫폼인 Didit은 고도로 구조화되고 실행 가능한 신원 데이터를 생성하도록 설계되었습니다. 이는 규정 준수 데이터 레이크를 채우는 데 이상적인 소스입니다. Didit은 신분증 확인(OCR, MRZ, 바코드)부터 수동 및 능동 생체 인식, 1:1 얼굴 매칭, AML 심사 및 모니터링, 주소 증명에 이르기까지 다양한 신원 확인 검사를 처리합니다. 이러한 각 서비스는 세심하게 분류되고 형식화된 풍부하고 세분화된 데이터 포인트를 생성합니다.

예를 들어, Didit을 통한 신분증 확인 세션은 추출된 문서 데이터(이름, 생년월일, 문서 번호, 만료일), 진위 확인 결과(위변조 감지, 문서 생체 인식 점수), 그리고 잠재적으로 연령 추정 결과를 제공합니다. 이 모든 데이터는 깔끔한 API를 통해 반환되어 통합을 간소화합니다. 마찬가지로 AML 심사는 상세한 감시 목록 일치 및 위험 점수를 제공합니다. 이 구조화된 출력은 Iceberg로 수집하기 전에 광범위한 데이터 변환의 필요성을 최소화하여 통찰력 확보 시간을 단축하고 데이터 엔지니어링 오버헤드를 줄입니다.

통합 프로세스는 일반적으로 다음을 포함합니다.

1. API 통합: Didit의 개발자 우선 API를 사용하여 실시간 또는 거의 실시간으로 확인 결과를 캡처합니다.
2. 데이터 스트리밍: Didit의 구조화된 JSON 또는 Avro 데이터를 메시지 큐(예: Kafka)로 스트리밍하거나 데이터 레이크의 수집 계층으로 직접 스트리밍합니다.
3. Iceberg 테이블 생성: Didit의 출력과 일치하는 스키마로 Iceberg 테이블을 정의합니다. 규정 준수 요구 사항 또는 Didit의 데이터 출력이 진화함에 따라 Iceberg의 스키마 진화 기능을 활용하여 적응합니다.
4. 데이터 레이크 스토리지: S3, ADLS 또는 GCS와 같은 비용 효율적인 객체 스토리지에 Iceberg 테이블 데이터를 저장합니다.

감사 가능하고 고성능 규정 준수 워크플로우 구축

Didit의 데이터가 Iceberg 테이블에 저장되면 강력한 규정 준수 및 감사 워크플로우를 구축할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 위험 점수를 초래했거나 특정 문서 유형과 관련된 모든 신원 확인 세션을 쉽게 쿼리할 수 있습니다. 시간 이동 기능은 감사자가 온보딩 또는 주기적 검토 시점의 고객 KYC 프로필 상태를 정확하게 재현할 수 있도록 합니다.

Didit의 노코드 비즈니스 콘솔을 통해 제공되는 오케스트레이션된 워크플로우를 사용하면 다단계 확인 과정을 정의할 수 있습니다. 이러한 워크플로우 내의 각 단계(예: 문서 확인 후 생체 인식, AML 심사)의 결과는 모두 캡처되어 Iceberg 테이블로 수집될 수 있으며, 사용자 여정의 완전한 감사 추적을 제공합니다. 또한 Didit은 모든 확인 세션에 대해 규정 준수 준비된 PDF 보고서를 생성하여 추가적인 감사 가능한 증거 계층을 제공할 수 있습니다.

Iceberg를 사용하면 GDPR 또는 CCPA와 같은 규제 의무에 따라 데이터 수명 주기를 관리하기 위해 트랜잭션 기능을 활용하여 데이터 보존 정책 및 익명화 전략을 효율적으로 구현할 수도 있습니다. 숨겨진 파티셔닝 및 술어 푸시다운의 성능 이점은 대규모 규정 준수 데이터 세트도 빠르게 쿼리할 수 있음을 의미하며, 감사 요청에 대한 신속한 응답을 가능하게 합니다.

Didit이 도움이 되는 방법

Didit은 강력한 규정 준수 데이터 레이크를 위한 기본 구성 요소를 제공하는 AI 기반 개발자 우선 신원 플랫폼입니다. 당사 플랫폼의 모듈식 아키텍처는 신분증 확인(OCR, MRZ, 바코드) 및 수동 및 능동 생체 인식부터 AML 심사 및 모니터링, NFC 확인에 이르기까지 필요한 확인 구성 요소를 선택하고 선택할 수 있음을 의미합니다. 각 제품은 다운스트림 시스템으로의 원활한 통합을 위해 설계된 고도로 구조화된 기계 판독 가능한 데이터를 생성합니다.

AI 기반에 대한 당사의 약속은 귀하가 받는 데이터가 정확하고 포괄적이며 분석 사용 사례에 최적화되도록 보장합니다. Didit의 무료 핵심 KYC는 기업이 선불 비용 없이 규정 준수 인프라를 구축할 수 있도록 하며, 설정 비용이 없는 성공적인 검사당 지불 모델은 모든 규모의 회사에 경제적으로 실행 가능한 솔루션을 제공합니다. Didit은 구조화되고 감사 가능한 신원 데이터를 제공함으로써 특히 Apache Iceberg와 같은 강력한 도구와 함께 사용할 때 규정 준수 데이터 레이크를 구축하고 유지 관리하는 것과 관련된 복잡성과 비용을 크게 줄입니다.

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