AI/ML 시대의 신원 데이터 스키마 진화 (KO)

사일로에서 상호 운용성으로의 전환단편화되고 경직된 경우가 많았던 전통적인 신원 데이터는 다양한 시스템 전반에 걸쳐 원활한 통합 및 분석을 가능하게 하는 유연하고 표준화된 스키마로 대체되고 있습니다.

AI/ML이 이끄는 힘고급 사기 탐지, 개인화된 사용자 경험 및 강력한 보안 조치에 대한 요구는 머신러닝 모델에 최적화된 신원 데이터를 필요로 하며, 이는 더욱 풍부하고 실시간이며 개인 정보 보호가 가능한 속성을 요구합니다.

설계에 의한 개인 정보 보호는 필수적입니다데이터 사용이 증가함에 따라 신원 스키마 설계는 사용자 신뢰 및 규제 준수를 유지하기 위해 차등 개인 정보 보호, 동형 암호화 및 영지식 증명과 같은 개인 정보 보호 기술을 본질적으로 통합해야 합니다.

재사용 가능하고 검증 가능한 자격 증명의 부상미래의 신원 스키마는 자기 주권 신원 원칙을 지원하여 사용자가 데이터를 제어하고 검증 가능한 자격 증명을 효율적으로 공유할 수 있도록 하여 보안과 사용자 경험을 모두 향상시킬 것입니다.

AI 기반 신원의 새벽: 스키마가 그 어느 때보다 중요한 이유

디지털 세계는 인공지능과 머신러닝의 광범위한 영향으로 심오한 변화를 겪고 있습니다. 개인화된 추천부터 정교한 사기 탐지에 이르기까지 AI/ML 모델은 우리가 기술 및 서로와 상호 작용하는 방식을 재편하고 있습니다. 이 혁명의 중심에는 온라인에서 누군가가 누구인지 증명하는 근본적인 개념인 신원이 있습니다. AI가 디지털 신원을 효과적으로 확인, 인증 및 보호하려면 기본 데이터 스키마가 전통적이고 종종 경직된 구조를 넘어 진화해야 합니다.

역사적으로 신원 데이터는 특정 애플리케이션을 위해 설계되었으며 종종 상호 운용성이 부족한 사일로형 데이터베이스에 저장되었습니다. 고객 온보딩, HR 및 사기 방지를 위한 별도의 시스템을 각각 자체 데이터 형식으로 생각해보십시오. 이러한 단편화는 개인의 신원에 대한 전체적인 시야를 확보하기 어렵게 만들어 비효율성, 불일치 및 취약점을 초래했습니다. AI의 출현으로 이러한 한계는 더욱 증폭됩니다. AI 모델은 풍부하고 일관되며 잘 구조화된 데이터에서 번성합니다. 정확한 결정을 내리기 위해 생체 인식 및 문서 세부 정보에서 행동 패턴 및 거래 기록에 이르는 다양한 속성을 실시간으로 처리해야 합니다. 이는 신원 데이터가 수집, 저장, 처리 및 공유되는 방식에 대한 근본적인 재고를 필요로 합니다.

현대 신원 데이터 스키마는 더욱 동적이고 확장 가능하며 상호 운용 가능하게 진화하고 있습니다. 생체 인식 템플릿, 활성 감지 점수, AML 심사 결과 및 장치 인텔리전스를 포함한 더 넓은 범위의 데이터 유형을 지원하도록 설계되었습니다. 또한 오늘날의 빠르게 변화하는 디지털 경제에서 중요한 즉각적인 확인 및 사기 탐지를 가능하게 하는 AI 알고리즘에 필요한 빠른 수집 및 처리를 촉진해야 합니다. 이러한 변화는 단순히 더 많은 필드를 추가하는 것이 아니라 AI 기능이 계속 발전함에 따라 새로운 데이터 소스 및 분석 기술에 적응할 수 있는 유연한 프레임워크를 만드는 것입니다.

AI/ML을 위한 진화된 신원 데이터 스키마의 주요 특징

차세대 신원 데이터 스키마는 AI/ML 기반 신원 솔루션의 요구 사항을 충족하는 몇 가지 중요한 특성을 가지고 있습니다.

1. 세분화 및 풍부함: AI 모델은 더 자세한 입력으로 더 잘 작동합니다. 스키마는 이제 ID 문서에서 추출된 특정 기능(예: 홀로그램 요소, 글꼴 분석), 생체 인식 임베딩(원시 이미지가 아님), 활성 점수, 장치 지문, IP 평판 및 행동 생체 인식과 같은 세분화된 데이터 포인트를 포함합니다. 이러한 풍부함은 AI가 더 정확한 위험 프로필을 구축하고 미묘한 이상 징후를 감지할 수 있도록 합니다.
2. 표준화 및 상호 운용성: 독점 데이터 형식은 다양한 시스템 및 조직 간의 상호 운용성을 촉진하는 표준화된 스키마(예: JSON-LD, W3C 검증 가능한 자격 증명)로 대체되고 있습니다. 이를 통해 데이터 교환이 용이해지고 사기 방지 네트워크 및 재사용 가능한 신원 이니셔티브에 필수적인 더욱 연결된 신원 생태계를 만들 수 있습니다.
3. 실시간 처리 기능: AI 기반 신원 확인은 종종 밀리초 단위로 이루어져야 합니다. 스키마는 높은 처리량, 낮은 지연 시간의 데이터 수집 및 검색에 최적화되어 스트리밍 분석 및 이벤트 기반 아키텍처를 지원해야 합니다. 이는 배치 처리에서 지속적인 실시간 데이터 흐름으로 전환하는 것을 의미합니다.
4. 개인 정보 보호 속성: 더 민감한 데이터가 수집됨에 따라 개인 정보 보호가 가장 중요해집니다. 진화된 스키마는 차등 개인 정보 보호, 데이터 최소화, 익명화, 가명화, 심지어 동형 암호화 또는 영지식 증명과 같은 고급 암호화 기술을 위한 메커니즘을 통합합니다. 예를 들어, 사용자의 생년월일을 저장하는 대신 시스템은 '18세 이상'인지 여부를 나타내는 부울 또는 원시 생체 데이터 대신 생체 인식 해시만 저장할 수 있습니다.
5. 버전 제어 및 확장성: 신원 요구 사항 및 AI 모델은 끊임없이 진화하고 있습니다. 스키마는 기존 시스템을 손상시키지 않고 새로운 데이터 유형, 확인 방법 및 규제 변경 사항을 수용하기 위한 내장 버전 관리 및 확장성이 필요합니다.

사기 탐지의 예를 생각해 봅시다. 이전 스키마는 ID 번호와 이름만 기록할 수 있습니다. AI 지원 스키마는 문서 유형, 발행 국가, 활성 점수, 얼굴 유사성 점수, IP 주소, 장치 ID, 심지어 온보딩 흐름 중 행동 패턴까지 포함합니다. 이 포괄적인 데이터 세트는 AI가 더 간단한 스키마라면 놓쳤을 정교한 딥페이크 공격 또는 합성 신원을 식별할 수 있도록 합니다.

스키마 진화의 과제와 기회

AI/ML을 위한 신원 데이터 스키마를 진화시키는 것은 어려움이 없는 것은 아닙니다. 현대적인 확인 프로세스에서 생성되는 엄청난 양과 속도의 데이터는 압도적일 수 있습니다. 다양한 소스에서 데이터 품질, 일관성 및 무결성을 보장하는 것은 끊임없는 싸움입니다. 또한 데이터 개인 정보 보호에 대한 규제 환경(GDPR, CCPA 등)은 복잡하고 끊임없이 변화하므로 처음부터 규정 준수를 염두에 두고 스키마를 설계해야 합니다.

그러나 기회는 엄청납니다. AI/ML에 최적화된 신원 데이터를 통해 기업은 다음을 달성할 수 있습니다.

• 뛰어난 사기 탐지: AI 모델은 인간 검토자가 놓칠 수 있는 사기를 나타내는 미묘한 패턴을 식별하여 정확도를 높이고 재정적 손실을 줄일 수 있습니다.
• 향상된 사용자 경험: AI가 신원을 신속하게 확인하고 마찰을 줄일 수 있으므로 더 빠르고 원활한 온보딩 및 인증 프로세스를 제공합니다.
• 운영 비용 절감: AI 기반 자동화는 수동 검토의 필요성을 줄여 인건비를 절감하고 효율성을 향상시킵니다.
• 더 나은 규정 준수: AI는 포괄적이고 구조화된 데이터를 활용하여 AML 위험을 모니터링하고 규제 요구 사항 준수를 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 개인화된 보안: 실시간 위험 평가를 기반으로 하는 적응형 인증은 필요할 때 더 강력한 보안을 제공하고 위험이 낮은 시나리오에서는 더 가벼운 검사를 제공합니다.

사용자가 한 번 확인하고 사전 확인된 자격 증명을 안전하게 공유하는 재사용 가능한 KYC로의 전환은 또 다른 중요한 기회입니다. 이는 민감한 데이터를 다시 수집하지 않고도 속성의 암호화 확인을 허용하는 표준화된 AI 호환 스키마에 크게 의존합니다.

Didit이 돕는 방법

Didit은 이 진화의 선두에 서서 AI 시대를 위해 처음부터 설계된 올인원 신원 플랫폼을 구축하고 있습니다. 우리의 접근 방식은 확인, 사기 탐지 및 인증을 위한 머신러닝의 잠재력을 최대한 활용하려면 신원 데이터가 다르게 구조화되고 처리되어야 한다는 것을 인정합니다.

우리는 ID 확인 및 생체 인식에서 활성 감지 및 AML 심사에 이르기까지 모든 핵심 신원 기본 요소를 자체적으로 구축했습니다. 이러한 각 모듈은 풍부하고 세분화된 데이터 포인트를 생성하며, 이 데이터 포인터는 즉시 AI 모델에 의해 소비되고 분석됩니다. 당사의 플랫폼은 이러한 다양한 데이터 유형을 조율하는 통합 스키마를 제공하여 전체 신원 수명 주기 전반에 걸쳐 일관성과 상호 운용성을 보장합니다. 이는 다음을 의미합니다.

• 포괄적인 데이터 캡처: 우리는 14,000개 이상의 문서 유형에서 데이터를 추출하고 구조화하며, 512차원 얼굴 임베딩, iBeta 레벨 1 인증을 받은 활성 점수, 장치 인텔리전스 및 실시간 AML 심사 결과를 캡처합니다.
• AI 최적화 데이터 처리: 당사의 아키텍처는 실시간 데이터 수집 및 분석을 위해 설계되어 AI가 신원 확인 및 사기 위험에 대한 즉각적인 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
• 설계에 의한 개인 정보 보호: Didit은 셀카와 같은 민감한 데이터를 메모리에서 처리하고 즉시 삭제하며, 확인을 위해 익명화 또는 가명화된 속성과 부울 결과만 보관합니다. 당사의 스키마는 GDPR을 준수하고 eIDAS2와 호환되도록 구축되어 사용자 개인 정보 보호를 우선시합니다.
• 유연한 워크플로 오케스트레이션: 당사의 시각적 워크플로 빌더를 통해 기업은 AI에서 파생된 점수와 구조화된 신원 데이터를 기반으로 조건부 논리를 활용하여 복잡한 신원 흐름을 정의할 수 있습니다. 예를 들어, 초기 연령 추정이 불확실할 경우 전체 KYC로 에스컬레이션하는 등 적응형 확인 경로를 허용합니다.
• 재사용 가능한 KYC: Didit은 eIDAS2를 준수하는 재사용 가능한 KYC를 촉진합니다. 여기서 사용자의 확인된 신원 속성은 표준화된 개인 정보 보호 스키마에 저장되어 동의하에 플랫폼 간에 공유될 수 있어 반복적인 확인 노력을 최소화합니다.

AI/ML에 최적화된 신원 데이터에 대한 단일 정보원을 제공함으로써 Didit은 기업이 더 빠른 온보딩, 뛰어난 사기 탐지 및 상당한 비용 절감을 달성하는 동시에 사용자 경험을 향상시킬 수 있도록 지원합니다.

시작할 준비가 되셨습니까?

신원의 미래는 AI 기반이며, 그 미래의 기반은 강력하고 유연하며 개인 정보 보호가 가능한 데이터 스키마입니다. 오래된 신원 시스템이 비즈니스를 방해하지 않도록 하세요. AI 시대를 위해 구축된 플랫폼으로 Didit이 신원 확인 프로세스를 어떻게 혁신할 수 있는지 알아보세요. 투명한 가격 책정을 확인하거나 데모를 요청하여 Didit 플랫폼을 직접 확인해 보세요. 또한 잠재적 ROI를 계산하고 Didit이 신원 비용을 최대 70%까지 절감할 수 있는 방법을 알아보세요.