ARGOS Score
소개
사용자의 eKYC 제출 건에 대해 인공지능 기반으로 신원정보에 대한 점수 결과를 산출하고, 고객이 설정한 ARGOS Score 임계점 이상인 경우 자동으로 승인 처리를 완료하는 기능입니다.
즉, 이 기능을 활용하면 기존의 수동 처리 방식을 대체하여 신속하고 효율적인 자동 처리가 가능해집니다. 하지만 너무 걱정하지 마세요! 임계점 이하의 제출 건은 여전히 Agent의 도움을 받으실 수 있습니다.
ARGOS는 언제나 고객의 번거로운 업무를 줄이는데 집중하고 있으니까요.
배경
신분증을 이용한 eKYC의 과정에서는 여러 가지 변수가 존재합니다.
특히 컴퓨터 비전을 이용한 인식 과정에서 빛 반사, 오래된 신분증의 표면, 카메라 등의 영향을 받아 OCR을 진행 시 정확하게 추출되지 않은 경우가 많습니다.
현재 이 경우 많은 사용자들이 OCR이 정확하게 추출되지 않았다는 이유로 처음부터 다시 시도하는 등의 불편함을 겪고 있습니다.
회원의 eKYC 승인을 위한 재시도 횟수가 늘어갈수록 사용자는 서비스로부터 이탈한다는 사실은 자명합니다!
ARGOS Score는 사용자의 이탈을 방지하고 사용자가 제출한 이미지, 텍스트 정보를 종합적으로 분석하여 신뢰도 점수를 산출하고 이를 통해 정확하고 빠른 사용자 온보딩을 지원하기 위해 설계되었습니다.
ARGOS Score Threshold
대시보드에서 설정할 수 있는 ARGOS Score Threshold(임곗값)은 KYC 처리의 자동화 정도를 결정하는 기준입니다. 즉, 자동으로 승인할 것인지 혹은 매뉴얼 검수를 진행할 것인지를 판단하는 기준입니다.
설정된 점수가 높다면 매뉴얼 검수를 많이 진행하게 되고, 설정된 점수가 낮다면 자동 승인이 많이 됩니다.
예를 들어 임곗값을 70점으로 설정하면, KYC 제출 건 중 ARGOS Score가 70점을 초과한 제출 건들은 자동으로 승인되고 70점 이하의 건들은 매뉴얼 검수 후 승인 혹은 거절됩니다.
*별도로 설정하지 않은 경우 기본값 70점이 적용됩니다.
제출 사례를 통한 기능 설명
ARGOS Score는 ARGOS의 인공지능 알고리즘에 따라 산출된 신원정보 인증의 '신뢰도' 점수입니다.
신분증 인식 여부, 신원 정보에 대한 사용자 검증 등을 종합하여 '얼마나 정확한지'에 대한 확률을 산출한 점수입니다. ARGOS 대시보드에서 사용자가 제출한 eKYC 세부정보를 확인하면 위와 같이 정확한 ARGOS Score가 표기됨을 알 수 있습니다.
여기 신분증을 이용한 eKYC를 진행하고자 하는 “LAURIS KRISTIANS PUGEJS” 이름의 제출 건이 있습니다.
사용자가 입력한 최종 eKYC 데이터
| 이름 | 생년월일 | 문서번호 | 개인번호 | 성별 | 국적 | 발급일자 | 만료일자 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
LAURIS KRISTIANS PUGEJS | 1984-11-15 | AMO903jd9f | DL3N390F0M | Male | USA | 2020-03-10 | 2030-03-09 |
eKYC를 진행하게 되면 아날로그 데이터인 신분증에서 여러 가지 OCR을 포함하여 디지털 정보를 추출하게 되며, 해당 디지털 정보의 추출 결과에 따라서 ARGOS Score가 변하게 됩니다.
최종 eKYC 결과는 같지만 디지털 정보 추출 과정에서의 결과에 따라서 ARGOS Score는 그 값이 바뀌게 됩니다.
ARGOS Score는 다음의 정보를 종합하여 점수를 산출 합니다.
인식된 신분증의 Template 유사도
OCR의 추출 값의 신뢰도
사용자가 입력한 최종값의 신뢰도 (진위확인, BAR CODE, MRZ 등으로 추가 검증)
사용자가 입력한 최종값과 OCR의 유사도
아래의 표는 ARGOS Score 예시입니다.
Case 1. ARGOS Score 99점
신분증 인식 성공
OCR 추출 값 및 신뢰도
카테고리 이름 생년월일 문서번호 개인번호 성별 국적 발급일자 만료일자 OCR 추출 값
LAURIS KRISTIANS PUGEJS
1984-11-15
AMO903jd9f
DL3N390F0M
Male
USA
2020-03-10
2030-03-09
OCR 신뢰도
99
99
99
99
99
99
99
99
사용자값 신뢰도
진위확인 성공 : 이름, 생년월일, 문서번호, 개인번호, 발급일자
MRZ 검증 성공 : 생년월일, 문서번호
BAR CODE 검증 : 해당 없음
Case 2. ARGOS Score 80점
신분증 인식 성공
OCR 추출 값 및 신뢰도
카테고리 이름 생년월일 문서번호 개인번호 성별 국적 발급일자 만료일자 OCR 추출 값
LAURIS KRISTIANS
1984-11-15
AM09O3jd9
DL3N390F0M
Male
-
2020-03-10
2030-03-09
OCR 신뢰도
85
80
70
88
90
-
90
88
사용자값 신뢰도
진위확인 성공 : 해당 없음
MRZ 검증 성공 : 이름, 생년월일, 문서번호
BAR CODE 검증 : 해당 없음
Case 3. ARGOS Score 70점
신분증 인식 성공
OCR 추출 값 및 신뢰도
카테고리 이름 생년월일 문서번호 개인번호 성별 국적 발급일자 만료일자 OCR 추출 값
LAUMS KRISHAN
1984-11-15
AM09O3jd9
DL3N390F0M
-
USA
2020-03-10
-
OCR 신뢰도
60
50
-
99
-
80
75
-
사용자값 신뢰도
진위확인 성공 : 해당 없음
MRZ 검증 성공 : 이름, 만료일자
BAR CODE 검증 : 해당 없음
Case 4. ARGOS Score 65점
신분증 인식 성공
OCR 추출 값 및 신뢰도
카테고리 이름 생년월일 문서번호 개인번호 성별 국적 발급일자 만료일자 OCR 추출 값
KRISTIANS PUGEJS
-
AMO903jd9f
DL3N390F0M
-
-
2020-03-10
2030-03-09
OCR 신뢰도
50
-
80
70
-
-
80
60
사용자값 신뢰도
진위확인 성공 : 해당 없음
MRZ 검증 성공 : 해당 없음
BAR CODE 검증 : 해당 없음
Case 5. ARGOS Score 50점
신분증 인식 성공
OCR 추출 값 및 신뢰도
카테고리 이름 생년월일 문서번호 개인번호 성별 국적 발급일자 만료일자 OCR 추출 값
AURIS PU
-
AMO903jd9f
-
-
-
-
2030-03-09
OCR 신뢰도
70
-
90
-
-
-
-
90
사용자값 신뢰도
진위확인 성공 : 해당 없음
MRZ 검증 성공 : 생년월일
BAR CODE 검증 : 해당 없음
Case 6. ARGOS Score 30점
신분증 인식 성공
OCR 추출 값 및 신뢰도
카테고리 이름 생년월일 문서번호 개인번호 성별 국적 발급일자 만료일자 OCR 추출 값
LAURIS KRISTIANS PUGEJS
-
-
-
-
-
-
-
OCR 신뢰도
90
-
-
-
-
-
-
-
사용자값 신뢰도
진위확인 성공 : 생년월일
MRZ 검증 성공 : 해당 없음
BAR CODE 검증 : 해당 없음
Case 7. ARGOS Score 10점 (아무런 신분증 인식되지 않음)
신분증 인식 실패
OCR 추출 값 및 신뢰도
카테고리 이름 생년월일 문서번호 개인번호 성별 국적 발급일자 만료일자 OCR 추출 값
-
-
-
-
-
-
-
-
OCR 신뢰도
-
-
-
-
-
-
-
-
사용자값 신뢰도
진위확인 성공 : 해당 없음
MRZ 검증 성공 : 개인번호, 만료일자
BAR CODE 검증 : 해당 없음
고객사는 임계점을 활용하여 얼마나 추출된 디지털 정보와 사용자가 입력한 최종 eKYC의 데이터가 얼마나 신뢰도 있는지 평가할 수 있습니다.
Best Practice
100% 자동화 된 처리
매뉴얼 검수 대기 시간을 없애고 실시간 자동 처리만 진행하고 싶은 경우 대시보드의 '자동 처리만 진행' 옵션 사용과 ARGOS Score 임곗값 조정을 함께 고려해 볼 수 있습니다.
'자동 처리만 진행' 옵션을 사용할 경우 Pending(매뉴얼 리뷰 필요) 단계로 떨어지는 KYC들을 모두 거절 처리하고 사용자가 다시 KYC를 시도할 수 있는 단계로 만듭니다. 이때, ARGOS Score 임곗값 점수를 적절히 낮춘다면 더 많은 KYC가 승인될 것입니다.
빠른 온보딩을 원한다면
사용자 대기 시간을 줄이고 빠르게 온보딩 하기 위해서는 ARGOS Score 임곗값 점수를 낮게 설정할 수 있습니다. 자동으로승인되는 비율을 높이고 정확도는 사후에 검증합니다.
정확한 신원정보를 원한다면
매뉴얼 검수 비율을 높이고 비교적 정확한 사용자 정보를 확보한 후 온보딩 프로세스를 진행하고 싶다면 ARGOS Score를 높게 설정할 수 있습니다.
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