2021 AI 비즈니스 모델 캔버스

01. 프로젝트 개요 및 목적

대출 진행 시 본인 인증과 이를 근거로 신분증 및 운전면허증을 첨부하게 되어있다. 
또한, 중고차 담보 대출 진행 시 대출 신청서와 함께 담보 차량의 사진을 첨부한다. 
심사 단계에서 차량 존재 여부, 차종, 손상 여부 등을 담당자가 육안으로 검증한다.
이 과정에서 대출을 신청한 차량과 실제 차량이 다른 경우도 발견된다. 
사람이 검수하는 단계를 거치다 보니 많은 인력과 시간도 소요됐다.

• 이번 프로젝트를 통해 반복적인 개인 정보 입력 과 대출 심사와 차량 검수 단계를 자동화하여 정확성을 높이고 프로세스를 개선하려한다.
  더불어 대출 사기 및 검수 과정에서의 오류 가능성도 근본적으로 차단하는 효과도 기대된다.
  

02. 데이터 요구사항

이미지 합성을 통한 데이터 학습
https://medium.com/@aimap.marker/%EC%9D%B4%EB%AF%B8%EC%A7%80-%ED%95%A9%EC%84%B1%EC%9D%84-%EC%9D%B4%EC%9A%A9%ED%95%B4-%EB%A7%9E%EC%B6%A4%ED%98%95-ocr-%EC%97%94%EC%A7%84-%EB%A7%8C%EB%93%A4%EA%B8%B0-632602e59571

03. 활용 방안 및 기대결과

• 1. 영수증
     영수증의 유형과 패턴을 자동 분석하여 매장 정보, 결제 내역, 지불 방식 등 영수증의 기재된 정보를 추출
• 2. 신용카드
     다양한 카드 형태를 인식하며 카드번호와 유효기간을 추출
• 3. 사업자 등록증
     사업자 등록증 문서를 자동 분석하여 등록번호, 법인명, 대표자 등 사업자 등록증의 기재된 정보를 추출
• 4. 신분증
     다양한 형태의 신분증 - 주민등록증(구형,신형)/운전면허증(구형,신형)/여권(국내)) 항목들을 추출
• 5. 결론
     이를 통해 스마트폰으로 촬영한 신분증, 카드, 등록증을 자동으로 인식하여,  금융 서비스 절차의 간소화를 통해 금융 서비스에 대한 고객 만족도가 향상시킬 수 있을  것이며, 신분증 인식만 아니라 운전면허증 등, 금융 서비스에 필요한 다양한 관련 필수 정보를 OCR을 통해 속도 및 효율을 증가시킬 수 있다.

04. AI 핵심기능 / 알고리즘

• 1. 이미지 생성
     텍스트 크기, 폰트, 위치 등도 일정한 편입니다. 우리는 아래와 같이 텍스트패턴을 정의하여 임의로 데이터를 생성했고 이를 이용해서 주민등록증 이미지를 생성
• 2. 이미지 전처리 (OpenCV)
     워터마크, 빛반사, 외부 Object 제거
• 3. OCR 파이프라인 (Tesseract)
     Text Detection, Text Recognition, Classification를 거쳐 필수 정보 글자 추출
• 4. 데이터 labeling 
     Text recognition의 결과물을 이용하여 어떤 text가 사용자가 관심있는 정보인지 분류하는 단계입니다. 분류에는 text box의 특징과 text 자체의 특징을 변수로 이용할 수 있습니다. 이번 구현에서는 text box의 좌표만을 이용하여 분류를 구현
• 5. 마이데이터, 스크래핑
     데이터 labeling 데이터를 OpenApi를 활용하여 신용기관(정부24, KCB, KCI, CIS 등) 검증 절차

05. 데이터 (이미지 생성)

이름, 주민등록번호, 주소, 발급처 등으로 텍스트 패턴이 정해져 있습니다. 그리고 텍스트 크기, 폰트, 위치 등도 일정한 편입니다. 텍스트패턴을 정의하여 임의로 데이터를 생성했고 이를 이용해서 주민등록증 이미지를 생성할 수 있습니다.

06. 모델 평가지표 / 학습루프

마이데이터, 스크래핑

• 데이터 labeling 데이터를 OpenApi를 활용하여 신용기관(정부24, KCB, KCI, CIS 등) 검증 절차
  

07. 가치제안 / 혁신비용 / 혁신편익

As - IS :

• 정부24, KCB 등 ( Anylink[MCI], 웹 스크래핑 ) 관련 솔루션 의존성 및 지속 지출 문제 발생 (매월 수천만원)
• 솔루션 제공 업체 유지보수 및 응대 이슈
• 솔루션 제공 업체 내부 서비스 이슈 발생 시 파악 불가 (책임 전가 불가)
• 매년 재계약 시 갑, 을 관계의 변화 및 2중화 이슈 발생

To - Be :

• 기존 솔루션 의존성에서 벗어나 자체 솔루션 보유로 추후 솔루션 제공자로 변경 가능
• 지속적으로 발생하던 비용을 줄여 차세대 플랫폼, 프로젝트 진행으로 유기적 변화 가능
• 공공기관과 다이렉트 연결로 인해 빠른 피드백 및 오류 파악 가능
• 매년 재계약으로 인한 시간적 비용 감축
• 일부 고객의 추가 입력을 요구하던 프로세스에서 사진 첨부로 대출 진행 시 시간 감축

위와 같이 많은 이점은 있을거 같다. 
하지만, 간혹 돈을 지불하더라도 책임 전가와 유지보수 대행은 엄청난 이점이 되는 경우도 있다.
당장 모든 솔루션을 변화하는 것보다는 의존성, 단기적인 지출을 줄이는 의미에서 시스템 2중화를 하는것은 가지가 있을거 같다.