대한민국금융·보험2024 – 진행 중토스뱅크
머신러닝 신분증 확인과 촬영 피드백
토스뱅크, 머신러닝 촬영 피드백으로 이후 신분증 반려가 약 1.5~2% 줄었다고 밝혔다
문제
사람이 하는 신분증 확인은 고객 수가 늘면서 함께 늘었다. 사진이 반려되면 고객은 다른 이미지를 다시 제출하고 인증을 기다려야 했다.
접근 방식
토스뱅크는 이미지 분류와 객체 탐지 모델로 문서 품질을 점수화했다. 시스템은 명백한 실패는 반려하고 불확실한 경우는 직원에게 넘겼으며, 최종 승인은 직원이 맡았다. 은행은 같은 모델로 사진을 찍는 동안 무엇을 고쳐야 하는지 고객에게 안내했고, 기준값은 A/B 테스트로 정했다.
주요 수치
about 1.5–2%A/B 테스트에서 이긴 안의 이후 서류 반려율이 대조군보다 낮아진 정도, 토스뱅크 발표 기준
시사점
더 이른 피드백은 촬영 단계 통과율을 크게 바꾸지 않고 이후 반려를 줄였다. 은행은 보고한 감소율이 상대 변화인지 퍼센트포인트인지 밝히지 않았다.
분류
출처
출처 요약
[1]Toss Tech2024년 6월 20일
토스뱅크 엔지니어는 실제 운영 중인 문서 품질 모델과 촬영 피드백을 설명했다. 테스트에서 이긴 안은 이후 반려를 약 1.5~2% 낮췄고, 촬영 단계 통과율은 거의 차이가 없었다.
자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.
등록일 2026년 11월 1일 · 수정일 2026년 11월 1일