시니어를 위한 AI-OCR 모바일 뱅킹
손글 (SonGeul)
- 기간
- 2025.09 – 2025.12
- 역할
- PM · 프론트엔드
배경
- 60대 이상의 모바일금융 이용률은 53.8%로, 20~40대(95% 이상)보다 40%p 넘게 낮습니다(한국은행, 2024). 2030년에는 65세 이상 인구가 1,000만 명을 넘어설 전망이며(통계청 2024), 상당수 고령층이 금융 업무를 가족에 의존하고 있습니다.
- 은행 점포 폐쇄와 ATM 축소로 지방 소도시 금융 접근성이 급락했고, 착오송금의 주요 원인은 '계좌번호 입력 오류'입니다. 기존 앱은 인증 절차 복잡·보안 불안감으로 고령층 진입 장벽이 높습니다.
- 2025 한국정보기술전략혁신학회(KIITI) 동계 학술대회 아이디어 및 앱 개발 콘테스트 출품 작품입니다. 6인 팀(프론트엔드 3 · 백엔드 3)의 PM으로 기획·AI 설계·프론트엔드 개발을 리드했습니다.
실행
서비스 기획 및 UX 설계
- '입력 제거' 개념의 UX 플로우를 설계했습니다: 촬영(손글씨 메모) → 확인(AI-OCR 인식 결과) → 승인(가족 2단계 인증) 3단계로 단순화.
- SAFE 프레임워크(Security·Assets·Family Connect·Education) 기반 부가 기능 체계화 및 가족 연동 안전망 설계.
AI 시스템 설계
- CLOVA OCR + Google Vision + 자체 파인튜닝 모델 앙상블(가중 투표 방식)을 설계하여 OCR 인식률의 한계를 보완했습니다. 3단계 이상 패턴 감지 로드맵(Rule → 통계 → ML·Isolation Forest·LSTM)을 수립했습니다.
- LLM 역할을 NLU(텍스트 의미 분석)와 XAI(위험 설명)로 분리 설계하고, 사용자 수정 데이터를 자동 학습하는 피드백 루프를 포함했습니다.
비즈니스 모델 설계
- 통계청 고령 인구 통계를 기반으로 시장 규모를 직접 산정하고, 4개 수익원을 설계했습니다: B2C 구독 / B2B 라이선싱(금감원 고령자 서비스 의무화 규제 활용) / Financial Brokerage / Government Grants.
기존 습관
고령층이 이미 하고 있는 계좌번호 손글씨 메모를 입력 수단으로 활용
① 촬영
CLOVA OCR + Google Vision + 자체 파인튜닝 모델의 가중 투표로 인식
② 확인
인식된 수취인·계좌·금액을 큰 글씨로 본인이 확인
③ 승인
송금이 실행되기 전에 가족이 한 번 더 확인하는 2단계 인증
송금 완료
착오송금의 주요 원인인 계좌번호 직접 입력이 흐름에서 사라짐
OCR 인식에는 오차가 있다는 전제에서, 송금 전에 본인과 가족이 한 번씩 확인하는 단계를 두어 인증·보안 요건을 유지했습니다.
결과
- 2025 KIITI 동계 학술대회 아이디어 및 앱 개발 콘테스트 우수상 수상.
배운 점
- 시니어에게 새로운 사용법을 가르치는 대신, 계좌번호를 손글씨로 메모하던 습관을 그대로 송금 입력으로 활용했습니다. 새로운 조작을 익히는 것 자체가 시니어에게는 부담이라고 판단했습니다.
- OCR 인식률에는 한계가 있다는 전제에서 설계를 시작했습니다. 인식 결과를 큰 글씨로 재확인하는 단계를 넣고 앙상블로 보정했습니다. 인식이 틀리더라도 잘못된 송금으로 이어지지 않아야 시니어가 안심하고 쓸 수 있다고 판단했습니다.