AWS를 기반으로 신원 검증의 정확성과 속도를 개선한 AuthBridge

AuthBridge는 고용주가 구직자를 확인하고, 온라인 게임 회사가 신규 회원을 검증하며, 은행이 대출 신청자를 확인하는 등의 다양한 작업을 지원하기 위해 인공 지능(AI)을 활용한 실시간 신원 확인을 수행합니다. 검증 프로세스는 회사 설립 이래 크게 발전했습니다. AuthBridge의 설립자 겸 Chief Executive Officer(CEO)인 Ajay Trehan은 “15년 전만 해도 상황은 많이 달랐습니다. 실제 기록을 입력하고 확인하는 데 있어서 인간 노동에 대한 의존도가 높았죠”라고 말합니다.

코로나19 팬데믹으로 인해 2020년에는 AuthBridge의 AI 기반 신원 확인 서비스에 대한 수요가 급증했습니다. 인도의 많은 IT 기업들이 고객의 디지털화 가속화를 지원하기 위해 신규 직원을 빠르게 채용하기를 원했습니다. 게다가 집에 격리된 대출 신청자의 신원을 확인해야 하는 은행 및 금융 서비스 회사의 요청도 크게 증가했습니다.

AuthBridge는 2020년에 IT 인프라를 온프레미스 데이터 센터에서 클라우드로 마이그레이션하기로 결정했습니다. AuthBridge의 Engineering 부문 Vice President인 Shyam Sunder Prawal은 “온프레미스 서버는 하루에 2~3백만 건이 넘는 트랜잭션을 처리하고 있었고 전체 인프라를 관리하기가 복잡해졌습니다”라고 말합니다. 이로 인해 AuthBridge는 클라우드로 전환하는 방안을 고려해 보기로 했습니다. Shyam Prawal은 “데이터 센터에서 클라우드로 수백 기가바이트의 데이터를 문제 없이 원활하게 전송하기를 원했습니다”라고 회상합니다.

철저한 검토를 거친 끝에 AuthBridge는 Amazon Web Services(AWS) 클라우드로 마이그레이션하기로 결정했습니다. Singh은 “AWS는 서비스 범위에 있어서 다른 클라우드 제공업체보다 앞서 있다고 느꼈고, 지금도 마찬가지라고 생각합니다”라고 말합니다. AuthBridge는 마이그레이션 문제를 해결하기 위해 AWS Snowball을 활용했습니다. 이 서비스는 고객에게 대용량 데이터를 Amazon Simple Storage Service(S3)로 전송할 수 있는 견고한 스토리지 디바이스를 제공하며, 데이터 업로드 프로세스는 AWS 직원이 담당합니다. 

AuthBridge는 리프트 앤 시프트 전략을 채택하여 온프레미스 서버에서 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)로 애플리케이션을 마이그레이션하고 MySQL 데이터베이스를 Amazon Relational Database Service(RDS) for MySQL로 이전했습니다. Shyam Prawal은 “Amazon RDS를 사용함으로써 트랜잭션 증가에 맞춰 쉽게 운영 규모를 조정하는 동시에 최고 수준의 보안을 보장할 수 있었습니다. 아울러 Amazon RDS에서 제공하는 관리형 서비스 덕분에 관리의 복잡성을 크게 줄일 수 있었습니다”라고 말합니다. 

AWS로의 마이그레이션은 구직자가 제공한 정보를 검증하는 혁신적인 방법을 개발하게 되는 계기가 되었습니다. 처음에 AuthBridge는 종이 기반 양식과 함께 개인의 신원, 주소, 학력, 고용 이력 및 기타 요소를 증명하는 문서의 복사본을 검증했습니다. 이후 이 회사는 이메일에 첨부된 이들 문서의 디지털 버전을 검토하기 시작했습니다. AuthBridge는 AWS를 사용하여 지원자가 모든 지원 세부 정보를 제출할 수 있는 자체 사용자 지정 백그라운드 검증 플랫폼인 iBRIDGE를 개발하여 검증 방식을 혁신했습니다. Singh은 “AWS에서 iBRIDGE를 활용하여 고객에게 신뢰성, 성능 및 AI 지원 기능을 제공함으로써 채용 프로세스를 가속화하고 인도 경제를 이끌어갈 차세대 인재를 확보할 수 있습니다”라고 말합니다.

이제 iBRIDGE는 다른 AuthBridge 제품과 함께 AI 및 기계 학습을 활용하여 프로세스를 자동화하고 운영을 가속화합니다. AuthBridge는 이미지 검사 및 특정 데이터 추출과 관련한 수작업을 대폭 줄이기 위해 Amazon Rekognition과 Amazon Textract를 배포했습니다. Singh은 “Amazon Rekognition을 사용하여 인물의 셀카를 디지털 ID 문서에 있는 사진과 비교합니다”라고 말합니다. 또한 AuthBridge는 Amazon Textract를 사용하여 생년월일 및 아버지 이름과 같은 세부 정보를 추출합니다. AuthBridge는 이 두 AWS 서비스를 통합함으로써 여러 사용 사례의 처리 정확도를 거의 100%까지 높일 수 있었습니다.

현재 AuthBridge는 Amazon S3를 기반으로 데이터 레이크를 개발하고 있습니다. 데이터 웨어하우스로는 Amazon Redshift를 사용하고, 비즈니스 인텔리전스 계층으로는 Amazon QuickSight를 사용합니다. Shyam Prawal은 “고객에게 데이터 전반에 대한 인사이트를 제공하기 위해 보고서와 대시보드를 만들고 있습니다. 이 정보에는 부서당 채용 인원과 지원자의 신원 조회에서 누락된 모든 영역의 정보가 포함될 수 있습니다. 고객은 이 데이터를 사용하여 채용 방식을 개선할 수 있습니다”라고 설명합니다.