작성자: Kamil Ponicki, Digital Colliers 인재 영입 디렉터

3초의 오디오. 이것이 2025년 사용 가능한 음성 복제 (Voice Clone)를 만드는 데 드는 비용입니다. 반면, 대부분의 콜센터는 여전히 생년월일, 우편번호, 그리고 아마도 카드의 마지막 네 자리를 묻고 있습니다. 만약 당신이 중견 은행의 사기 방지(Fraud) 또는 운영(Ops) 부서에서 일하고 있다면, 이 계산법이 통하지 않는다는 것을 이미 알고 있을 것입니다. 지식 기반 질문 (Knowledge-based question)은 더 이상 비밀이 아닌 공유된 비밀이 되었으며, 발신자의 목소리가 더 이상 아무런 증거가 되지 못하는 채널을 통해 전달되고 있습니다.

이 글은 그것을 대체할 것에 관한 것입니다. 벤더의 홍보용 버전이 아닙니다. 여전히 온프레미스 스위치 (On-prem switch)와 당장 교체할 수 없는 코어 (Core) 시스템으로 운영되는 콜센터를 대상으로 실제로 구축할 수 있는 버전입니다.

왜 음성 생체 인식 (Voice Biometrics)만으로는 당신을 구할 수 없는가

첫 번째 본능은 IVR에 음성 생체 인식을 덧붙이고 상황을 종료하는 것입니다. 도움이 되긴 합니다. 하지만 충분하지는 않습니다.

현대의 생성형 음성 모델 (Generative voice models)은 적절한 조건 하에서, 특히 몇 초간의 음성을 점수화하는 수동적 (Passive) 방식의 단일 요소 음성 지문 (Voiceprint) 확인을 무력화합니다. 생동성 확인 (Liveness challenges)이 기준을 높이고 있지만, 공격자들은 이제 프롬프트 기반 응답 (Prompt-driven responses)을 갖춘 실시간 합성 (Real-time synthesis)을 실행합니다. 음성 일치를 충분한 인증으로 취급하는 것은, SMS OTP를 강력한 인증으로 취급하는 것의 2025년 버전과 같습니다. 그것은 하나의 신호 (Signal)일 뿐, 판결 (Verdict)이 아닙니다.

더 깊은 문제는 음성이 SMS와 마찬가지로 하나의 채널 (Channel)이라는 점입니다. 어떤 단일 채널 인증 모델도 해당 채널을 통해 공격받을 수 있습니다. 당신이 실제로 원하는 것은 공격자가 동시에 격파해야 하는 독립적인 신호들의 집합입니다.

결합된 신호 모델 (The joined signal model)

은행들이 이동하고 있는 패턴은 상담원이 보안 질문을 던지기 전에, 세 가지 신호 계열 (Signal families)이 병렬로 실행되고 함께 점수화되는 방식입니다.

• 전화 신호 (Telephony signals). ANI 검증, 통신사 메타데이터 (carrier metadata), SIP 헤더 분석 (SIP header analysis), 스푸핑 탐지 (spoofing detection), 그리고 전체 자산(estate)에 걸친 반복 발신자 행동 패턴. 이번 주에 12개의 기관에 전화를 건 번호로부터 온 전화는, 6년 동안 해당 계정에 연결되어 있던 번호로부터 온 전화와는 다릅니다.

• 기기 및 채널 신호 (Device and channel signals). 고객이 모바일 앱을 설치한 상태라면, 전화가 걸려온 시점에 고객이 인식된 기기에서, 개연성 있는 위치에서, 앱이 열려 있습니까? 등록된 기기에 대한 조용한 푸시 기반 소유권 확인 (push-based possession check)은 고객에게 아무것도 묻지 않고도 전화 통화를 2채널 이벤트 (two-channel event)로 전환합니다.

• 행동 및 거래 컨텍스트 (Behaviour and transaction context). 이 고객이 지난 72시간 동안 무엇을 했습니까? 비밀번호 재설정, 새로운 수취인 추가, 비정상적인 로그인 지리적 위치 등, 사회 공학 (social engineering) 공격이 진행 중인 것처럼 보이는 패턴 말입니다. 전화 자체는 더 긴 이야기의 마지막 단계일 뿐입니다. 전화 한 통이 아니라, 그 이야기를 점수화하십시오.

음성 생체 인식 (Voice biometrics)은 이 안에서 적절한 가중치를 가진 또 하나의 입력값으로 존재합니다. 지식 기반 인증 (KBA) 질문도 마찬가지이며, 만약 질문을 계속 유지한다면 말입니다. 그 어떤 것도 단독으로는 지탱하는 힘 (load-bearing)을 갖지 못합니다.

핵심 시스템을 건드리지 않고 실제로 배포할 수 있는 것들

이 중 대부분은 핵심 뱅킹 시스템 (core banking system)이 아닌 에지 (edge) 영역에 존재합니다. 이는 시스템 교체 일정을 잡을 수 없는 중견 기업 운영사들에게는 좋은 소식입니다.

• IVR, CRM, 그리고 상담원 데스크톱 사이에 위치하여, 각각으로부터 이벤트를 소비하고 리스크 점수와 권장되는 단계별 인증 (step-up) 절차를 반환하는 의사결정 레이어 (decisioning layer).

• SIP 트렁크 제공업체 또는 전문 API를 통한 전화 메타데이터 (Telephony metadata). 이는 대개 구축 (build)이 아닌 설정 변경과 계약의 문제입니다.

• 기존 모바일 앱 SDK를 통한 기기 소유 신호 (Device possession signals). 이미 푸시 알림 (push notifications)을 사용 중이라면, 필요한 요소의 대부분을 이미 갖추고 있는 것입니다.

• 확인된 사기 사례로부터 점수 모델 (scoring model)로 되돌아오는 피드백 루프 (feedback loop). 이것이 없다면 모델은 1년 안에 부패합니다.

모델 측면에서의 경고가 하나 있습니다. 기업용 AI 프로젝트의 약 95%는 프로덕션(production) 단계에 도달하지 못하거나 수익을 내지 못합니다. 실패 모드(failure mode)는 거의 항상 동일합니다. 바로 모델이 서비스해야 할 운영 현실(operational reality)과 격리된 상태에서 구축된다는 점입니다. 실제 상담원 워크플로우(agent workflow), 실제 대기 시간 예산(hold-time budgets), 그리고 실제 오탐 허용치(false-positive tolerance)를 바탕으로 의사결정(decisioning) 시스템을 구축하지 않으면, 그 모델은 파일럿(pilot) 단계에서 사장될 것입니다.

뒤처지는 리스크는 운영상의 문제뿐만 아니라 규제 측면에서도 발생합니다

사기 피해액은 눈에 보이는 비용입니다. 하지만 더 조용히 다가오는 비용은 규제 대응 태세(regulatory posture)입니다. DORA(디지털 운영 탄력성 법안)는 2025년 1월 17일부터 EU 전역에서 시행되었으며, ICT 관련 사기 복원력(fraud resilience)을 이사회 수준의 운영 리스크 주제로 다룹니다. GDPR(일반 데이터 보호 규정) 벌금은 이미 처리 실패 시 최대 2,000만 유로 또는 전 세계 매출액의 4%에 달하며, 자동화된 의사결정(automated decisioning)은 2023년 12월 SCHUFA 판결 이후 추가적인 노출 위험을 수반합니다. 2026년 8월 2일부터는 EU AI Act(EU 인공지능법)의 투명성 의무가 음성을 포함하여 고객과 상호작용하는 시스템에 본격적으로 적용되기 시작합니다.

만약 2027년에도 귀사의 콜센터 인증 모델이 여전히 우편번호와 음성 샘플에 의존하고 있다면, 단순히 사기로 인해 돈을 잃는 것에 그치지 않을 것입니다. 증거가 이미 공개되었음에도 왜 조치를 취하지 않았는지 규제 기관에 설명해야 하는 상황에 직면하게 될 것입니다.

출처

• European Commission
• Court of Justice of the European Union
• European Commission
• MIT Media Lab / RAND

이 기사는 원래 Digital Colliers Blog에 게시되었습니다. Digital Colliers는 DACH(독일, 오스트리아, 스위스) 및 영국 기업의 AI 도입을 지원합니다 — 당사의 AI 컨설팅 서비스를 확인하거나 문의하기를 이용해 주세요.