자동차 이미지 판독 시스템은 다양한 차량의 이미지를 머신러닝 기반의 알고리즘 기술을 통해 데이터로 판독하는 솔루션이다. 이 시스템을 이용하면 차량 이미지를 실시간으로 판독해 브랜드, 차종, 색상, 번호판 등을 데이터화 하고 차량의 파손 여부와 사진 조작도 찾아낼 수 있다.
현대캐피탈은 시스템 구축 과정에서 국내에 판매 중인 차량 이미지 총 19만장을 학습 데이터로 활용했다. 이 과정을 거친 인공지능이 차량 번호판 위치, 차량 색상 등을 비교 검증해 위조 여부를 판독한다. 오랜 시간의 학습을 거친 덕분에 총 470여개 차종을 97% 이상의 정확도로 인식한다.
일반적으로 중고차 담보 대출 진행시 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.
현대캐피탈은 이번 시스템 구축으로 대출 심사와 차량 검수 단계를 자동화 해 정확성을 높이고 프로세스를 개선했다. 대출 사기 및 검수 과정에서의 오류 가능성 차단 효과도 기대된다는 게 현대캐피탈 측 설명이다.
현대캐피탈 관계자는 “다양한 디지털 기술을 접목해 업계 최초로 차량 외형 이미지를 데이터화 해 대출 심사 과정에서 활용할 수 있게 됐다”며 “지속적인 학습 과정으로 심사 정확도를 높이고 누적된 데이터를 기반으로 다양한 분석 자원으로도 활용할 계획이다”고 말했다.
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