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‘자동차 이미지 판독 시스템’은 다양한 차량의 이미지를 머신러닝 기반의 알고리즘 기술을 통해 데이터로 판독해 내는 솔루션이다. 이 시스템을 통하면 차량의 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 등의 비교 검증을 통해 위조 여부를 정확히 판독한다. 오랜 시간의 학습을 거친 덕분에 총 470여 개 차종을 97% 이상의 정확도로 인식해 낸다.
일반적으로 중고차 담보 대출 진행 시 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 자동화한다. 정확성을 높이고 프로세스를 개선했다. 대출 사기 및 검수 과정에서의 오류 가능성도 근본적으로 차단하는 효과도 기대된다.
현대캐피탈 관계자는 “다양한 디지털 기술 접목을 통해 업계 최초로 차량 외형 이미지를 데이터화 해 대출 심사 과정에서 활용할 수 있게 되었다”며 “지속적인 학습 과정을 통해 심사 정확도를 높이고 누적된 데이터를 기반으로 다양한 분석 자원으로도 활용할 계획”이라고 말했다.
