토스가 오프라인 안면인식 결제 서비스 ‘페이스페이’를 상용화하며 국내 결제 시장에 새로운 변화를 예고했다.

현재 약 2만 개 점포에서 시범 운영 중인 이 서비스는 향후 100만 가맹점까지 확대될 계획이다.

다만 편의성과 보안성을 동시에 갖출 수 있을지 우려하는 목소리도 나타나면서 안면인식 기술의 특징과 전망을 정리했다.

▲ 안면인식 기술의 현주소

한국인터넷진흥원(KISA)의 자료에 따르면 최근 안면인식 시스템은 KISA의 바이오인식시스템 인증에서 정확도 99% 이상을 달성한 것으로 나타났다.

또 유스비나 다른 국내 기업은 벤치마크에서 오류율 0%를 기록하는 등 조명·표정·포즈·액세서리와 관계없이 강한 인식 성능을 보이기도 했다.

특히 합성되거나 사진으로 출력된 가짜 얼굴을 구분하는 안티스푸핑 정확도가 크게 개선되면서 위조 공격에도 대응할 수 있다.

현재 안면인식 기술은 다양한 상황에서 사용되고 있는데, 일례로 신한카드 ‘페이스페이’는 대학 캠퍼스 식당과 편의점에 도입돼 학생들이 얼굴을 통해 결제를 할 수 있도록 했다.

금융권 역시 ATM과 디지털 키오스크에서 안면인식을 인증 수단으로 점차 확대하는 분위기다.

가장 자주 사용되는 POS 연동 방식은 은행이나 앱에서 한 번 얼굴을 등록하면 카드 정보와 연동돼 매장에서 얼굴만으로 결제가 완료되는 구조다.

국제적으로도 안면인식 결제는 상용화 속도가 빠른 편으로, 일본 편의점 업계는 시범사업을 통해 간편 결제를 실험 중이며, 미국 월마트와 아마존고는 무인 매장에서 얼굴인식·AI 기반 자동 결제 솔루션을 실제 운영하고 있다.

▲ 시장 성장과 기업 전략

글로벌 시장조사기관 ‘마켓 인 퓨처’가 지난 1일 발표한 보고서에 따르면 안면인식 결제 시장은 2032년까지 연평균 16.7%라는 높은 성장률을 보이며 약 40조 원 규모로 성장할 전망이다.

국내에서도 토스가 ‘페이스페이’를 통해 기존 QR·NFC 기반 결제보다 빠르고 간편한 경험을 제공하며, 대규모 오프라인 가맹망 확보에 나서고 있다.

네이버페이·카카오페이도 얼굴·지문 기반 생체인증을 온라인 결제에 도입하고 있으며, 금융기관과의 API 연동을 강화하며 오프라인 확장을 모색하고 있다.

기술 경쟁은 주로 편의성을 높이는 동시에 보안을 강화하는 방향으로 전개되는 분위기다.

MC 드롭아웃, CLIP 비주얼 인코더 등 신경망 기반 기법이 적용돼 위조 얼굴을 탐지하고, ‘패시브 라이브니스 검증’으로 사용자의 추가 행동 없이도 진위 확인이 가능하다.

이는 소비자 편의와 보안성을 동시에 확보해 신뢰도를 높이는 전략으로 볼 수 있다.

▲ 사회적 논란과 규제 대응

다만 안면인식 결제의 확산과 함께 일각에서는 여전히 개인정보와 인권 침해를 우려하는 목소리 역시 나온다.

얼굴 이미지는 지문이나 음성과 비교해도 민감도가 높은 데이터로, 유출 시 제3자에 의한 신원 도용과 무단 감시 위험이 발생할 수 있다.

실제 일부 국가에서는 동의 없는 군중 감시, 시위 참가자 추적 등에 안면인식이 악용된 사례가 나타나기도 했다.

또 평향성 문제도 제기되는데, 학습 데이터의 한계로 특정 인종·성별 집단을 오인식하는 사례가 보고됐고, 미국에서는 안면인식 오류로 무고한 시민이 체포되는 사건도 존재한다.

이에 최근에는 EU 등에서 안면인식 기술을 규제하는 법안이 등장하고 있다.

지난해 제정된 EU의 ‘AI Act’에 따르면 공공장소 실시간 안면인식은 원칙적으로 금지되며, 특정 예외 상황에만 허용된다.

위반 시 전 세계 매출의 최대 7% 벌금이 부과될 수 있도록 하면서 글로벌 빅테크를 견제하는 모습이다.

미국도 일리노이주 BIPA법, 캘리포니아주 CCPA 등 얼굴인식 활용을 제한하는 법이 점차 생겨나고 있으며, 관련 기술 서비스를 중단하는 기업 역시 나타났다.

국내에서는 지난 2023년 국가인권위원회가 공공장소 원격 얼굴인식의 전면 중지를 권고했고, 정부는 이를 수용해 관련 규제 개선에 나서고 있다.

개인정보보호위원회는 올해 안면인식 전용 법제화를 추진하며, ‘사전 동의 의무화’와 ‘투명한 활용 기록 공개’ 등을 골자로 하는 법안도 논의 중이다.

이처럼 안면인식 결제는 편의성과 보안성을 동시에 강화하는 신기술로 확산되고 있으나, 사회적인 규제가 점차 생겨나면서 상용화 속도는 조절되는 분위기다.

앞으로는 책임 있는 AI 활용 원칙과 용도별 차등 규제, 소비자 동의 강화 등 다양한 규범에 맞는 안면인식 기술이 지속 가능성에 큰 영향을 미칠 것으로 보인다.