엔진 카탈로그
Omni는 워크플로우 설정 시 선택할 수 있는 AI 기반 MCP 엔진을 제공합니다. 정책을 정의하면 시스템이 검증 단계에 맞는 엔진을 자동으로 제안합니다. Identity Agent(DAG Planner)가 자동으로 오케스트레이션합니다.
제공 엔진
| 엔진 | 유형 | 설명 |
|---|
| AML Search - Person | 스크리닝 | 이름 기반 검색으로 글로벌 AML/제재 감시 목록 대비 개인 스크리닝 |
| Text Verifier - Glove | 검증 | AI 기반 텍스트 분석으로 문서 텍스트의 일관성, 정확성, 필드 간 교차 검증 |
Omni의 기능이 확장됨에 따라 추가 엔진이 지속적으로 추가될 예정입니다. 신분증 파싱, 얼굴 인식, 사업자등록 검증 등 더 다양한 검증 사용 사례를 지원할 계획입니다.
AML Search - Person
AML Search 엔진은 MCP 도구 호출(search_individual)을 통해 글로벌 AML/제재 감시 목록 대비 개인을 스크리닝합니다. 외부 데이터베이스 조회를 수행하는 유일한 엔진입니다.
AI 에이전트가 제출된 문서에서 다음 필드를 추출하여 AML Search 엔진에 전달합니다:
| 필드 | 설명 |
|---|
name | 인물 이름 (대소문자 구분 없음, 닉네임/별칭 매칭 지원) |
date_of_birth | 생년월일 (가능한 경우, 매칭 정확도 향상) |
nationality | 국적/국가 (가능한 경우, 매칭 정확도 향상) |
매칭 점수
최종 매칭 점수는 개별 필드 점수의 평균으로 계산됩니다:
| 필드 | 매칭 방식 | 점수 |
|---|
| 이름 | 문자열 거리 알고리즘 + ARGOS 닉네임 라이브러리 | 가변 |
| 생년월일 | 정확 일치 = 100%, 부분 일치 = 80% | 80–100% |
| 국적 | 정확 일치 = 100%, 부분 일치 = 80% | 80–100% |
출력 — 위험 아이콘
스크리닝 결과는 다음 위험 아이콘으로 위험 수준별 분류됩니다:
| 위험 아이콘 | 설명 |
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SAN-CURRENT | 현재 제재 목록에 등록된 개인 |
PEP-CURRENT | 현재 주요 정치적 역할을 맡고 있는 개인 |
REL | 금융 규제 또는 법 집행 기관의 조치 대상인 개인 또는 단체 |
| 위험 아이콘 | 설명 |
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PEP-LINKED | 정치적으로 노출된 인물과 관련된 개인 |
PEP-FORMER | 과거에 정치적 역할을 맡았던 개인 |
SAN-FORMER | 과거 제재 목록에 등록되었던 개인 |
POI | 관심 프로필 — 만료된 PEP 상태 또는 오래된 RRE 기록 |
| 위험 아이콘 | 설명 |
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RRE | 글로벌 미디어에서 금융 범죄 관련으로 보도된 개인 |
INS | 파산 또는 지급불능 선고를 받은 개인 (영국 및 아일랜드만) |
DD | 회사 이사 자격이 박탈된 개인 (영국만) |
GRI | 강화된 실사(EDD) 요약 보고서 |
출력 — 결과 상태
| 상태 | 설명 |
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No Matches | AML 데이터베이스에서 일치하는 개인을 찾지 못함 |
Not Screened | 스크리닝이 수행되지 않음 |
Red Flag | 고위험 개인 또는 단체 식별 — 추가 검토 필요 |
분석 응답 필드
이 엔진이 실행되면 결과는 다음에 표시됩니다:
agentAuditLog[].mcpToolCalls[] — toolName(예: search_individual), engineCode, engineName, 파라미터, 매칭 결과가 포함된 rawContent 등 원시 MCP 도구 호출 상세 정보findings[] — category, result (passed/warning/failed), details가 포함된 요약 결과rawActionResults — 검증 상태가 포함된 액션 결과 텍스트
Text Verifier - Glove
Text Verifier 엔진은 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 AI 분석을 통해 문서 텍스트의 일관성, 정확성, 완전성을 검증합니다. 이 엔진은 외부 데이터베이스 조회를 수행하지 않으며, 프로필에 업로드된 문서만으로 작업합니다.
AI 에이전트가 엔진에 다음을 제공합니다:
| 필드 | 설명 |
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| 문서 | 프로필에 업로드된 모든 아이템 (OCR 또는 직접 읽기로 추출된 텍스트) |
| 정책 지침 | 워크플로우 정책에 정의된 검증 규칙 |
| 출력 스키마 | 채워야 할 예상 결과 구조 |
- 데이터 추출 — 문서에서 구조화된 값 추출 (이름, 번호, 날짜, 주소 등)
- 필드 간 교차 검증 — 문서 내 및 문서 간 필드 일관성 확인
- 완전성 검사 — 모든 필수 필드가 존재하고 채워져 있는지 확인
- 문서 유효성 — 문서가 유효하고 변조되지 않았는지 평가
- 정책 준수 — 자연어 정책 규칙에 따라 문서 평가
Text Verifier는 분석 응답의 주요 콘텐츠를 생성합니다:
| 출력 섹션 | 설명 |
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extractedData.extracted_values | 문서에서 추출된 원시 값 (필드 이름은 출력 스키마에 의해 정의) |
extractedData.category_judgements | 카테고리별 검증 결과 — pass / fail / unverifiable / needs_review 및 사유 |
extractedData.document_validations | 문서 유효성 평가 — is_valid (boolean) 및 사유 |
extractedData.review_result | 최종 조치 (approve / reject / manual_review), 위험 수준, 사유 |
분석 응답 필드
이 엔진이 실행되면 결과는 다음에 표시됩니다:
agentAuditLog[].ragResponse — 응답 텍스트, 인용, 처리 시간이 포함된 RAG 쿼리 결과findings[] — 검증 단계별 요약 결과extractedData — 출력 스키마를 따르는 전체 구조화된 출력rawActionResults — 액션별 결과 텍스트 및 검증 상태
extractedData 내부의 필드는 워크플로우의 출력 스키마 설정에 의해 결정됩니다. 위의 섹션(extracted_values, category_judgements 등)은 일반적인 패턴이며, 실제 필드 이름은 스키마 정의에 따라 달라집니다.
엔진 선택 방식
정책을 정의하면 Omni가 검증 단계에 따라 엔진을 제안합니다. 수동으로 엔진을 추가하거나 제거할 수도 있습니다.
Identity Agent가 선택된 엔진의 실행 순서를 자동으로 결정합니다. 수동으로 종속성을 설정할 필요가 없습니다 — DAG Planner가 오케스트레이션을 처리합니다.
워크플로우 템플릿
사전 구성된 엔진 조합이 워크플로우 템플릿으로 제공됩니다. 일반적인 사용 사례를 위한 권장 시작점을 제공합니다.
