한 건의 심사에도 여러 장의 서류가 오갑니다. 담당자는 제한된 시간 안에 서류의 진위와 서류 사이의 내용까지 확인해야 합니다.
정교하게 편집된 글자와 이미지는 원본과 구분하기 어렵고, 날짜·금액·인적 사항의 모순은 여러 서류를 함께 볼 때에야 드러납니다.
SCRYN은 문서 위에 의심 영역을 표시하고, 영역마다 분석 근거를 함께 제공합니다.
서식별 규칙 모델이 금액 산식, 식별 체계, 날짜 논리를 교차 검산합니다. 레이아웃 인식으로 값을 칸 좌표까지 추적해 근거 위치를 특정합니다.
원본 해상도에서 문서 안의 복제·이식 영역을 픽셀 단위로 대조합니다. 글자 한 자 크기의 조작까지 찾되, 인쇄 반복에서 오는 우연 일치는 걸러 냅니다.
C2PA 콘텐츠 자격증명과 파일 메타데이터를 분석해 AI 생성 서명과 편집 도구의 흔적을 확인합니다.
사내 서버의 비전-언어 모델이 서류를 읽고 항목 사이의 모순과 누락을 찾습니다. 결과는 참고 의견으로 제시하고, 판정은 결정적 근거로 내립니다.
네 엔진이 병렬로 분석하고 교차 규칙으로 결과를 결합합니다. 위변조 판정은 결정적 근거가 확인될 때만 내립니다.
한 건에 필요한 서류를 하나의 사건으로 묶어 관리합니다.
서류별 의심 영역과 서류 간 불일치를 근거와 함께 확인합니다.
확인이 필요한 항목에 집중해, 최종 판단은 담당자가 내립니다.
진단서·영수증 등 청구 서류의 진위를 확인합니다.
소득·재직·거래 등 제출된 증빙 서류를 검토합니다.
자격 요건을 증명하는 서류를 확인합니다.
기관 내부 서버에 구축해 문서가 외부로 나가지 않습니다. 기존 심사 시스템과 연동해 사용할 수 있습니다.
기관의 실제 문서로 탐지 결과를 확인합니다.
기관의 기준으로 정확도와 처리 시간을 평가합니다.
내부 서버에 구축하고 기존 시스템과 연결합니다.
운영을 지원하고 분석 모델을 개선해 갑니다.
서류 이미지를 올리거나 샘플을 골라 보세요. 데모에서는 서류 한 장씩 확인하며, 올린 서류는 사내 서버 안에서만 처리됩니다.