Solutions
Crosshub 인프라가 실제로 적용되는 주요 활용 영역
글로벌 사용자 온보딩
국가와 기관이 달라도 빠르게 적용되는 디지털 신원 온보딩
한 번의 신원 검증으로 여러 서비스에서 재사용
기존 방식
- 국가·기관별 인증 기준 상이
- 실물 신분증과 수기 확인 중심
- 출입·행정·결제 서비스 간 연계 부족
크로스허브 방식
- IDBlock 기반 디지털 신원
- 한 번 검증, 반복 사용
- 신원확인과 결제 흐름 연동
활용 사례
- 교육기관 디지털 학생증
- 글로벌 서비스 회원가입
- 외국인 방문객·근로자 인증
베트남 디지털 캠퍼스 ID
다낭대학교 사범대학 · 하노이국립대학교 · 호치민국립대학교와 디지털 학생증 도입 업무협약
신원인증·출입·행정·결제를 연결하는 캠퍼스 디지털 ID 인프라

Vietnam Digital Campus ID
다낭대학교 사범대학, 하노이국립대학교, 호치민국립대학교 대상 디지털 학생증 전환
캠퍼스 출입·행정·결제 기능을 하나의 디지털 신원 기반으로 연결
As-Is
- 실물 학생증 중심의 신분 확인
- 출입·행정·결제 기능의 분리 운영
- 대학별 시스템 연계 및 확장 한계
To-Be
- IDBlock 기반 디지털 학생 ID
- 캠퍼스 출입·행정·결제 서비스 통합 연동
- 소프트웨어와 현장 단말을 결합한 운영 구조
학생·교직원 → IDBlock 디지털 신원 → 디지털 학생증 → 캠퍼스 출입·행정·결제 연동
- 다낭대학교 사범대학 · 하노이국립대학교 · 호치민국립대학교와의 업무협약 기반
- 학생·교직원 21만 명 이상 대상의 대규모 적용 기반
- 교육기관에서 공공·교통·지역 결제 인프라로 확장 가능한 구조
항만 출입 인증
항만 출입을 디지털 신원으로 표준화
국제 인력 출입을 더 빠르고 안전하게
기존 방식
- 문서 수기 검증
- 위·변조 및 보안 취약
크로스허브 방식
- 입항 전 사전 인증
- QR·생체 기반 즉시 확인
활용 사례
- 외항사 선원 출입 관리
- 항만 출입 통제 시스템 디지털 전환
외항사 선원 신원 인증 디지털 전환 사업
선원 출입 절차를 사전 인증 중심으로 전환해
보안 리스크와 현장 처리 부담을 동시에 개선한 공공 인프라 기반 실증 사례

As-Is
- 수기 문서 검증
- 처리 지연
To-Be
- 모바일 사전 인증
- 자동 승인 프로세스
선원 → 사전 인증 → 항만 게이트 통과
지역 소비 연계 프로그램
외국인을 지역 경제의 참여자로 연결
명예시민증·패스·할인 프로그램을 하나로 통합
기존 방식
- 외국인 앱 이용 제한
- 실물 카드·쿠폰 중심
- 지역별 서비스 분절
크로스허브 방식
- 디지털 신원 발급
- 결제·혜택 통합 연동
- 지역 서비스 접근성 확대
활용 사례
- 외국인 명예시민증
- 지역 관광 패스
- 지역 가맹점 할인 프로그램
외국인 지역 소비 연계 프로그램
외국인 방문객을 지역 서비스의 정식 참여자로 편입시켜
소비·혜택·결제를 한 흐름으로 만든 적용 사례

외국인 방문객 → IDBlock 발급 → 명예시민증 → 가맹점 결제 및 혜택 적용
해외 송금·정산
신원 기반 글로벌 해외 송금 솔루션
기존 방식
- 송금 단계마다 반복 KYC
- 국가별 규제 대응 부담
- 처리 지연 및 비용 증가
크로스허브 방식
- 검증된 디지털 신원 기반 송금
- 규제 요건 사전 반영
- 빠르고 일관된 처리
활용 사례
- 외국인 해외 송금
- 기업·플랫폼 해외 정산
글로벌 송금 연계
사전 검증된 신원 정보를 활용해 국가별 규제 대응과 정산 절차를 단순화한 적용 사례 (송금·정산)

통합 로그인·결제
하나의 로그인으로 글로벌 가입과 결제
로컬 인증 없이 동일한 사용자 경험 제공
기존 방식
- 국가·서비스별 인증 장벽
- 회원가입과 결제 흐름 분리
- 인증 실패로 인한 이탈
크로스허브 방식
- 검증된 디지털 신원 기반 로그인
- 가입·결제 통합 흐름
- 국가·서비스에 관계없이 동일한 사용자 경험 제공
활용 사례
- 글로벌 이커머스
- 온라인 마켓플레이스
- 구독 기반 서비스
글로벌 가입·결제 통합 사례
로그인부터 결제까지의 흐름이 이어지도록
글로벌 서비스에서도 동일한 사용자 경험을 구현한 사례

OpenData AI
공공 데이터를 기반으로 실제 문제를 해결하는 AI
예측·분석·추천에 특화된 데이터 기반 AI 솔루션 영역
기존 방식
- 기관별로 흩어진 지원사업 정보
- 조건에 맞는 사업을 직접 탐색해야 함
AI 기반 접근
- 기업 정보 기반 자동 매칭
- 조건에 맞는 지원사업 추천
AI 활용 영역
- 기업 맞춤형 지원사업 추천
- 자연어 기반 지원사업 탐색
공공 Open Data 기반 AI
공공기관이 실제 사용하는 데이터를 활용해
AI로 분석·예측·추천 모델을 개발하는 영역

AI로 다루는 문제
공공 데이터에 기반해
기업정보와 지원사업 공고를 교차 분석하여
기업의 조건에 맞는 지원사업을 추천하는 AI 모델을 설계
활용 데이터
- 중소기업 지원사업 공고 데이터
AI 적용 결과
- 조건 기반 지원사업 추천
공공 데이터 수집 → 분석·학습 → 예측·추천 결과 도출
- 데이터 활용 수준
- AI 모델 정확도
- 문제 해결 방식의 타당성
- 확장 가능성
