PoL 상시 대사
고객부채 합계가 기준 데이터와 맞는지 짧은 주기로 확인합니다.
Fineapple 금융 제품군
zkPoRL개별 잔고를 공개하지 않고도, 원장과 자산 상태가 맞는지 확인할 수 있게 돕습니다.
Digital Asset Enterprise
'경기도 스테이블코인 도입방안 연구용역(PoC 포함)' 수주('26.6, 지자체 최초)와 삼성SDS 스테이블코인 플랫폼 백엔드 구축('25) 등 실증 레퍼런스를 기반으로 합니다.

Problem
정기 감사와 특정 시점 리포트는 필요하지만, 점검 사이에 발생하는 장부 불일치, 기준시점 차이, 누락·중복 이벤트를 빠르게 포착하기 어렵습니다.
점검 사이에 발생한 장부 불일치와 이상징후를 조기에 포착하기 어렵습니다.
일·월·분기 단위 확인
원장·지갑·온체인 대사 시점 불일치
고객 잔고·거래내역 직접 공개 곤란
자료 분산·반복 취합 부담
문제는 "자산이 충분하다"만이 아니라, 운영 중 "변동성을 설명할 수 있느냐"입니다.
ZKP VALUE
투명성과 정보보호의 딜레마를 동시에 해결합니다.
| 구분 | 일반 대사 | zkPoRL |
|---|---|---|
| 검증방식 | 원본 직접 대조 | 증명값 기반 검증 |
| 정보 노출 | 민감정보 노출 위험 | 민감정보 비공개 |
| 공시 신뢰 | 운영기관 발표 의존 | 수학적 검증 가능 |
제품이 하는 일
원천 시스템을 대신하지 않습니다. 필요한 데이터를 읽고 정렬한 뒤, 정합성 확인 결과와 조치 기록을 남기도록 돕습니다. Snapshot 중심에서 Continuous Control 중심으로 전환합니다.

고객부채 합계가 기준 데이터와 맞는지 짧은 주기로 확인합니다.
개별 잔고를 직접 보여주지 않고 필요한 확인 결과 중심으로 설명합니다.
누락, 중복, 차이 후보를 운영자가 확인할 조치 항목으로 남깁니다.
검증 실행 결과, 기준시점 정보, 조치 이력을 감사 참고자료로 묶습니다.
Solution Flow
장부·지갑·온체인·감사증빙을 하나의 검증 흐름으로 연결합니다.
zkPoRL Server
정의된 입력과 검증 명제에 대해 계산 정합성을 확인합니다.
zkPoRL은 원천 데이터를 생성하지 않습니다. 정의된 데이터와 검증 명제에 대한 정합성을 확인합니다.
업무 흐름
운영자는 증명값 자체보다 오늘 확인해야 할 차이, 원인 후보, 조치 상태를 빠르게 보는 것이 중요합니다.
전산원장, 지갑 잔고, 온체인 상태를 읽습니다.
자산 단위와 기준시점을 맞춰 비교 가능한 형태로 정리합니다.
고객부채 합계와 기준 데이터의 정합성을 확인합니다.
누락, 중복, 차이 후보를 조치할 항목으로 분리합니다.
검증 결과와 조치 이력을 감사 참고자료로 묶습니다.
확인 자료
zkPoRL은 규제 대응을 보장하는 문구보다, 운영 중 확인한 사실과 조치 기록을 일관되게 남기는 데 초점을 둡니다.
어느 기간, 어떤 데이터 기준으로 확인했는지 남깁니다.
비교에 사용한 데이터 시점과 무결성 근거를 남깁니다.
이상징후 후보와 담당자 조치 이력을 연결합니다.
외부 설명에 필요한 요약 자료를 반복 생성할 수 있게 돕습니다.
다음 단계
거래소, 수탁사, 은행의 현재 데이터 구조를 기준으로 PoL 적용 범위와 PoR 확장 시점을 나눠 설계할 수 있습니다.