금융위원회는 데이터를 통한 금융혁신과 경쟁력 강화 기반을 마련하고, 금융벤처업계의 어려움을 적극 해소해 나가기 위해 ｢금융데이터 규제 혁신T/F｣를 운영한다.

  이번 T/F는 금융회사 및 핀테크 기업, 전문가, 유관기관, 금융위원회, 금융감독원 등이 참여하며,

  업계 건의사항 등을 통해 금융 데이터 관련 규제 전반을 점검하고 그간 제도 운영 과정에서 나타난 법령보완 필요사항 등을 일괄 정비해 나갈 예정이다.

  구체적으로는

  ➊ 가명데이터 처리 컨설팅 및 보안 네트워크 구축 등을 통한 중소 핀테크 기업의 가명데이터 활용 지원 방안,

  ❷ 데이터 결합률 제고 등 데이터 결합 활성화 지원 방안,

  ➌ 합성데이터(Synthetic Data) 활용 확대 등 금융AI 활성화 지원 방안 등

 주요과제를 중심으로 데이터 규제 개선방안을 마련할 계획이다.

  그간 금융위원회는 금융산업 경쟁과 혁신을 촉진하기 위해 다각적인 데이터 정책을 추진해 왔다.

  ‘22.1월, 마이데이터 제도를 본격 시행한 이후, 이용자 편의제고 등을 위해 정보제공의 범위를 지속 확대*하여 왔으며, 그 결과 마이데이터 서비스 이용자도 지속 증가하여 현재 누적 가입자 수가 약 8,025만 명(중복 가입기준) 수준이다.

 * (금융분야) 출범시 492개의 정보항목 → 720개 정보항목으로 확대(‘22.10월 발표)

   (비금융분야) 개인정보보호법 개정을 통해 비금융 마이데이터 도입 근거 마련(’23.3월 공포)

  한편, 異種 산업간 데이터 결합제도 개선(‘22.7월)을 추진하는 등 빅데이터 인프라를 확충해 나가고 있으며,

  ｢금융분야 인공지능 활용 활성화 및 신뢰확보 방안(‘22.8월)｣을 통해서 금융회사, 핀테크 기업의 안전한 AI 활용을 지원해 나가고 있다.

  최근에는 ｢기업금융 데이터 인프라 개선방안(‘22.12월)｣을 통해 중소·소상공인, 新산업분야 등 데이터 사각지대 분야의 기업금융 데이터 인프라를 확충하고, 금융권의 원활한 기업금융 공급과 리스크 관리를 지원하는 방안을 추진하고 있다.

  다만, 인적·물적 자원이 상대적으로 열악한 중소 핀테크 기업의 경우 빅테크나 금융회사에 비해 데이터를 활용함에 있어 규제준수 부담, 경제적 부담 등이 커, 이를 경감할 수 있는 방안이 필요한 상황이며,

  관련 기술이 빠르게 발전하는 데이터 분야의 특성을 감안할 때, 제도미비나 규제 불확실성으로 인해 보다 적극적인 현장의 데이터 활용에 제약이 발생하지 않도록 관련 규제 전반을 점검할 필요성이 있다.

  이러한 배경에서 금일 T/F는 유관기관 등에서 금융데이터 규제혁신 방향에 대한 분야별 과제를 발표하고, 참석자간 논의를 거쳐 금융데이터 산업 발전을 위한 다양한 과제를 도출하였다.

  * 추가정보의 사용 없이는 특정 개인을 알아볼 수 없게 조치한 정보

  (i) 현재 신용정보법령은 안전한 가명처리를 위해 해당 가명처리 기관에 대하여 가명처리시 비식별 적정성 검토, 개인신용정보보호를 위한 보안체계 구축 및 사후관리 절차 등을 이행하도록 하고 있는데,

  중소 핀테크 기업은 이를 담당할 전문인력 부족 등으로 가명데이터 활용에 어려움을 겪고 있다.

  (ii) 현재 신용정보법령은 가명데이터 유통시 수요자와 공급자가 각각 보안 기준을 충족하는 네트워크를 구축*하도록 하고 있는데,

 * 가명데이터의 경우 재식별 위험 등이 있으므로 송·수신시 보안서버 구축 등 필요

  중소 핀테크의 경우 비용 문제로 이러한 네트워크의 구축이 쉽지 않아, 데이터 거래 및 가명데이터 활용에 어려움을 겪고 있다.

 * (예) 핀테크기업이 데이터 송·수신을 위해 다수의 금융회사들과 각각 전용회선 연결시 임차 회선별로 월 수백만원의 회선 비용 발생

< 데이터 허브 네트워크 구축 방안 >

  현재 데이터 결합시 결합키 생성정보로 주로 사용 중인 이름, 생년월일, 성별, 전화번호 등은 중복·오류 등이 많아, 오류 수정 등에 시간·비용이 많이 소요되고, 결합데이터의 품질이 저하될 수 있다는 문제점이 있다.

  * 실제 데이터를 기반으로 알고리즘이 새롭게 생성한 데이터로, 실제 데이터와 통계적 속성이 동일·유사한 AI 학습용 데이터 → 실명정보의 개인식별 리스크 감소

  (i) 실명정보 활용 제약 등으로 인해 AI학습 데이터 활용 등 목적의 합성데이터 수요가 증가하고 있으나,

  합성데이터의 익명성 판단기준 등에 대한 명확한 가이드라인이 없어 업계의 적극적인 활용에 어려움이 있는 상황이다.

  (ii) 현재 신용정보법령은 일정 목적으로 데이터를 결합한 후에는 데이터전문기관이 보유한 결합데이터를 즉시 파기하도록 하고 있는 바, 동일·유사한 데이터가 필요한 중소 핀테크 기업의 수요에 적시성있는 대응이 곤란한 상황이다.

  금융위원회는 실무 TF회의를 수시 개최하여 오늘 논의 사항 등을 중심으로 구체적 개선안을 도출하는 한편, 업계 건의사항 및 추가적인 금융데이터 제도 개선과제도 적극 발굴하고 검토해 나갈 계획이다.

  또한, 금년 3분기중 ｢금융데이터 규제 혁신T/F｣를 통해 도출한 과제를 모아 「금융데이터 규제 개선방안」을 발표하고, 관련 법령 개정 등 필요 후속조치를 신속하게 추진해 나갈 예정이다.