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금융분야 인공지능(AI) 활용 활성화로 디지털 금융혁신을 더 성공적으로
2022-08-05
금융분야 인공지능(AI) 활용 활성화로 디지털 금융혁신을 더 성공적으로
금융권의 성공적인 디지털 금융혁신을 위해 금융규제를 혁신하여, 금융권이 빅데이터와 AI를 효과적으로 활용할 수 있도록 하겠습니다. 금융분야 인공지능 활용 활성화 간담회 (8월 4일)
금융권 인공지능(AI) 활용, 왜 중요한가요? 1.금융소비자 편익을 높입니다. AI가 다양한 금융정보를 자동으로 분석하여, 개별 금융소비자의 특성에 맞는 금융상품 추천 등 맞춤형 금융서비스 제공. 2.금융의 중개기능을 높입니다. AI를 활용하여 데이터 처리의 속도와 정확성을 개선하면서 자금이 필요한 곳에 적시에 충분한 자금을 공급. 3.금융의 안정성을 높입니다. 여신심사, 신용평가, 보험 인수심사 등 핵심적 금융업무의 심사 · 평가가 정교화되어 금융회사 리스크 관리기능 제고. 4.금융의 포용성을 높입니다. 금융이력부족자(Thin-filer)의 신용평가가 가능해져, 합리적 조건으로 금융을 이용할 수 있는 여건 조성
금융권 인공지능(AI) 활용, 현황은 어떤가요? 1.양질의 데이터 부족. 아직 금융관련 AI 개발 · 학습 및 테스트 등에 활용가능한 충분한 양질의 금융 빅데이터 확보가 어려운 상황. 2.제도 미비. 현행 금융관련 제도가 AI 관련 내용을 충분히 반영하지 못함. 3.신뢰성 부족. 금융분야 AI 활용은 아직 초기단계로 기술의 투명성, 공정성 등에 대한 사회적 신뢰가 충분하지 않은 상황. 금융분야 AI 가이드라인(2021년 7월)을 통해 신뢰성있는 AI 서비스 운영을 위한 원칙 등이 마련되었으나, 금융회사 AI 서비스의 신뢰성을 제3자가 객관적으로 검증하는 인프라는 다소 미흡
금융분야에서 AI 활용이 안전하게 확대 · 정착될 수 있도록 정책적 지원방안을 적극 추진해 나가겠습니다. 1.양질의 빅데이터 확보를 지원합니다. 2.AI 활성화를 위한 제도를 정립합니다. 3.신뢰받는 AI 활용 환경을 구축합니다
양질의 빅데이터 확보를 지원합니다. 1.AI 데이터 라이브러리 구축. 현재는 가명정보를 이용목적 달성 후 파기해야 함에 따라 대량의 가명정보 데이터 셋 구축 · 운영 곤란. 규제 샌드박스 등을 통해 데이터 결합 후 데이터 재사용을 허용하는 금융 AI 데이터 라이브러리 구축. 컨소시엄 구성:2022년 3분기, 라이브러리 구축:2023년 2분기. 2.협업을 통한 데이터 공동 확보. AI 개발에 대량의 비정형·전문데이터가 필요하나, 데이터 확보 비용 등으로 AI 개발 · 활용에 어려움. 협회, 금융분야 데이터 인프라 기관 등을 중심으로 협업을 통해 금융권이 공동 사용 가능한 AI 빅데이터 구축. 기관별 TF 구성 : 2022년 3분기, 데이터 셋 구축 : 2023년 2분기
데이터 전문기관 추가 지정. AI 개발 활성화를 위해 데이터 결합 활성화 환경·인프라 구축 필요. 데이터 결합 활성화에 적극적으로 기여할 수 있는 신뢰성, 전문성, 개방성 등을 갖춘 데이터 전문기관 추가 지정. 전문기관 추가지정 : 2022년 4분기 2.AI 활성화를 위한 제도를 정립합니다. AI 개발 · 활용 안내서 발간. 2021년 7월 「금융분야 AI 가이드라인」이 마련되었으나, 실제 AI 서비스 도입시 참고 가능한 기능 · 서비스별 안내서가 필요하다는 현장의 의견 제기. 신용평가·여신심사, 로보어드바이저, 챗봇, 맞춤형 추천, 이상거래탐지(FDS)등 5대 서비스별 AI 개발·활용 안내서 마련. 안내서 발간 : 2022년 8월
설명가능한 AI 요건 마련. AI를 통한 의사결정으로부터 소비자 보호 등을 위해 국내·외에서 설명가능한 AI(XAI) 관련 논의 활발. 연구용역 등을 통해 금융분야 관련 설명가능한 AI(XAI) 정의 및 요건, 구현사례(신용평가분야 XAI 모범사례 등) 등 안내서 발간. 연구용역 발주 : 2022년 3분기, 안내서 마련 : 2023년 1분기. 망분리 및 클라우드 규제 개선. 원활한 AI 개발·활용을 위해서는 외부 API 및 클라우드 활용 필요. 가명정보를 활용하는 개발·테스트 서버에 대해서는 규제샌드박스 등을 통해 물리적 망분리 예외 허용 추진. 전자금융감독규정 개정 : 2022년 8월, 가이드라인 개정 : 2022년 10월, 내부통제 점검 : 2022년 12월, 개정안 시행 : 2023년 1월
신뢰받는 AI 활용 환경을 구축합니다 1.금융 AI 테스트베드 구축. 금융 AI의 정확성 및 신뢰성 등 확인을 위해서는 다양한 데이터를 통해 검증하는 과정이 중요. 금융분야 인프라 기관 등을 통해 다양한 금융분야 AI 테스트가 가능한 검증 데이터 셋 및 테스트 환경 구축. 기관별 방안 마련 : 2022년 4분기. 테스트베드 구축 : 2023년 4분기 2.AI 기반 신용평가모형 검증체계 마련. 금융회사와 핀테크 · 플랫폼 업체들의 다양한 비금융정보와 AI 방법론을 활용한 신용평가모형 개발 · 운용 시도 확대. [개인신용평가체계 검증위원회]를 통해 AI 기반 신용평가 검증체계 마련·운영. 검증체계 마련 : 2022년 3분기, 검증체계 시행 : 2023년 1분기
AI 보안성 검증체계 구축. 3.AI 활용 시 개인정보 유출, 알고리즘 오작동 등 다양한 보안 위험요소 상존. 금융회사의 자체검증, 금보원 검증 지원 등 AI 보안성 검증체계 구축·운영. 검증체계 마련 : 2022년 4분기, 검증체계 시행 : 2023년 2분기 4.AI를 활용한 효율적 감독체계 구축. 금융산업 내 인공지능(AI)ㆍ빅데이터 등 신기술 활용이 확대되면서 금융서비스가 자동화되고 규제 환경도 복잡화. 이미 구축된 금융감독 AI 시스템 성능을 고도화하는 한편, 대상업무 확대 발굴 등을 통해 섭테크 혁신을 지속. 섭테크 금융감독시스템 지속 고도화 : 상시
금융분야 인공지능(AI) 활용 활성화로 디지털 금융혁신을 더 성공적으로
금융권의 성공적인 디지털 금융혁신을 위해 금융규제를 혁신하여, 금융권이 빅데이터와 AI를 효과적으로 활용할 수 있도록 하겠습니다. 금융분야 인공지능 활용 활성화 간담회 (8월 4일)
금융권 인공지능(AI) 활용, 왜 중요한가요? 1.금융소비자 편익을 높입니다. AI가 다양한 금융정보를 자동으로 분석하여, 개별 금융소비자의 특성에 맞는 금융상품 추천 등 맞춤형 금융서비스 제공. 2.금융의 중개기능을 높입니다. AI를 활용하여 데이터 처리의 속도와 정확성을 개선하면서 자금이 필요한 곳에 적시에 충분한 자금을 공급. 3.금융의 안정성을 높입니다. 여신심사, 신용평가, 보험 인수심사 등 핵심적 금융업무의 심사 · 평가가 정교화되어 금융회사 리스크 관리기능 제고. 4.금융의 포용성을 높입니다. 금융이력부족자(Thin-filer)의 신용평가가 가능해져, 합리적 조건으로 금융을 이용할 수 있는 여건 조성
금융권 인공지능(AI) 활용, 현황은 어떤가요? 1.양질의 데이터 부족. 아직 금융관련 AI 개발 · 학습 및 테스트 등에 활용가능한 충분한 양질의 금융 빅데이터 확보가 어려운 상황. 2.제도 미비. 현행 금융관련 제도가 AI 관련 내용을 충분히 반영하지 못함. 3.신뢰성 부족. 금융분야 AI 활용은 아직 초기단계로 기술의 투명성, 공정성 등에 대한 사회적 신뢰가 충분하지 않은 상황. 금융분야 AI 가이드라인(2021년 7월)을 통해 신뢰성있는 AI 서비스 운영을 위한 원칙 등이 마련되었으나, 금융회사 AI 서비스의 신뢰성을 제3자가 객관적으로 검증하는 인프라는 다소 미흡
금융분야에서 AI 활용이 안전하게 확대 · 정착될 수 있도록 정책적 지원방안을 적극 추진해 나가겠습니다. 1.양질의 빅데이터 확보를 지원합니다. 2.AI 활성화를 위한 제도를 정립합니다. 3.신뢰받는 AI 활용 환경을 구축합니다
양질의 빅데이터 확보를 지원합니다. 1.AI 데이터 라이브러리 구축. 현재는 가명정보를 이용목적 달성 후 파기해야 함에 따라 대량의 가명정보 데이터 셋 구축 · 운영 곤란. 규제 샌드박스 등을 통해 데이터 결합 후 데이터 재사용을 허용하는 금융 AI 데이터 라이브러리 구축. 컨소시엄 구성:2022년 3분기, 라이브러리 구축:2023년 2분기. 2.협업을 통한 데이터 공동 확보. AI 개발에 대량의 비정형·전문데이터가 필요하나, 데이터 확보 비용 등으로 AI 개발 · 활용에 어려움. 협회, 금융분야 데이터 인프라 기관 등을 중심으로 협업을 통해 금융권이 공동 사용 가능한 AI 빅데이터 구축. 기관별 TF 구성 : 2022년 3분기, 데이터 셋 구축 : 2023년 2분기
데이터 전문기관 추가 지정. AI 개발 활성화를 위해 데이터 결합 활성화 환경·인프라 구축 필요. 데이터 결합 활성화에 적극적으로 기여할 수 있는 신뢰성, 전문성, 개방성 등을 갖춘 데이터 전문기관 추가 지정. 전문기관 추가지정 : 2022년 4분기 2.AI 활성화를 위한 제도를 정립합니다. AI 개발 · 활용 안내서 발간. 2021년 7월 「금융분야 AI 가이드라인」이 마련되었으나, 실제 AI 서비스 도입시 참고 가능한 기능 · 서비스별 안내서가 필요하다는 현장의 의견 제기. 신용평가·여신심사, 로보어드바이저, 챗봇, 맞춤형 추천, 이상거래탐지(FDS)등 5대 서비스별 AI 개발·활용 안내서 마련. 안내서 발간 : 2022년 8월
설명가능한 AI 요건 마련. AI를 통한 의사결정으로부터 소비자 보호 등을 위해 국내·외에서 설명가능한 AI(XAI) 관련 논의 활발. 연구용역 등을 통해 금융분야 관련 설명가능한 AI(XAI) 정의 및 요건, 구현사례(신용평가분야 XAI 모범사례 등) 등 안내서 발간. 연구용역 발주 : 2022년 3분기, 안내서 마련 : 2023년 1분기. 망분리 및 클라우드 규제 개선. 원활한 AI 개발·활용을 위해서는 외부 API 및 클라우드 활용 필요. 가명정보를 활용하는 개발·테스트 서버에 대해서는 규제샌드박스 등을 통해 물리적 망분리 예외 허용 추진. 전자금융감독규정 개정 : 2022년 8월, 가이드라인 개정 : 2022년 10월, 내부통제 점검 : 2022년 12월, 개정안 시행 : 2023년 1월
신뢰받는 AI 활용 환경을 구축합니다 1.금융 AI 테스트베드 구축. 금융 AI의 정확성 및 신뢰성 등 확인을 위해서는 다양한 데이터를 통해 검증하는 과정이 중요. 금융분야 인프라 기관 등을 통해 다양한 금융분야 AI 테스트가 가능한 검증 데이터 셋 및 테스트 환경 구축. 기관별 방안 마련 : 2022년 4분기. 테스트베드 구축 : 2023년 4분기 2.AI 기반 신용평가모형 검증체계 마련. 금융회사와 핀테크 · 플랫폼 업체들의 다양한 비금융정보와 AI 방법론을 활용한 신용평가모형 개발 · 운용 시도 확대. [개인신용평가체계 검증위원회]를 통해 AI 기반 신용평가 검증체계 마련·운영. 검증체계 마련 : 2022년 3분기, 검증체계 시행 : 2023년 1분기
AI 보안성 검증체계 구축. 3.AI 활용 시 개인정보 유출, 알고리즘 오작동 등 다양한 보안 위험요소 상존. 금융회사의 자체검증, 금보원 검증 지원 등 AI 보안성 검증체계 구축·운영. 검증체계 마련 : 2022년 4분기, 검증체계 시행 : 2023년 2분기 4.AI를 활용한 효율적 감독체계 구축. 금융산업 내 인공지능(AI)ㆍ빅데이터 등 신기술 활용이 확대되면서 금융서비스가 자동화되고 규제 환경도 복잡화. 이미 구축된 금융감독 AI 시스템 성능을 고도화하는 한편, 대상업무 확대 발굴 등을 통해 섭테크 혁신을 지속. 섭테크 금융감독시스템 지속 고도화 : 상시

금융위원회는 금융분야 인공지능 활용 활성화 간담회 개최하고, 금융분야의 인공지능(AI) 활용 활성화 및 신뢰 확보를 위한 방안을 발표하였습니다.

(8월 4일)



✅ 양질의 빅데이터 확보를 지원합니다

✅ AI 활성화를 위한 제도를 정립합니다

✅ 신뢰받는 AI 활용 환경을 구축합니다



금융위원회는 디지털 금융혁신을 더욱 성공적으로 이끌어가겠습니다.

첨부파일
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