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[보도자료] 「금융 AI 데이터 라이브러리」 운영을 시작합니다
2023-06-21 조회수 : 29205
담당부서금융데이터정책과 담당자조윤수 사무관 연락처02-2100-2625

  작년 하반기 발표한 「금융권 인공지능(AI) 활용 활성화 및 신뢰확보 방안」의 후속조치로 오늘 6월 21일(수), 금융위원회는 「금융 AI 데이터 라이브러리」를 혁신금융서비스지정하였다. 


  「금융 AI 데이터 라이브러리」는 가명정보의 안전한 재사용을 허용하는 데이터 인프라이다. 현재 금융회사, 핀테크 기업, 통신사, 신용정보회사, 데이터 전문기업 등 총 32개 기업·기관데이터 개방·공유를 통한 상생의 금융 빅데이터 생태계 구축을 위하여 동 컨소시엄에 참여하기로 하였다. 추가 참여 문의가 있는바, 향후 동 컨소시엄에 참여하기를 희망하는 기업·기관은 언제든 컨소시엄에 참여할 수 있다.


< 현행 데이터 결합과 금융 AI 데이터 라이브러리비교 >

현행 데이터 결합과 금융 AI 데이터 라이브러리 비교


  2020년 신용정보법 개정을 통하여 가명정보데이터(가명정보) 결합 제도를 도입하였다. 가명정보는 특정 개인을 알아볼 수 없도록 처리한 정보로, 통계작성, 연구, 공익적 기록보존을 위해서는 정보주체의 동의 없이 가명정보를 이용할 수 있다. 아울러, 데이터 결합에 따른 재식별 우려 등을 해소하기 위하여 금융위원회가 지정한 데이터전문기관이 데이터 결합을 수행하도록 규정하였다.


  AI 학습, 혁신적 서비스 개발, 신용평가 및 리스크관리 고도화 등을 위해서는 데이터 결합필수적이다. 현행 신용정보법령 및 「금융분야 가명·익명처리 안내서」에 따르면 데이터전문기관은 데이터 결합을 수행한 후, 결합 전·후 데이터를 모두 즉시 파기하여야 한다. 데이터 이용기관도 데이터 이용목적 달성 후, 결합 후 데이터파기하여야 한다. 이에 따라 중소 핀테크, 금융회사들이 대량·양질의 데이터셋을 구축·이용하는데 큰 애로가 발생하고 있다. 


  구체적으로, 데이터전문기관동일한 데이터여러 번 결합에 사용하는 경우에도 데이터 보유기관으로부터 매번 데이터를 전송받아 결합해야 한다1). 데이터 이용기관은 데이터 결합 신청시 명시한 이용목적을 위해서만 해당 데이터를 사용할 수 있으므로, 데이터 결합을 통해 이미 확보한 데이터를 새로운 이용목적으로 이용하고자 할 경우 다시 데이터 결합을 신청해야 한다2). 데이터 결합 신청시 명시한 기업·기관만 결합 데이터를 이용할 수 있으므로 결합 신청시 명시하지 않은 새로운 기관동일한 결합 데이터를 이용하고자 하는 경우에도 다시 데이터 결합을 신청해야 한다.


 1) (예시) 데이터전문기관이 A+B, A+C, A+D를 수행하려는 경우에도 A를 저장하고 있을 수 없어 데이터 보유기관으로부터 A를 매번 전송받아야 함

 2) (예시) ‘신용평가모형 고도화’를 목적으로 결합한 데이터를 ‘대출심사 전략’에 활용 불가


  이러한 불필요한 데이터 결합에 과도한 시간비용이 소요되고 있다. 데이터 결합 신청부터 최종 데이터 결합 및 제공까지 평균 약 2개월이 소요되어 사업 추진 등이 지연될 우려가 있다. 또한, 데이터전문기관 및 데이터 보유기관의 운영비·인건비 등이 중복 발생한다. 반복적인 데이터 송·수신에 따른 정보유출 등 보안위험의 발생도 증가할 수 있다. 


  다만, 데이터 재사용을 전면 허용하는 경우 재식별 우려 등  개인정보보호 문제가 초래될 수 있어 우선 혁신금융서비스를 통해 테스트를 진행할 예정이다. 고도의 데이터 보호체계를 갖춘 신용정보원·금융보안원이 데이터를 저장·관리하며, 데이터 재사용시 적정성 평가를 거칠 계획이다. 이를 통해 동일한 데이터라도 데이터 이용목적, 데이터 이용기관의 개인정보 보호수준 등을 고려하여 가명처리 수준차등 적용*하는 등 재식별 우려를 해소할 수 있다.


  * (예시) 정보보호 수준이 높은 기관에 대해서는 생년월일을 출생년도로 가명처리하고, 정보보호 수준이 상대적으로 낮은 기관에 대해서는 10세 단위 연령으로 가명처리


  「금융 AI 데이터 라이브러리」 운영을 7월 중 시작할 계획이다. 중소 핀테크, 금융회사 등이 안전한 가명정보의 재사용을 통해 데이터 결합에 소요되는 시간·비용 등을 절약하고 금융권이 데이터를 적시성 있게 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 아울러, 데이터 생태계 활성화양질의 빅데이터 확대를 통해 AI 학습·개발이 촉진되고 금융 AI 성능이 개선될 것으로 기대된다. 

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