[금융도 AI 시대] 금융사 맞춤형 데이터 확보의 길 열린다
2022-08-04 11:00
단순 키오스크에서 고도화된 챗봇 나오나
가명정보 재사용 가능한 '데이터 라이브러리' 구축
AI 개발‧테스트 서버에 대해 망분리 예외 허용
가명정보 재사용 가능한 '데이터 라이브러리' 구축
AI 개발‧테스트 서버에 대해 망분리 예외 허용
김소영 금융위원회 부위원장. [사진=연합뉴스]
금융위원회가 규제에 막혔던 금융권 인공지능(AI) 활성화를 위한 길을 터준다. 금융분야에서 AI를 활용한 기술들이 정착될 수 있도록 양질의 빅데이터를 확보하고, AI 활성화를 위한 제도를 정립, 신뢰받는 AI 활용 환경 구축 등 정책적 지원방안을 적극 추진해 나간다는 목표다. 김주현 금융위원장이 천명한 금융규제혁신 추진방향의 일환이다.
4일 금융위는 김소영 부위원장 주재로 금융분야 인공지능 활용 활성화 방안에 대한 업계·전문가 간담회를 열었다.
이 자리에서 금융위는 금융권 AI 활성화와 신뢰확보 방안을 발표했다. 구체적으로 △가명정보 재사용을 허용하는 '금융 AI 데이터 라이브러리' 마련 △5대 금융분야별 AI 개발‧활용 안내서 발간 △가명정보 등을 활용하는 AI 개발‧테스트 서버에 대해 망분리 예외 허용 △테스트용 데이터 및 컴퓨팅 자원 지원을 위한 AI 테스트베드 구축 △AI 기반 신용평가모형 및 AI 보안성 검증체계 구축 등을 하기로 했다.
김 부위원장은 "초연결 네트워크와 초융합·빅블러 현상 속에서 기하급수적으로 증가하는 빅데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는 인공지능 기술의 고도화가 필수적"이라면서 "성공적인 '디지털 금융혁신'을 위해서는 금융규제를 혁신해 금융권이 빅데이터와 AI를 효과적으로 활용할 수 있도록 해야 한다"고 강조했다.
그는 "빅데이터와 AI 활용 활성화를 통한 디지털 금융혁신은 맞춤형 금융서비스 제공 등을 통해 금융소비자의 편익을 증진시키고, 필요한 곳에 적시에 충분한 자금을 공급하여 금융 중개기능을 강화하겠다"고 했다. 이어 "금융회사의 심사·평가를 정교화하여 리스크 관리기능을 제고하고, 금융이력부족자(Thin-filer) 등 취약계층에 대한 금융 접근성·포용성을 확대할 수 있다"고 말했다.
4일 금융위는 김소영 부위원장 주재로 금융분야 인공지능 활용 활성화 방안에 대한 업계·전문가 간담회를 열었다.
이 자리에서 금융위는 금융권 AI 활성화와 신뢰확보 방안을 발표했다. 구체적으로 △가명정보 재사용을 허용하는 '금융 AI 데이터 라이브러리' 마련 △5대 금융분야별 AI 개발‧활용 안내서 발간 △가명정보 등을 활용하는 AI 개발‧테스트 서버에 대해 망분리 예외 허용 △테스트용 데이터 및 컴퓨팅 자원 지원을 위한 AI 테스트베드 구축 △AI 기반 신용평가모형 및 AI 보안성 검증체계 구축 등을 하기로 했다.
김 부위원장은 "초연결 네트워크와 초융합·빅블러 현상 속에서 기하급수적으로 증가하는 빅데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는 인공지능 기술의 고도화가 필수적"이라면서 "성공적인 '디지털 금융혁신'을 위해서는 금융규제를 혁신해 금융권이 빅데이터와 AI를 효과적으로 활용할 수 있도록 해야 한다"고 강조했다.
그는 "빅데이터와 AI 활용 활성화를 통한 디지털 금융혁신은 맞춤형 금융서비스 제공 등을 통해 금융소비자의 편익을 증진시키고, 필요한 곳에 적시에 충분한 자금을 공급하여 금융 중개기능을 강화하겠다"고 했다. 이어 "금융회사의 심사·평가를 정교화하여 리스크 관리기능을 제고하고, 금융이력부족자(Thin-filer) 등 취약계층에 대한 금융 접근성·포용성을 확대할 수 있다"고 말했다.
[표=금융위원회]
현재 금융분야는 AI 활용 초기단계로 로보어드바이저, 챗봇, 상품추천, 이상거래탐지, 신용평가 및 여신심사 등에서 활용 중이지만 업계에선 양질의 데이터 부족, 제도 미비, 신뢰성 부족 등이 금융분야 AI 활성화를 발목잡는 주요 요인이라고 토로해왔다.
이에 금융위는 현장의 목소리를 반영해 AI 활용 활성화를 저해하는 요인들을 적극 해소해 나갈 방침이다. 우선 금융위는 규제 샌드박스 등을 통해 데이터 결합 후 데이터 재사용을 허용하는 '금융 AI 데이터 라이브러리'를 구축할 방침이다. 이종산업간 데이터 결합‧활용이 활성화될 수 있도록 통신, 유통을 포함한 다양한 회사로 구성된 컨소시엄을 구성해 라이브러리를 마련한다. 또한 협회, 금융분야 데이터 인프라 기관 등을 중심으로 금융권이 공동으로 사용가능한 AI 빅데이터를 구축하기로 했다.
데이터는 AI의 성능에 직접적인 영향을 미치는 핵심적인 요소인데 아직 금융 관련 AI 개발‧학습 및 테스트 등에 활용 가능한 충분한 양질의 금융 빅데이터 확보가 어려운 상황인데 이를 해결하기 위해서다. 실제 올 2월 금융연구원이 설문조사를 실시한 결과 국내은행은 인공지능 개발‧도입의 가장 큰 제약요인으로 데이터 부족을 꼽았다.
금융위는 데이터 결합 활성화에 적극적으로 기여할 수 있는 신뢰성, 전문성, 개방성 등을 갖춘 기관을 선별해 데이터전문기관으로 추가 지정하는 작업도 진행한다. 올 7월 예비지정신청서를 접수한 기관을 대상으로 3분기 중 데이터전문기관 예비지정한 후 전산설비 구축 등 데이터전문기관 운영 준비가 완료된 기관에 대해 4분기 중 본 지정 심사를 할 계획이다.
AI 활용 시도가 보다 적극적으로 이루어질 수 있도록 관련 가이드라인을 마련하기 위해 금융분야에서 AI가 가장 많이 활용되는 5대 서비스별 'AI 개발·활용 안내서'도 제작했다. 안내서는 금융업권 5대 분야인 은행연합회(신용평가 및 여신심사), 금융투자협회(로보어드바이저), 생명보험협회(챗봇), 손해보험협회(맞춤형 추천), 여신금융협회(이상거래탐지·FDS)가 분야별로 작업반을 꾸려 마련했다. AI 기획‧설계→개발→평가‧검증→도입‧운영‧모니터링 등 각 단계별로 체크리스트를 담았다.
연구용역을 통해 설명 가능한 AI(XAI) 정의 및 요건, 구현사례(신용평가분야 XAI 모범사례 등) 등을 담은 안내서를 발간하고 전자금융의 보안성 및 안정성은 유지하면서 금융회사의 AI 개발‧활용이 보다 원활토록 망 분리와 클라우드 규제도 개선한다. 외부 API를 보다 원활히 활용 가능토록 가명정보 등을 활용하는 개발·테스트 서버에 대해서는 규제 샌드박스를 통해 물리적 망 분리의 예외를 허용하는 방식이다.
금융회사 등이 AI를 도입하기 위해 검토해야 할 사항에 대한 안내가 미비하다는 현장의 목소리를 반영한 조치다. AI 알고리즘의 특성(Black box)상 판단결과에 대해 충분한 설명이 이뤄지지 못할 경우 소비자 피해가 발생할 우려가 크다. 가령 AI 상담사가 대출을 거절한 후 거절사유를 설명하지 못하면 소비자의 금융접근성이 장기간 제한될 수 있기 때문이다. 또한 AI 개발‧활용에는 외부 API 및 대규모 자원(클라우드컴퓨팅 등) 활용이 필요하나 금융분야는 망 분리 등 규제로 제약이 있다.
AI 활용에 대한 사회적 신뢰가 제고될 수 있도록 평가‧검증체계를 구축한다. 금융분야 AI 활용은 아직 초기단계로 기술의 투명성, 공정성 등에 대한 사회적 신뢰가 충분하지 않은 점도 문제점 중 하나로 꼽힌다. 개인정보를 유출하거나 오염된 데이터 학습으로 여성·장애인·동성애 등에 대한 차별·혐오발언을 해 논란이 된 '이루다' 사건 등 AI에 대한 시민사회 우려를 감안하면 금융분야 AI 활용이 지속 확대‧활성화되기 위해서는 사회적 신뢰 확보가 중요하다.
이를 위해선 신용평가 등과 같이 금융소비자에 중대한 영향을 미치는 분야의 경우 제3자를 통한 객관적인 검증체계를 마련해야 하며, AI 활용 확대로 인한 정보유출 등 보안사고가 발생하지 않도록 철저한 AI 보안 검증체계를 구축하는 게 우선돼야 한다는 평가가 나온다. 따라서 금융위는 신용평가 AI(신용정보원), 금융사기방지 AI(금융결제원), 금융보안 AI(금융보안원) 테스트베드 구축을 추진하고 운영현황 등을 모니터링해 검토할 방침이다.
김 부위원장은 "금융권의 AI 활용 시도가 보다 적극적으로 이루어질 수 있도록 관련 지원제도를 정립해 나갈 예정"이라면서 "인공지능이 정착되는 과정에서 여러 시행착오를 겪을 수밖에 없을 것이나 금융산업의 발전을 위해 적극적으로 도전하고 어려움을 극복해 내야 할 것"이라고 말했다.
이에 금융위는 현장의 목소리를 반영해 AI 활용 활성화를 저해하는 요인들을 적극 해소해 나갈 방침이다. 우선 금융위는 규제 샌드박스 등을 통해 데이터 결합 후 데이터 재사용을 허용하는 '금융 AI 데이터 라이브러리'를 구축할 방침이다. 이종산업간 데이터 결합‧활용이 활성화될 수 있도록 통신, 유통을 포함한 다양한 회사로 구성된 컨소시엄을 구성해 라이브러리를 마련한다. 또한 협회, 금융분야 데이터 인프라 기관 등을 중심으로 금융권이 공동으로 사용가능한 AI 빅데이터를 구축하기로 했다.
[표=금융위원회]
금융위는 데이터 결합 활성화에 적극적으로 기여할 수 있는 신뢰성, 전문성, 개방성 등을 갖춘 기관을 선별해 데이터전문기관으로 추가 지정하는 작업도 진행한다. 올 7월 예비지정신청서를 접수한 기관을 대상으로 3분기 중 데이터전문기관 예비지정한 후 전산설비 구축 등 데이터전문기관 운영 준비가 완료된 기관에 대해 4분기 중 본 지정 심사를 할 계획이다.
AI 활용 시도가 보다 적극적으로 이루어질 수 있도록 관련 가이드라인을 마련하기 위해 금융분야에서 AI가 가장 많이 활용되는 5대 서비스별 'AI 개발·활용 안내서'도 제작했다. 안내서는 금융업권 5대 분야인 은행연합회(신용평가 및 여신심사), 금융투자협회(로보어드바이저), 생명보험협회(챗봇), 손해보험협회(맞춤형 추천), 여신금융협회(이상거래탐지·FDS)가 분야별로 작업반을 꾸려 마련했다. AI 기획‧설계→개발→평가‧검증→도입‧운영‧모니터링 등 각 단계별로 체크리스트를 담았다.
연구용역을 통해 설명 가능한 AI(XAI) 정의 및 요건, 구현사례(신용평가분야 XAI 모범사례 등) 등을 담은 안내서를 발간하고 전자금융의 보안성 및 안정성은 유지하면서 금융회사의 AI 개발‧활용이 보다 원활토록 망 분리와 클라우드 규제도 개선한다. 외부 API를 보다 원활히 활용 가능토록 가명정보 등을 활용하는 개발·테스트 서버에 대해서는 규제 샌드박스를 통해 물리적 망 분리의 예외를 허용하는 방식이다.
금융회사 등이 AI를 도입하기 위해 검토해야 할 사항에 대한 안내가 미비하다는 현장의 목소리를 반영한 조치다. AI 알고리즘의 특성(Black box)상 판단결과에 대해 충분한 설명이 이뤄지지 못할 경우 소비자 피해가 발생할 우려가 크다. 가령 AI 상담사가 대출을 거절한 후 거절사유를 설명하지 못하면 소비자의 금융접근성이 장기간 제한될 수 있기 때문이다. 또한 AI 개발‧활용에는 외부 API 및 대규모 자원(클라우드컴퓨팅 등) 활용이 필요하나 금융분야는 망 분리 등 규제로 제약이 있다.
AI 활용에 대한 사회적 신뢰가 제고될 수 있도록 평가‧검증체계를 구축한다. 금융분야 AI 활용은 아직 초기단계로 기술의 투명성, 공정성 등에 대한 사회적 신뢰가 충분하지 않은 점도 문제점 중 하나로 꼽힌다. 개인정보를 유출하거나 오염된 데이터 학습으로 여성·장애인·동성애 등에 대한 차별·혐오발언을 해 논란이 된 '이루다' 사건 등 AI에 대한 시민사회 우려를 감안하면 금융분야 AI 활용이 지속 확대‧활성화되기 위해서는 사회적 신뢰 확보가 중요하다.
이를 위해선 신용평가 등과 같이 금융소비자에 중대한 영향을 미치는 분야의 경우 제3자를 통한 객관적인 검증체계를 마련해야 하며, AI 활용 확대로 인한 정보유출 등 보안사고가 발생하지 않도록 철저한 AI 보안 검증체계를 구축하는 게 우선돼야 한다는 평가가 나온다. 따라서 금융위는 신용평가 AI(신용정보원), 금융사기방지 AI(금융결제원), 금융보안 AI(금융보안원) 테스트베드 구축을 추진하고 운영현황 등을 모니터링해 검토할 방침이다.
김 부위원장은 "금융권의 AI 활용 시도가 보다 적극적으로 이루어질 수 있도록 관련 지원제도를 정립해 나갈 예정"이라면서 "인공지능이 정착되는 과정에서 여러 시행착오를 겪을 수밖에 없을 것이나 금융산업의 발전을 위해 적극적으로 도전하고 어려움을 극복해 내야 할 것"이라고 말했다.