금융당국이 세미나를 열고 규제 혁신에 나서고는 있지만, 현장에선 인공지능(AI) 관련 금융데이터를 활용하는 데 어려움이 크다는 목소리가 많다. 향후 금융데이터 활용에 규제가 확대돼 가이드라인이 불명확해질 땐 AI 활성화에 어려움이 있을 수 있다는 지적도 나온다. 특히 금융소비자보호법이 데이터 이용 환경을 과도하게 제한하고 있는 만큼, 유연한 법 적용이 필요하다는 지적도 제기됐다.

22일 금융권에 따르면, 일선 현장에서 금융데이터를 활용하는 실무진은 당국에서 추진하고 있는 AI, 금융데이터 관련 규제 혁신에 대해 기대와 우려가 공존한다고 입을 모은다. 최근 챗GPT와 같이 뜨거운 감자인 생성형AI의 경우, 금융권이 활용하고 있는 기술은 걸음마 단계에 불과한데도 진흥과 규제가 동시에 작용할 것이란 우려가 나오고 있다.

은행권 AI 개발 담당자는 "앞서 금융위에서는 AI 관련 가이드라인을 발표해 모범규정을 은행들에게 지도하고 있는 상황"이라면서 "AI의 활용도가 높아질수록 생산성은 더욱 높아질 수밖에 없기 때문에 비용 대비 효율성은 점차 더욱 나아질 것"이라고 말했다. 이어 "정부에서 현재 다양한 AI 정책을 마련하고 있고, 기존보다 더욱 강화되는 버전을 제시해 새로운 기준이 나올 것"이라고 덧붙였다.

앞으로 AI 활용 영역에서 규제가 확대 적용될 것이란 우려도 상당하다. 특히 AI 기술 개발과 데이터 보안의 균형을 찾기 위한 챗GPT 규제 방향이 논의되고 있어, 활용 가능성·범위에 대한 불확실성을 우려하는 목소리가 크다.

다른 AI 개발 담당자는 "보안과 윤리 문제 부분에서 규제가 점차 확대된다면 AI 활성화의 저해 요소로 작용할 수 있다는 우려가 있다"면서 "당국이 제시한 가이드라인 기준이 불명확할 때도 실질적인 대응에 어려움이 있을 것"이라고 내다봤다.

결국 AI 도입에는 모든 가능성을 열어두고 다양한 시각으로 논의가 필요하다는 목소리가 제기되는데, 이때 금융소비자보호법에 대한 재논의가 필요하다는 학계의 지적이 많다.

현재 금소법에 따르면, 개인·법인의 금융 정보가 담긴 데이터를 사용하려고 할 때 반드시 금융위에 등록을 하도록 규정돼 있다. 예컨대, 어떤 기업이 좋은 기술을 가지고 데이터를 가공해 고객맞춤형 서비스를 제공하려는 상황에서 똑같은 기술로 금융서비스를 제공하는 것은 불가능하다. 금융데이터를 제공하기 위해서는 금융 관련 라이선스를 갖춰야 하기 때문이다.

금융권에서 AI를 제대로 활용하기 위해서는 결국 데이터 가공이 핵심인데, 유연한 적용이 어렵다면 결국 라이선스 문턱이 높은 은행권과 핀테크 중심으로 돌아가게 되고, 좋은 기술을 창의적으로 활용하기가 어렵다는 지적이 곳곳에서 나온다.

이병욱 서울과학종합대학원 AI·전략경영 주임교수는 "금소법이 적용되기 전에는 데이터 활용도 유연하게 적용이 가능했는데, 금소법 이후로는 라이선스 문턱이 높은 은행권과 핀테크 중심으로 굴러가고 있다"면서 "법령을 볼 때 '동일 행위-규정-규제'가 금융법의 기본인데, 동일 행위인지를 유연하게 볼 필요가 있다. 영업 목적이냐, 정보 제공이 목적이냐에 따라 구분해야 하는데, 우리는 정보 제공 자체도 무조건 영업과 연결된다고 해석하고 있다"고 지적했다.