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제목 [보도자료] (금융규제혁신) 금융분야 인공지능 활용 활성화 간담회 개최 - 금융분야 인공지능 활용 활성화 및 신뢰확보 방안 발표 -
출처 금융데이터정책과 작성일 20220804
첨부파일


주요 내용

□ 김소영 금융위원회 부위원장은 업계 및 관련 전문가 등과 함께 금융분야 인공지능(AI) 활용 활성화 및 신뢰 확보를 위한 방안을 논의

< 금융분야 AI 활용 활성화 및 신뢰 확보 방안 주요내용 >

① 가명정보 재사용을 허용하는 ｢금융 AI 데이터 라이브러리｣ 구축

② ｢5大 금융분야별 AI 개발‧활용 안내서｣ 발간

③ 가명정보 등을 활용하는 AI 개발‧테스트 서버에 대해 망분리 예외 허용

④ 테스트용 데이터 및 컴퓨팅 자원 지원을 위한 ｢AI 테스트베드｣ 구축

⑤ AI 기반 신용평가모형 및 AI 보안성 검증체계 구축


☞ 금융규제혁신회의 36개 추진과제 中 2-[4]-⑭망분리·클라우드 규제 개선

금융권협회 234개 건의사항 中 2-[2]-①-클라우드컴퓨팅서비스 관련



1 회의 개요

□ ‘22.8.4.(목), 김소영 금융위원회 부위원장은 금융분야 인공지능 활용 활성화 방안 등에 대해 업계 및 전문가 등과 간담회를 가졌습니다.

▪ 일시 / 장소 : ‘22.8.4.(목) 10:00~11:00 / 마포 프론트원

▪ 참석 : (금 융 위) 금융위원회 부위원장(주재)
             ( 업 계 ) 우리은행, 디셈버앤컴퍼니, 신한라이프, KB손보, 신한카드,
                           SKT, 한국신용데이터
             (전 문 가) 서정호 부원장(금융연구원), 서혜정 실장(NICE), 신승원 교수(KAIST),
                             이욱재 상무(KCB), 최대우 교수(한국외대)
             (유관기관) 금감원, 협회(은행, 금투, 생보, 손보, 여신), 신용정보원,
                              금융결제원, 금융보안원, 핀테크지원센터





2 모두발언 주요내용 (별첨1)

□ 김소영 부위원장은 초연결 네트워크와 초융합·빅블러 현상 속에서 기하급수적으로 증가하는 빅데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는 인공지능 기술의 고도화가 필수적임을 언급하면서,

ㅇ 성공적인「디지털 금융혁신」을 위해서는 금융규제를 혁신하여 금융권이 빅데이터와 AI를 효과적으로 활용할 수 있도록 해야 한다고 강조하였습니다.

□ 빅데이터와 AI 활용 활성화를 통한「디지털 금융혁신」은

ㅇ ❶ 맞춤형 금융서비스 제공 등을 통해 금융소비자의 편익을 증진시키고,
    ❷ 필요한 곳에 적시에 충분한 자금을 공급하여 금융 중개기능을 강화하며,
    ❸ 금융회사의 심사·평가를 정교화하여 리스크 관리기능을 제고하고,
    ❹ 금융이력부족자(Thin-filer) 등 취약계층에 대한 금융 접근성·포용성을 확대할 수 있다고 하였습니다.

□ 이를 위해, 금융위원회는 AI가 적극적으로 활용되기에는 부족한 측면이 있다는 현장의 목소리를 반영하여, AI 활용 활성화를 저해하는 요인들을 적극 해소해 나가겠다고 밝혔습니다.

❶ ｢금융 AI 데이터 라이브러리｣ 구축 등을 통해 AI 개발·학습에 필요한 양질의 빅데이터를 원활하게 확할 수 있도록 하고,

❷ ｢5大 금융분야별 AI 개발‧활용 안내서｣ 발간 등 금융권의 AI 활용 시도가 보다 적극적으로 이루어 질 수 있도록 관련 지원제도를 정립해 나가는 한편,

❸ ｢AI 테스트베드｣ 구축, AI 보안성 검증 지원 등 AI에 대한 사회적 신뢰가 제고될 수 있도록 AI 검증체계를 구축하겠다고 강조하였습니다.

□ 마지막으로, 인공지능이 정착되는 과정에서 여러 시행착오를 겪을 수밖에 없을 것이나, 금융산업의 발전을 위해 적극적으로 도전하고 어려움을 극복해 내야 할 것이라고 강조하였습니다.



3 금융분야 인공지능 활용 활성화 및 신뢰 확보 방안 (별첨2)

□ 간담회에서 금융위원회는 그간 유간기관 및 시장전문가 의견수렴 등을 토대로 마련한「금융분야 인공지능 활용 활성화 및 신뢰 확보 방안」을 발표하였습니다.

□ 동 방안은 지난 7.19일(화)「금융규제혁신회의」에서 금융위원장이 천명한 금융규제혁신 3大 추진방향*에 맞추어 마련된 것입니다.

* ① “오프라인이든 온라인이든 상관없이 글로벌 금융회사로 발돋움할 수 있도록 지원”

② “금융회사와 빅테크 모두 디지털 혁신을 적극 추진할 수 있는 여건 마련”

③ “글로벌 금융회사가 할 수 있는 것은 기본적으로 국내 금융회사에게도 허용“

□ 금융분야는 마이데이터* 도입·시행, 데이터 결합 활성화** 등 타 분야와 비교시 빅데이터 기반을 통한 AI 활용 활성화가 가장 용이하고 필요한 분야입니다.

* ’20.8월 개정 신정법 시행을 통해 금융분야에서 최초로 마이데이터 도입
(’21.7월말 기준 59개 마이데이터 사업자 허가)

** ’21년 말 기준 데이터 결합 건수 : 금융분야 112건, 비금융분야 14건

ㅇ 글로벌 금융시장을 선도하는 플레이어가 출현하고 금융산업 강국으로 도약하기 위해서는 금융권의 AI 활용이 보다 안전하게 정착·확대될 수 있도록 지원해 나갈 필요가 있습니다.

□ 이를 위해, 금융위원회는 금융분야에서 AI 활용이 안전하게 확대‧정착될 수 있도록 ① 양질의 빅데이터 확보, ② AI 활성화를 위한 제도 정립, ③ 신뢰받는 AI 활용 환경 구축 등 정책적 지원방안을 적극 추진해 나갈 것입니다.



※ 금융분야 인공지능 활용 활성화 및 신뢰 확보 방안 주요내용(상세내용 별첨2 참고)




[1] 양질의 빅데이터 확보 지원


❶ AI 데이터 라이브러리 구축

ㅇ 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

❷ 협업을 통한 데이터 공동 확보

ㅇ AI 개발에 대량의 비정형·전문데이터가 필요하나, 데이터 확보 비용 등으로 AI 개발·활용에 애로

⇒ 협회, 금융분야 데이터 인프라 기관 등을 중심으로 협업을 통해 금융권이 공동 사용 가능한 AI 빅데이터 구축

❸ 데이터 전문기관 추가 지정

ㅇ 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



[2] AI 활성화를 위한 제도 정립


❶ AI 개발‧활용 안내서 발간

ㅇ ’21.7월「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

❷ 설명가능한 AI 요건 마련

ㅇ 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

❸ 망분리 및 클라우드 규제 개선

ㅇ 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



[3] 신뢰받는 AI 활용 환경 구축


❶ 금융 AI 테스트베드 구축

ㅇ 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


* 신용평가(신정원), 금융사기방지(금결원), 금융보안(금보원)

❷ AI 기반 신용평가모형 검증체계 마련

ㅇ 금융회사와 핀테크·플랫폼 업체들의 다양한 비금융정보와 AI 방법론을 활용한 신용평가모형 개발·운용 시도 확대

⇒ ｢개인신용평가체계 검증위원회｣를 통해 AI 기반 신용평가 검증체계 마련·운영

❸ AI 보안성 검증체계 구축

ㅇ AI 활용 시 개인정보 유출, 알고리즘 오작동 등 다양한 보안 위험요소 상존

⇒ 금융회사의 자체검증, 금보원 검증 지원 등 ｢AI 보안성 검증체계｣ 구축·운영


□ 금융위원회는 금번 방안의 세부 추진과제들을 속도감 있게 추진해 나가는 한편, 향후에도 현장, 이해관계자 등과 긴밀하게 소통하면서 관련 제도와 규제를 혁신해 나가겠습니다.




4 금융분야 AI 개발‧활용 안내서 (별첨3)

□ 간담회에서 은행연합회는 업계·협회를 중심으로 구성된 각 작업반*에서 마련한「5大 금융분야 AI 개발‧활용 안내서」를 발표하였습니다.

* 금융분야 5대 분야별로 작업반 구성 : 은행연합회(신용평가 및 여신심사), 금투협회(로보어드바이저), 생보협회(챗봇), 손보협회(맞춤형 추천), 여신협회(이상거래탐지)

ㅇ 동 안내서는 금융업권 및 기능·서비스별 특성을 고려하여 실무자들이 쉽게 이용할 수 있도록 5大 분야*의 개발‧활용 단계별** 체크리스트 형태로 구성되어 있습니다.


* 신용평가·여신심사, 로보어드바이저, 챗봇, 맞춤형 추천, 이상거래탐지(FDS)

** AI 기획‧설계→개발→평가‧검증→도입‧운영‧모니터링 등 각 단계별로 상세히 안내



※ (참고) 안내서 내 체크리스트 문항 예시(신용평가 및 여신심사 분야)


단계

구분

내용

평가 검증 단계

점검 항목

AI를 활용한 시스템별 성능 지표 선정 및 목표 수준을 설정하고 충족여부를 확인하였는가?

체크 리스트 

1) AI 기반 모형의 성능을 평가하기 위한 지표를 선정하고 있는가?

- AI 모형 성능에 대한 유지 목표 및 평가지표를 선정하고, 해당 모형이 적정한 성능으로 운영되고 있는지 확인한다.

(예) AR 일정 이상, PSI 일정 미만을 유지하도록 분기별로 점검

YES □ | NO □ | N/A □



2) 선정한 성능 평가 지표에 따라 목표 수준의 달성 여부를 점검하고 미달하였을 경우 조치하고 있는가?

- 성능 평가 결과가 목표 수준에 미달하였을 경우 원인을 분석하여 모형 재개발 여부를 검토하여 필요시 조치한다.

- 특정 학습데이터에 과적합이 되지 않았는지 다양한 테스트를 수행하고, 테스트 데이터에 따른 변동성을 모니터링하고 있는지 확인한다.

YES □ | NO □ | N/A □

준수 사례(예시)

- A은행은 AI를 적용한 신용평가·여신심사 모형을 운영하면서, 모형의 성능을 변별력과 안정성, 신용평점 및 등급의 서열화 등의 측면에서 확인하고 있으며, 변별력은 AR(Accuracy Ratio), K-S 통계량 등을 통해, 안정성은 PSI(Population Stability Index)를 통해 점검한다. 또한 평가지표가 적정기준에 미달하는 경우, 모형의 재개발을 고려한다.



- B은행은 다양한 유형의 데이터 샘플을 이용하여 모형의 성능을 점검하며, 급격한 변별력 하락이 일어나는 경우 과적합으로 판단하고 모형 수정 또는 재학습을 수행한다.


※ 상세내용 별첨3 참조


□ 아직 금융분야 인공지능 활용이 초기단계인 만큼 각 협회별 작업반은 동 안내서를 지속적으로 개선·보완해 나갈 예정입니다.

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