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- 신용정보원 , 금융결제원 금융 빅데이터 개방 확대.
보험정보 빅데이터 추가 개방 (7.1) 등 신용정보원 CreDB 개방을 확대
① 제공 DB 확대 ( 보험 DB, 맞춤형 DB, 교육용 DB 추가개방 ) , ② 성능 확충 , ③ 융합 DB 제공
금융결제원 빅데이터 개방시스템
구축을 통해 디지털 금융혁신 지원
정보주체를 알아볼 수 없도록 철저히 비식별화 하여 개방 1 개 요
‘ 데이터 ’ 는 인공지능 (AI) , 스마트 공장 , 언택트 서비스 등 ‘ 디지털 경제 ’ 시대 혁신산업 성장 의 핵심자원 으로 ,
- 데이터 활용 활성화 를 위해 공공기관 등이 생성ㆍ 보유한 수많은 데이터를 기업들이 활용할 수 있도록 개방 하는 것이 필요 합니다 .
디지털 뉴딜 현장방문시 대통령님 말씀 (’20.6.18) “ 디지털 뉴딜 은 디지털 경제의 기반이 되는 ‘ 데이터 댐 ’ 을 만드는 것 ” … “ 공공과 민간 에서 생성되는 많은 데이터 들을 기업들이 활용 할 수 있도록 과감하게 개방 하는 것이 필요 ”
금융위는 기업들이 데이터를 원활히 활용 할 수 있도록 유관기관과 함께 데이터를 개방ㆍ 유통ㆍ 결합 하는 금융분야 빅데이터 인프라 구축 을 단계적으로 추진 하고 있습니다 . ① ( 신용정보원 CreDB 구축 ) 금융권에 축적된 금융정보 ( 개인ㆍ 기업 신용 정보 ) 를 금융회사 · 일반기업 · 학계 등 에 제공하고 있습니다 . (’19.6.3 일 ~)
신용정보원 보유한 5,000 여개의 금융회사의 약 4,000 만 명의 신용정보 중 일부를 비식별화 하여 빅데이터가 필요한 금융회사 , 상거래기업 , 연구소 등에 개방 ② ( 금융 데이터거래소 출범 ) 데이터 공급자 와 수요자 를 매칭 하여 데이터 검색 , 계약 , 결제 , 분석 등을 One-Stop 으로 지원 합니다 . (’20.5.11 일 )
거래소 운영 현황 (6.26 일 기준 ) • ( 참여기업 : 68 개사 ) 37 개 금융회사 ( 은행 (12) , 카드 (5) , 중소서민 (6) , 금융투자 (5) , 보험 (4) , 기타 (5) ) 31 개 비금융회사 ( 핀테크 (8) , 통신 (2) , 컨설팅 (7) , 언론 (1) , 보안 (4) , 기타 (9) ) • ( 거래건수 ) 145 건 거래 ( 유료거래 11 건 , 2.9 억원 ) • ( 상품개수 ) 349 개
4.9 일 은행 의 데이터 유통 등 빅데이터 부수업무 신고를 수리 하는 등 금융회사가 빅데이터 유통에 참여할 수 있도록 적극적으로 관련 부수업무 신고 수리중 ③ ( 금융공공데이터 개방 서비스 ) 금융위 및 9 개 공공기관
이 보유 한 금 융 공공데이터 ( 4,450 만건 ) 를 민간기업 등에 개방하였습니다 . (’20.6.9 일 )
금감원 , 예보 , 산은 , 기은 , 신보 , 예탁결제원 , 캠코 , 주금공 , 서민금융진흥원 ④ ( 데이터전문기관 지정 ) 데이터 부가가치 창출 을 위해 데이터를 안전 하게 결합할 수 있는 전문기관 을 지정 할 예정 입니다 . (20.8 월 ~)
신용정보원 , 금융보안원 , 금융결제원 등을 데이터전문기관으로 우선 지정 예정
이와 함께 , 신용정보원 , 금융결제원 의 데이터를 안전하게 개방 하여 디지털 금융혁신을 촉진 하겠습니다 . ① ( 신용정보원 CreDB 개방 확대 ) 보험정보 빅데이터를 추가 개방 (7.1) 하는 등 신용정보원 CreDB 개방을 확대
하겠습니다 . (20. 下 ~)
① 제공 DB 확대 ( 보험 DB, 맞춤형 DB, 교육용 DB 추가개방 ) , ② 성능 확충 , ③ 융합 DB 제공 ② ( 금융결제원 ‘ 빅데이터 개방시스템 ’ 구축 ) 계좌이체정보 등 금융 결제 정보 를 철저히 비식별화 하여 민간에 개방 하겠습니다 . (20. 下 ~)
개방 과정에서 개인정보가 침해되는 일이 없도록 모든 개방 정보 는 정보 주체를 알아볼 수 없게 철저히 비식별화 -> ① CreDB , ② 데이터거래소 , ③ 공공데이터 개방 , ④ 데이터전문기관 , ⑤ 금결원 빅데이터 개방시스템 의 ‘ 금융 빅데이터 5대 인프라 ’ 완성
- 인공지능(AI), 언택트 서비스 등 ‘ 디지털 경제 ’ 시대 혁신산업 성장 과 창업ㆍ핀테크 기업 등의 아이디어 사업화 를 지원 하고,
- 새로운 부가가치 및 양질의 디지털 일자리 를 창출 하는 디지털 뉴딜을 위한 금융분야 데이터 댐 으로 자리매김 하겠습니다. 2 신용정보원 빅데이터 개방시스템 (CreDB) 개방 확대 1 현황 및 평가
금융회사 · 일반기업 · 학계 등 의 데이터 부족 해소 를 위해 금융 빅데이터 개방시스템 ( 이하 CreDB) 을 오픈하였습니다 (’19.6.3 일 ) .
43 개 기관 (80 명 이용자 ) 이 CreDB 서비스를 통해 청년층 맞춤형 신용평가 모형 개발 , 대출수요 예측모형 개발 , 금리 산정 알고리즘 개발 등 53 개 연구 수행
- 금융회사 · 일반기업 · 학계 등은 원격분석시스템 을 통해 신정원의 신용정보 표본 DB
에 접속하여 빅데이터 분석ㆍ 활용 이 가능합니다 .
개인신용정보 표본 DB (’19.6 월 개방 ) : 신용정보원의 일반신용정보 DB 에 등록된 차주의 5% 표본 ( 약 200 만명 ) 의 대출 , 연체 및 신용카드 개설 정보를 비식별화하여 제공
기업신용정보 표본 DB (’19.12 월 개방 ) : 기업신용공여 대상 기업체 DB 에 등록된 개인사업자 · 법인의 20% 표본 ( 약 110 만개 업체 ) 의 대출 , 연체 및 기술신용 정보를 비식별화하여 제공
신용평가 모형 개발 , AI 솔루션 고도화 등의 CreDB 활용성과 가 시현됨에 따라 , 이용 수요가 증가 하여 , 보다 많은 데이터 를 원활히 사용할 수 있도록 시스템을 고도화 할 필요성 이 제기되었습니다 .
- ( DB 범위 제한 ) 보험신용정보 미제공 , 동일 DB 제공
등으로 연구자가 충분한 데이터 를 얻기 어려웠던 측면 이 있었습니다 .
개별 사용자의 수요와 무관하게 전반적으로 수요가 많은 항목만 을 샘플링한 DB 를 구축하여 모든 연구자 에게 동일 하게 제공
- ( 분석 인프라 제한 ) CreDB 서버 성능 한계 등으로 인해 딥러닝 등 높은 성능을 필요로 하는 분석 기법 활용 이 곤란 하였습니다 . - 또한 , 분석시스템에 제한된 인원 (40 명 ) 의 접속만 가능 하였습니다 .
- ( 융합 분석 제한 ) CreDB 와 타 데이터의 결합ㆍ 분석이 제한 되어 금융ㆍ 비금융정보 ( 통신 , 유통 등 ) 융합 분석 이 제한적 이었습니다 . -> ① 제공 DB 확대 , ② 성능 확충 , ③ 융합 DB 제공 등 CreDB 고도화 를 통해 신용정보 빅데이터 개방ㆍ 활용 범위를 대폭 확대할 필요 2 CreDB 개방 확대 방안 [1] 보험신용정보 표본 DB 및 맞춤형 DB 서비스 , 교육용 DB 배포 등 제공정보 확대 를 통해 다양한 연구 를 지원 하겠습니다 . ① ( 보험 DB ) 보험정보 활용 연구 등을 할 수 있도록 보험가입ㆍ 해지 내역 , 담보 내역 등 보험표본 DB
를 개방 합니다 ('20.7.1 일 ) .
신정원이 보유한 약 5,200 만명의 보험 계약 , 담보 정보 를 샘플링 후 비식별 처리 하여 제공
7 .1 일 부터 보험 DB 이용을 신청 받아 , 심사 후 선정된 회사 ( 연구자 ) 에 8 월중 제공 ② ( 맞춤형 DB ) 수요자의 목적 에 따라 신용정보를 맞춤 가공 ( 샘플링 확대 , 항목 추가 등 ) 한 맞춤형 DB 시범 서비스
를 제공합니다 ('20. 下 ) .
예 ) 청년층의 금융거래 현황을 정교하게 분석 할 수 있도록 ① 청년층 샘플링 비율을 확대 (5% → 20%) 하 고 , ② 일반신용 DB ( 대출정보 등 ) 와 보험 DB ( 보험계약정보 등 ) 를 연계 제공 ③ ( 교육용 DB ) 신용정보 빅데이터를 교육기관 등이 교육 목적으로 활용 할 수 있도록 교육용 DB
서비스 를 제공합니다 ('20.7.1 일 ) .
다수 교육생의 접근이 가능하도록 신용정보의 통계적 특성 을 가진 가상 데이터 ( 개인정보 유출 위험 無 ) 로 DB 를 구축ㆍ 배포 → 교육기관 이 다운받아 자체 서비스 제공
금융분야 데이터 거래소 ( 금융보안원 ) 등을 통해 무료로 배포할 계획 [2] 딥러닝 등 높은 성능 을 필요로 하는 AI 분석 기술 등을 활용 할 수 있도록 원격분석 서버 의 성능을 대폭 확충
하겠습니다 ('20. 下 ) .
① 머신러닝 / 딥러닝 등 반복학습이 필요한 AI 분석 을 위한 별도 서버 제공 ② 보다 많은 기업이 CreDB 를 활용가능토록 동시접속 제한 인원 확대 (40 → 60 명 ) [3] CreDB 신용정보 와 타 기관의 금융 · 비금융정보 ( 통신 , 유통 등 ) 를 결합 한 융합 DB 를 구축
하여 융합 新 산업 연구를 촉진 하겠습니다 ('20. 下 ) .
비금융회사 등이 CreDB 의 신용정보 와 해당 회사 정보를 결합 한 융합 DB 신청시 양 데이터를 결합한 융합 DB 를 구축하고 , 이를 원격분석시스템 등을 통해 제공
- 중장기적으로 타 공공 부문의 빅데이터 센터 등과도 협업 하여 공공 부문간 데이터가 결합된 융합 DB 구축도 추진합니다 . 3 기대 효과 ◇ 금융회사 · 일반기업 · 학계 등의 신용정보 빅데이터 활용 확대 ⇒ 금융분야 新 서비스 및 융합 新 서비스 개발 활성화 ⇒ 신용정보를 활용한 심층분석 연구 , AI 개발 등 활성화 [1] ( 보험 DB ) 인슈어테크 등 新 서비스 개발이 가능 합니다 . ( 맞춤형 상품추천 등 ) [2] ( 맞춤형 DB ) 정교하고 심도 있는 심층분석 · 연구 수행을 지원합니다 . [3] ( 융합 DB ) 이종 데이터 융합 분석 을 통한 새로운 가치창출 이 가능합니다 . [4] ( 성능 확충 ) 신용정보 빅데이터 활용 AI 산업 성장 및 연구가 촉진됩니다 . 3 금융결제원 빅데이터 개방 시스템 구축 1 현황 및 문제점
금융결제원 은 금융전산망 관리 기관으로 , 계좌이체 , 전자결제 , 전자 어음 거래 , 공인인증 등 대량의 금융결제정보 를 보유
하고 있습니다 .
일평균 약 2.3 억 건 (0.76TB) 의 결제정보가 처리되며 , 약 2,350TB 의 결제정보 보유
금융결제정보 는 채무 , 자산 등 일반적인 신용정보 분석으로는 알 수 없는 자금의 흐름 , 금융서비스 이용패턴 분석 등에 활용 가능 합니다 .
- 해외 결제 인프라기관 에서는 개인자산관리 , 보이스피싱 등 금융사기 예방 , 데이터 개방 등 빅데이터 활용 서비스 를 제공
하고 있습니다 .
( 영 국 -PSR ) 개인종합자산관리 , 금융사기 예방 등 , ( 미국 -TCH ) 학술용 데이터 제공 플랫폼 등
그간 국내에서는 금융결제정보에 대한 저조한 관심 등으로 인해 , 금융결제정보를 통계 등에만 제한적으로 사용 하고 있었습니다 .
- 특히 , 금결원 회원 기관 만 결제정보 접근이 가능하여 결제정보 활용에 관심있는 핀테크ㆍ 창업기업 등은 활용이 어려웠습니다 .
따라서 , 비식별 처리 된 금융결제정보 개방 을 통해 비회원 금융회사 , 핀테크ㆍ 창업기업 , 상거래기업 , 연구기관 , 학계 등의 금융 결제정보 활용 을 활성화 할 필요가 있습니다 .
국내는 금융결제정보 가 금결원에 집중 되어 있어 개방ㆍ 활용시 데이터 활용 효과가 극대화 될 수 있을 것으로 예상 ( 해외 의 경우 금융결제정보 가 분산 관리 되고 있음 ) • 미국 : ( Fed, TCH ) 어음ㆍ 수표 거래 , 전자자금이체 , ( FIS, FirstData 등 ) CD·ATM 거래 • 영국 : ( Pay.UK ) 어음ㆍ 수표 거래 , 전자자금이체 , ( Link 등 ) CD·ATM 거래 • 중국 : ( 인민은행 등 ) 어음ㆍ 수표 거래 , CD·ATM 거래 ( 왕롄 등 ) 전자자금이체
PSR: Payment System Regulator, TCH: The Clearing House, FIS: Fidelity National Information Service -> 핀테크 기업 , 창업 기업 등의 금융결제정보를 활용한 다양한 서비스 개발 지원 등을 위해 금융결제정보 빅데이터 개방 추진 필요 2 구축 방안 ◇ ‘ 금융결제원 빅데이터 활용 ’ 의 점진적 확대 및 활성화를 위한 ① 분석 → ② 개방 → ③ 결합 의 3 단계 로드맵 추진
우선 비식별처리된 데이터를 금융회사 내부업무 개선에 활용 할 수 있도록 제공 (1 단계 ) 하고 활용 효과 및 정보보호 영향 등을 보아가며 단계적으로 확대 [1] ( 1 단계 ) 결제 정보 분석 데이터 제공 ⇒ 금융회사 업무 개선 (’20. 下 )
- 금결원이 금융결제정보 빅데이터를 분석 하고 , 결과 를 금융회사에 제공 하여 ‘ 금융회사 업무개선 ’ 에 활용 할 수 있도록 지원합니다 . [2] ( 2 단계 ) 결제 정보 개방시스템 구축 ⇒ 금융결제 정보 대외 개방 (’21. 上 )
- 신용정보법 개정 (8.5 일 시행 ) 으로 가명ㆍ 익명처리 시 정보의 활용 범위가 확대 됨에 따라 , 금융결제정보 를 연구 등 목적 으로 활용 할 수 있도록 ‘ 금융결제 빅데이터 개방시스템 ’ 을 구축 합니다 .
금융결제원 이 신용정보제공ㆍ 이용자 임을 규정 하여 신용정보법에 따라 금융결제정보 ( 신용정보 ) 를 익명ㆍ 가명처리 하여 활용가능함을 명확화 ( 신용정보업감독규정 개정 ) ① 非 개인정보 ( 통계데이터 등 ) → 홈페이지 , API 를 통해 공개 ㆍ제 공
정보의 성격 , 위험성 , 활용도 , 접근성 등을 고려하여 필요시 일부 데이터는 ‘ 데이터 거래소 ( 금보원 운영 ) ’ 를 통해서도 제공 ② 익명ㆍ 가명정보 ( 계좌이체 내역 , 결제 내역 등 ) → 개인 , 기업 등으로부터 연구 과제 를 신청 받아 선정된 과제 에 한해 가명ㆍ 익명정보 제공 < 금융결제 빅데이터 개방시스템 서비스 제공방안 ( 예시 ) > [3] ( 3 단계 ) 결제 정보 결합 인프라 구축 ⇒ 데이터 결합 전문기관 (’21. 上 )
- 금결원이 금융회사 , 핀테크 , 일반기업 의 데이터 를 받아 금융결제정보와 결합 하여 가명ㆍ 익명정보 형태로 제공합니다 . 3 기대 효과 ◇ 금융분야 빅데이터 활용 및 이종 산업간 데이터 융합 활용 확대 ⇒ 핀테크 , 창업기업 등에 빅데이터 , AI 관련 신규 사업 기회 제공 ⇒ 고객 맞춤형 서비스 개발 활성화를 통한 소비자 편의 증진 [1] ( 개방시스템 구축 ) 결제정보 분석 을 통한 新 서비스 개발 이 가능합니다 . [2] ( 결합 인프라 구축 ) 결제정보와 기업 ( 예 : CB 사 등 ) 보유 정보 융합ㆍ 활용 을 통한 저신용층 신용평가 모델 등 新 서비스 개발이 가능합니다 . [3] ( 분석데이터 제공 ) 결제정보 빅데이터 분석 결과를 활용하여 금융회사 의 업무 ( 예 : 기업고객 리스크 관리 등 ) 개선 이 가능합니다 . 4 향후 계획 [1] 발표한 신용정보원 빅데이터 개방시스템 개방 확대 및 금융 결제원 빅데이터 개방시스템 구축 을 차질없이 추진 하겠습니다 . [2] 금융분야 데이터 인프라 구축 및 고도화를 지속 추진 하겠습니다 . ① 금융공공데이터 서비스 (6.9 일 개시 ) 의 공공데이터 개방 범위 를 지속 확대해 나가겠습니다 . ② 개정 신용정보법 시행 (8.5 일 예정 ) 에 맞춰 데이터 결합 등을 지원 하는 ‘ 데이터전문기관 ’ 을 구축 운영 하겠습니다 . [3] 신용정보법 등 데이터 3 법 시행 (8 월 ) 에 맞추어 ( 가칭 ) 「 빅데이터 (BigData) 활성화 추진협의회
」 를 구성하여 빅데이터 활성화 를 위한 정책을 지속 추진 하겠습니다 .
( 목적 ) 금융 빅데이터 이용 활성화 및 데이터 기반 新 사업 육성 등 관련 제도개선 과제 발굴 , 정보공유 , 기관간 협업 을 위한 협의체 ( 구성 ) 금융위 , 유관기관 ( 금감원 , 금보원 , 신정원 , 결제원 등 ) , 금융회사 , 핀테크 , 빅테크 , 학계 , 법조계 등 빅데이터 관련 민ㆍ 관 전문가 로 구성
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