[보도자료] 빅데이터 기반 확충과 데이터 산업 선도를 위하여 금융분야 가명정보 결합‧활용을 가속화 하겠습니다.

금융 데이터 전문기관을 통해 결합된 데이터 개수 100 개 돌파 ◈ ’ 20.8.5 일 가명정보 결합제도 시행 이후 신용정보법에 따른 데이터전문기관을 통해 총 111 개의 데이터 가 결합됨

결합 ‧ 활용 사례 :

온라인 소상공인 대출심사모형 ‧ 상품 개발 ,

청년 등 금융이력 부족자를 위한 신용평가모형 개발 ,

취약계층에 대한 금융지원정책 효과 분석 등 ◈ 데이터 산업을 선도하는 테스트베드 로서 금융분야 가명정보 결합 ‧ 활용이 더욱 가속화 될 수 있도록 결합 관련 제도개선

추진

개선내용 :

데이터전문기관 추가지정 방안 마련 ,

데이터 자가결합 허용 요건 확대 ,

샘플링 결합 절차 도입 ,

데이터 이용기관 결합신청 허용 등 1 금융분야 데이터 결합제도 운영 현황

‘20.8.5 일 개정 신용정보법 시행 에 따라 ’ 마이데이터 ‘ 와 더불어 데이터산업 활성화의 핵심 기반인 ’ 데이터 결합 ‘ 이 허용 되었습니다 .

데이터 결합을 지원하기 위해 ’20.8.6 일 신용정보원 , 금융보안원 을 시작으로 총 4 곳 의 데이터전문기관 을 지정

하여 운영하고 있습니다 .

(’20.8.6 일 ) 신용정보원 , 금융보안원 , (’20.12.22 일 ) 국세청 , (’21.3.8 일 ) 금융결제원

’21.5.25 일 현재까지 데이터전문기관을 통해 111 개의 데이터 가 결합 되어 총 41 건 의 데이터 결합이 완료 되었습니다 .

총 46 개사 ( 금융 31 개사 , 비금융 15 개사 ) 가 결합에 참여 ( 데이터 제공 ) 하여 , 35 개사 가 결합된 데이터를 받아 분석 ‧ 활용 하고 있습니다 .

결합 분야별 로는 금융 + 금융간 결합 (21 건 ) 이 가장 많았으며 , 다음 으로 금융 + 공공 (7 건 ) , 금융 + 유통 (6 건 ) 순이었습니다 .

금융회사와 데이터를 결합하는 경우 신용정보법에 따른 데이터전문기관만 이용 가능 - 결합 참여 횟수는 CB (44 회 ) , 핀테크 (11 회 ), 은행 ‧ 카드 (9 회 ) 순입니다 . 결합 건수 ( 누적 ) 결합참여 기업 결합 분야 결합 참여횟수 2 데이터전문기관을 통한 데이터 결합 사례 [1] 금융 소외계층을 위한 맞춤형 신용평가모형 및 금융상품 개발

데이터 결합 ‧ 분석 을 통해 비금융정보 기반 맞춤형 대안신용평가 등이 개발되어 금융 소외계층 의 금융접근성이 확대 되고 있습니다 . ∎ ( 사례

1) 온라인 사업자 정보 ✚ CB 사정보 ➡ 온라인 소상공인 대출심사모형 ㆍ 상품 개발

인터넷 포탈 에 입점한 온라인 사업자정보 와 CB 사 의 대출 ‧ 상환 정보 를 결합 ‧ 분석하여 포탈 입점 사업자 맞춤형 대출심사 모형 및 상품 개발 ➡ 다양한 데이터를 기반 으로 전통적인 신용평가시 대출을 받기 어려웠던 온라인 소상공인 에 대한 대출이 가능 ∎ ( 사례
2) 핀테크 결제 ‧ 고객행동정보 ✚ 은행 여 ‧ 수신정보 ➡ 청년층 신용평가모형 개발

청년층이 이용하는 핀테크사 의 고객결제 ‧ 행동정보 와 은행 의 여 ‧ 수신정보 를 결합 ‧ 분석하여 금융이력이 많지 않은 청년층을 위한 대안신용평가모형 개발 ➡ 금융이력이 부족 하여 금융 접근성이 낮은 청년층 도 다양한 금융상품 및 금융서비스 이용 가능 ∎ ( 사례
3) 화물차 운행량 · 안전운행 정보 ✚ CB 사의 운전자 신용정보 ➡ 화물차 안전 운전자 맞춤형 신용평가 모델 연구

교통 공공기관 이 보유한 개인 화물차의 운행량 · 안전운행정보를 CB 사 의 신용정보 와 결합하여 안전운전 사업자에 대한 맞춤형 신용평가모델 연구 ➡ 운수업 종사자 에 대한 신용대출 조건 개선 등 금융 지원 활성화 가능 [2] 새로운 기술 ‧ 서비스 개발 및 고도화

결제정보 , 구매품목 정보 및 금융투자정보 등을 결합 ‧ 분석하여 상권분석 컨설팅 , 맞춤형 금융서비스 개발 등에 활용 하고 있습니다 . ∎ ( 사례

1) 카드사 결제정보 + VAN 사 구매품목 정보 ➡ 상권분석 서비스 고도화

신용카드 결제 정보 와 가맹점 구매품목 정보를 결합 하여 상권별로 성별 , 연령 , 직업군 등에 따른 소비패턴 및 특성 을 효과적으로 추론 ➡ 상권별 소비자 특성 에 맞는 맞춤형 상품 ‧ 서비스 추천 등 소상공인 경영 컨설팅 제공 ∎ ( 사례
2) 금융투자업자 금융투자정보 ✚ 카드사 결제정보 ➡ 맞춤형 금융서비스 개발

고객의 금융투자내역 과 카드 결제내역 을 결합하여 금융투자성향과 카드 사용패턴간의 연관관계 분석 ➡ 금융소비자 맞춤형 금융서비스 , 혁신 금융상품 개발 에 활용 [ 3 ] 면밀한 정책효과 분석 및 맞춤형 정책개선

여러 기관에 분산 된 정책수요자 의 데이터 결합 을 통해 정책 효과 를 면밀히 분석 , 수요자별 맞춤형 정책 이 제공 되고 있습니다 . ∎ ( 사례 ) 대출정보 ✚ CB 사 신용평점정보 ➡ 취약계층에 대한 금융지원정책 효과 분석

신용집중기관이 보유한 대출금리 및 잔액 정보 와 CB 사가 보유하고 있는 신용 평점 정보 를 이용하여 금융 취약계층 등에 대한 대출 및 금리 현황 을 분석 ➡ 햇살론 15 등 금융 취약계층 맞춤형 금융지원정책 수립 에 활용 3 데이터 결합 제도개선 방안

데이터 산업을 선도하는 테스트베드 로서 금융분야 가명정보 결합 ‧ 활용 이 가속화 될 수 있도록 결합관련 제도 개선 을 추진 하겠습니다 .

개인 정보보호 침해 우려가 없는 범위 에서 데이터 결합 기업의 실무적인 애로 를 해소 하고 데이터 결합 을 활성화 하겠습니다 . [1] 데이터전문기관 추가지정 방안 마련 AS-IS ➡ TO-BE • 금융유관기관 중심으로 4 개 기관 을 데이터전문기관으로 지정 ‧ 운영 • 특화 결합 서비스 제공 등이 가능한 기업 등도 전문기관 으로 지정 검토

( 현행 ) 현재 4 개 기관 을 데이터전문기관 으로 지정 ‧ 운영 중이나 ,

다양한 기관이 보유한 데이터 의 결합 ‧ 개방 등을 통해 특화 된 결합 서비스를 제공하기 위해서는 전문기관 추가 지정 이 필요합니다 .

데이터 외부반출 에 따른 정보침해 우려 로 결합 ‧ 개방에 소극적 인 기업 , 국가기관 등의 데이터 개방 확대 도 유도 할 필요가 있습니다 .

( 개선 ) 하반기중 특화 결합 서비스 및 데이터 개방 확대 등을 위한 데이터전문기관 추가지정 방안 을 마련하겠습니다 .

임원 적격성 요건 , 재정능력 ( 순자산 대비 부채총액 비율 ) 요건은 국가기관에 미적용 하는 등 국가기관의 전문기관 지정요건도 합리적으로 개선 추진 ( 시행령 , 감독규정 개정 ) [2] 데이터 자가결합 허용요건 확대 ( 감독규정 개정 ) AS-IS ➡ TO-BE • 기본적으로 결합된 데이터를 제 3 자 에게 제공 하는 경우만 자가결합 가능 • 결합된 데이터를 직접 활용 하는 경우에도 자가결합 가능

( 현행 ) 자가결합

의 경우 데이터를 이용할 기관 이 결합 데이터의 가명처리 적정성 을 자체적으로 평가 하는 등 이해상충이 발생 할 우려가 있어 이해상충 가능성이 없는 경우 에만 허용중 입니다 .

데이터전문기관이 자신이 보유한 데이터와 제 3 자의 데이터를 결합

현재 이해상충 가능성이 없는 경우 를 결합데이터를 제 3 자에게 제공하는 경우 등으로 매우 제한적 으로 규정 하고 있습니다 .

이에 , 데이터전문기관의 안전하고 효율적 인 데이터 결합 ‧ 활용 에 과도한 제약

이 있다는 의견이 다수 제기되었습니다 .

자가결합 시 데이터 외부반출 에 따른 보안우려 가 완화 되며 , 데이터에 대한 이해도가 높은 데이터 보유기관이 결합함에 따라 신속한 결합 ‧ 활용 이 가능

( 개선 ) 자가결합 허용 요건 을 합리적 으로 확대

하겠습니다 .

예 ) 이해상충가능성이 없는 경우로 적정성 평가 를 타 전문기관 이 수행 하는 경우 추가 등 [3] 샘플링 결합 절차 도입 ( 시행령 , 감독규정 개정 ) AS-IS ➡ TO-BE • 결합된 데이터 일부만 샘플링 하여 활용 하려는 경우에도 전체 데이터 를 전문기관에 제공 ‧ 결합할 필요 • 샘플링 한 데이터만 결합 가능하여 효율적 으로 데이터 결합 ‧ 활용

( 현행 ) 현 신정법령은 샘플링 하여 결합 하는 것을 제한 하고 있습니다 .

각 기관이 동일한 샘플 을 추출 하여야 하므로 샘플링된 결합키 를 타 기관에 제공 하여야 하나 결합키 제공 절차 등이 별도로 규정되지 않아 제공 불가능

결합데이터의 일부만 샘플링 해서 활용하려고 해도 전체 데이터 를 전문기관에 제공 ‧ 결합

하여야 하여 비효율적 인 측면이 있었습니다 .

예 ) A 은행과 B 카드사가 중복되는 고객중 5% 만 샘플링 하여 결합 ‧ 활용하려는 경우에도 A 은행과 B 카드사의 전체 고객정보를 결합 한 후 샘플링 하여야 함

( 개선 ) 원본데이터에서 일부만 샘플링 하여 데이터를 결합 할 수 있는 ‘ 샘플링 결합 ’ 절차를 도입 하겠습니다 .

샘플링 결합 선택시 결합신청 후 결합할 데이터를 전송하기 전 전문기관을 통한 샘플링

을 허용 , 샘플링한 데이터만 결합 할 수 있도록 하여 효율적 으로 결합이 이루어지도록 하겠습니다 .

① 모든 결합참여기관이 결합키만 데이터전문기관에 송부 → ② 결합키만 결합후 데이터전문기관이 결합키를 샘플링 → ③ 샘플링된 결합키를 각 결합기관에 전달 → ④ 각 참여기관은 샘플링된 키에 해당하는 데이터만 전문기관에 보내 결합 [4] 데이터 이용기관 결합신청 허용 ( 시행령 개정 ) AS-IS ➡ TO-BE • 데이터보유기관만 결합신청 을 할 수 있어 , 해당 데이터가 없는 소규모기업 등의 데이터 결합 ‧ 활용 활성화 에 제약 • 해당 데이터를 보유하지 않은 소규모 기업 등도 데이터 결합 신청이 가능 하여 데이터 결합 ‧ 활용 접근성 향상

( 현행 ) 現 신정법령에서는 데이터 결합 참여 주체 를 결합할 데이터 를 보유 한 기관 으로 제한 하고 있습니다 .

이에 , 데이터 미보유 기관 이 타 기관 데이터를 결합 하여 이용 하려는 경우에도 데이터 보유기관 이 결합절차를 모두 수행 해야 함에 따라 데이터 결합 활성화에 제약 이 있었습니다 .

현 신정법령상 데이터를 보유한 기관 이 모든 데이터 결합 절차 를 수행 한 후 , 결합이 완료된 데이터를 데이터 미보유기관에 제공하는 방법으로만 가능

( 결합절차 ) 가명처리 → 결합신청 → 결합할 데이터 전송 → 결합 및 적정성 평가 → 결합된 데이터 전달

( 개선 ) 결합할 데이터를 이용하려는 기관 ( 데이터 이용기관 ) 의 결합 신청 및 데이터 결합 절차 참여 를 허용 하겠습니다 .

데이터 이용기관이 결합을 신청하는 경우 데이터 보유기관은 결합할 데이터의 가명처리 및 전문기관에 결합할 데이터의 전송 만 담당 하고 , 이외 절차는 이용기관 이 수행 토록 하겠습니다 .

개보법 의 경우 데이터 이용기관의 데이터 결합 신청 및 참여 旣 허용 [5] 데이터 결합시 세부 절차 표준화 ( 안내서 개정 ) AS-IS ➡ TO-BE • 전문기관별 로 결합신청 첨부서류 등이 상이 하여 이용에 불편 • 결합신청 첨부서류를 표준화 하여 기업의 데이터 결합 편의성 제고

( 현행 ) 데이터 결합이 전문기관의 책임하 에 이뤄지는 만큼 결합 세부절차 에 대해서는 전문기관에 자율성을 부여중 이나 ,

전문기관별로 결합시 첨부 서류 등이 다소 상이 하여 여러 전문 기관 을 이용 하는 경우 불편하다는 이용기관의 의견 이 많았습니다 .

( 개선 ) 데이터 결합시 제출서류 등을 표준화 하여 여러 전문기관 교차 이용에 따른 기업의 불편 을 최소화 하겠습니다 . 4 기대효과 [1] 데이터전문기관 및 자가결합 확대 등을 통해 금융 - 비금융 , 민간 - 공공 등 다분야 ‧ 이종데이터간 결합 과 개방 이 활성화 됩니다 . [2] 데이터 이용기관의 결합신청 이 가능해져 보유 데이터가 없는 창업 ‧ 핀테크 기업의 데이터 결합 ‧ 활용 이 보다 원활 해집니다 . [3] 샘플링 결합 허용 , 데이터 결합 세부절차 표준화 등 을 통해 데이터 결합 에 소요되는 기간 이 단축

됩니다 .

현재 약 14~20 일 정도 기간 소요 → 제도 개선시 약 10~15 일 내외로 단축 가능 5 향후 계획