주요 내용
김소영 금융위원회 부위원장 은 업계 및 관련 전문가 등과 함께 금융분야 인공지능(AI) 활용 활성화 및 신뢰 확보 를 위한 방안을 논의 < 금융분야 AI 활용 활성화 및 신뢰 확보 방안 주요내용 > ① 가명정보 재사용을 허용 하는 ｢ 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 36 개 추진과제 中 2-[4] - ⑭ 망분리 · 클라우드 규제 개선 금융권협회 234 개 건의사항 中 2-[2] - ① - 클라우드컴퓨팅서비스 관련 1 회의 개요
‘22.8.4.(목), 김소영 금융위원회 부위원장 은 금융분야 인공지능 활용 활성화 방안 등에 대해 업계 및 전문가 등과 간담회 를 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 ( 별첨
- 1)
김소영 부위원장 은 초연결 네트워크와 초융합·빅블러 현상 속에서 기하급수적으로 증가하는 빅데이터를 효과적으로 활용 하기 위해서는 인공지능 기술의 고도화 가 필수적 임을 언급하면서,
- 성공적인「 디지털 금융혁신 」을 위해서는 금융규제 를 혁신 하여 금융권이 빅데이터 와 AI 를 효과적으로 활용 할 수 있도록 해야 한다고 강조하였습니다.
빅데이터와 AI 활용 활성화를 통한「 디지털 금융혁신 」은
- 맞춤형 금융서비스 제공 등을 통해 금융소비자의 편익 을 증진시키고,
- 필요한 곳에 적시에 충분한 자금을 공급하여 금융 중개기능 을 강화하며,
- 금융회사의 심사·평가를 정교화하여 리스크 관리기능 을 제고하고,
- 금융이력부족자(Thin-filer) 등 취약계층에 대한 금융 접근성·포용성 을 확대할 수 있다고 하였습니다.
이를 위해, 금융위원회는 AI가 적극적으로 활용되기에는 부족한 측면이 있다는 현장의 목소리 를 반영하여, AI 활용 활성화를 저해하는 요인들을 적극 해소 해 나가겠다고 밝혔습니다.
- ｢ 금융 AI 데이터 라이브러리 ｣ 구축 등을 통해 AI 개발·학습에 필요한 양질의 빅데이터를 원활하게 확 할 수 있도록 하고,
- ｢ 5大 금융분야별 AI 개발‧활용 안내서 ｣ 발간 등 금융권의 AI 활용 시도가 보다 적극적으로 이루어 질 수 있도록 관련 지원제도를 정립 해 나가는 한편,
- ｢ AI 테스트베드 ｣ 구축, AI 보안성 검증 지원 등 AI에 대한 사회적 신뢰가 제고될 수 있도록 AI 검증체계 를 구축 하겠다고 강조하였습니다.
마지막으로, 인공지능이 정착되는 과정에서 여러 시행착오 를 겪을 수밖에 없을 것이나, 금융산업의 발전을 위해 적극적으로 도전 하고 어려움을 극복 해 내야 할 것이라고 강조하였습니다. 3 금융분야 인공지능 활용 활성화 및 신뢰 확보 방안 ( 별첨
- 2)
간담회에서 금융위원회 는 그간 유간기관 및 시장전문가 의견수렴 등을 토대로 마련한「 금융분야 인공지능 활용 활성화 및 신뢰 확보 방안 」을 발표 하였습니다.
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 기반 을 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
- 글로벌 금융시장을 선도 하는 플레이어가 출현하고 금융산업 강국으로 도약 하기 위해서는 금융권의 AI 활용 이 보다 안전하게 정착·확대 될 수 있도록 지원해 나갈 필요가 있습니다.
이를 위해, 금융위원회는 금융분야에서 AI 활용이 안전하게 확대‧정착 될 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
- AI 데이터 라이브러리 구축
- 현재는 가명정보를 이용목적 달성 후 파기해야 함에 따라 대량의 가명정보 데이터 셋 구축·운영 곤란 ⇒ 규제 샌드박스 등을 통해 데이터 결합 후 데이터 재사용을 허용 하는｢ 금융 AI 데이터 라이브러리 ｣ 구축
- 협업을 통한 데이터 공동 확보
- 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
- 데이터 전문기관 추가 지정
- 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
- AI 개발‧활용 안내서 발간
- ’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
- 설명가능한 AI 요건 마련
- 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
- 망분리 및 클라우드 규제 개선
- 원활한 AI 개발·활용을 위해서는 외부 API 및 클라우드 활용 필요 ⇒ 가명정보를 활용 하는 개발·테스트 서버 에 대해서는 규제샌드박스 등을 통해 물리적 망분리 예외 허용 추진 [3] 신뢰받는 AI 활용 환경 구축
- 금융 AI 테스트베드 구축
- 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)
- AI 기반 신용평가모형 검증체계 마련
- 금융회사와 핀테크·플랫폼 업체들의 다양한 비금융정보와 AI 방법론을 활용한 신용평가모형 개발·운용 시도 확대 ⇒ ｢개인신용평가체계 검증위원회｣를 통해 AI 기반 신용평가 검증체계 마련·운영
- AI 보안성 검증체계 구축
- 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 추진 해 나가는 한편, 향후에도 현장, 이해관계자 등과 긴밀하게 소통하 면서 관련 제도와 규제를 혁신 해 나가겠습니다. 4 금융분야 AI 개발‧활용 안내서 (별첨3)
간담회에서 은행연합회 는 업계·협회 를 중심으로 구성된 각 작업반
에서 마련한「 5大 금융분야 AI 개발‧활용 안내서 」를 발표 하였습니다.
금융분야 5대 분야별로 작업반 구성 : 은행연합회(신용평가 및 여신심사), 금투협회(로보어드바이저), 생보협회(챗봇), 손보협회(맞춤형 추천), 여신협회(이상거래탐지)
- 동 안내서는 금융업권 및 기능·서비스별 특성 을 고려하여 실무자 들이 쉽게 이용 할 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