인공지능(AI) 금융비서 시대가 열렸다고는 하지만 아직은 초보 단계에 불과하다. 예를 들어 로보어드바이저의 경우 고객정보·투자성향·시장환경 등을 AI가 분석해 포트폴리오를 제시하면 투자자가 선택하는 식이다. AI 기반의 챗봇은 딥러닝 기술을 통해 학습을 하면서 서비스가 발전하는 구조여서 초기에는 소비자의 질문에 대한 이해도가 떨어지는 한계도 있다.
전문가들은 챗봇 서비스가 보안·규제 부문에서는 걸음마 단계여서 보편화되기까지는 상당한 시일이 필요할 수 있다는 지적도 제기한다. 금융사들이 챗봇 도입에 급급하다 보니 보안상 사각지대가 발생할 수 있다. 실제 금감원이 금융사의 챗봇 운영현황을 점검한 결과 법규를 위반한 곳은 없었지만 개인정보에 대한 보호조치 및 정보주체의 권리보장 절차 등이 미흡했다. 특히 챗봇과 대화할 때 이용자가 인지하지 못한 상태에서 개인정보가 수집될 수 있음에도 일부 회사는 해당 정보를 암호화하지 않았다. 또 일부 회사의 경우 챗봇을 통해 수집한 개인정보에 대한 구체적인 파기기준도 세우지 않았다.
규제의 벽에 막혀 챗봇 서비스가 활성화되기 어려운 측면도 있다. 펀드 추천이 그 예다. 금융감독원 규정에 따라 자격요건을 갖춘 직원만이 펀드와 같은 투자상품을 권유할 수 있기 때문에 챗봇 서비스는 불가능하다.
특히 국내에서는 이름·주민등록번호·직장 등을 가려도 개인정보 활용이 막혀 있어 진정한 의미의 ‘빅데이터’ 이용이 불가능하다는 점이 문제다. 당사자에게 일일이 사용 동의를 받아야 하며 보유기간도 거래 종료 후 5년으로 제한돼 있어 활용도가 떨어질 수밖에 없다. 국내에서는 개인정보와 관련해 개인정보보호법·정보통신망법·신용정보법 등 3개의 법으로 규제하고 있다. 이를 풀기 위해 금융위원회는 올해 초 핀테크 기업이 빅데이터를 활용할 수 있도록 신용정보법을 개정하겠다는 계획을 발표했다. 청와대도 은산분리 규제에 이어 개인정보 보호 규제를 차기 규제혁신의 타깃으로 삼았다. 그렇지만 시민단체의 반발과 국회 갈등이 커 업계에서는 과감한 결단이 필요하다는 지적이 나온다.
개인정보 규제가 완화되면 보다 맞춤화된 서비스로 한 단계 진화가 가능해진다. 금융회사별로 흩어져 있는 고객의 계좌 입출금 및 카드 사용, 통신료·공과금·보험료 납부, 대출 이력까지 모두 고려해 개인 맞춤형 자산 관리를 하고 이를 신용평가에 반영한 대출상품 개발이 이뤄질 수 있다. 더 나아가 금융 분야 데이터와 보건의료·자율주행차 등 다른 분야 데이터 간의 결합이 이뤄지면 새로운 융합산업도 촉진될 것으로 전망된다. 금융권의 한 관계자는 “진화하는 기술 수준을 규제가 따라가지 못하고 있어 다양한 신산업으로의 진출길이 막혀 있는 상황”이라고 말했다.
이로 인해 개인식별이 불가능한 익명 정보는 당사자의 사전 동의 없이도 금융사 등 민간기업이 자유롭게 활용할 수 있도록 하자는 의견이 나온다. 개인정보 보호의 중요성을 간과해서는 안 되지만 개인을 특정하기 어려운 정보의 활용까지 법으로 족쇄를 채우는 것은 과잉규제라는 것이다. 이는 곧 ‘보호’에만 초점이 맞춰졌던 데서 ‘활용’과 균형을 맞추는 것으로의 전환이 필요하다는 얘기다. 업계에서는 과거 정보유출과 해킹 등으로 실명과 주민등록번호가 인터넷에 유출된 데 따른 파장의 ‘트라우마’가 혁신의 싹을 자르는 것으로 인식하고 있다. 금융권 관계자는 “개인정보 유출 문제가 일어나면 해당 기업이 책임을 져야지 왜 정부가 부담감에 규제를 풀지 않는지 모르겠다”고 말했다. /황정원·김기혁기자 garden@sedaily.com
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