국내 데이터 결합 급속 확산…AI 시대 산업 전반 확대 작성일 10-03 61 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">금융보안원, 지난해 결합 건수 363건…이종 산업 간 결합 비중 61%로 급증</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="8rhmfTP3gQ"> <p contents-hash="a95309379c908ba4c09bf2b189c912daaa7c30ca52adf902452a1944de5e1616" dmcf-pid="6ArcBI2XNP" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=한정호 기자)<span>국내에서 금융과 비금융 데이터를 잇는 데이터 결합이 급속히 확산하고 있다. 인공지능(AI) 시대를 맞아 금융뿐 아니라 다양한 산업에서 데이터를 융합해 새로운 비즈니스 가치를 창출하고 사회 현안을 해결하는 사례가 늘고 있다는 분석이다.</span></p> <p contents-hash="f4d50664a5753fe2c572bcf9bbd13d7c6f08e511a1528fdea4b49d7703e1095b" dmcf-pid="PcmkbCVZj6" dmcf-ptype="general">3일 금융보안원이 발간한 '국내 데이터 결합 동향 분석' 보고서에 따르면 2020년 데이터 3법 시행 이후 금융보안원이 수행한 데이터 결합은 지난해 말 기준 총 363건에 달했다.</p> <p contents-hash="4f7067f5d48087f49a493886bff037ac85c3c05f31daed6d290d744a1c2f6463" dmcf-pid="QksEKhf5k8" dmcf-ptype="general">특히 금융과 비금융 데이터를 연결한 이종 산업 간 결합 비중은 2021년 40% 미만에서 지난해 61%까지 증가하며 가파른 성장세를 보였다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="04ce31677f02993b9f7610607b1d444ef1768e62693800dc0224562c45d4822d" dmcf-pid="xEOD9l41a4" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="이종 산업 간 데이터 결합 비중 (사진=금융보안원)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/03/ZDNetKorea/20251003230145141rspd.png" data-org-width="638" dmcf-mid="VV1Gn0aVAR" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/03/ZDNetKorea/20251003230145141rspd.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 이종 산업 간 데이터 결합 비중 (사진=금융보안원) </figcaption> </figure> <p contents-hash="c60b462abf4e73b1c6bc4c965137707f5a1acf57d75866f91f1a932eea37f900" dmcf-pid="yz2qs8hLgf" dmcf-ptype="general"><span>데이터 결합 참여 기업 수도 크게 늘어나는 추세다. 평균 참여 기업 수는 3.63개, 최대 13개까지 확대되며 결합 규모가 커졌다. 또 반복적으로 데이터 결합을 진행하는 기업들은 연간 평균 9차례 이상 시도하는 등 최신 데이터 확보 경쟁이 치열해지고 있다. 금융보안원은 이러한 움직임이 기업들의 초개인화 서비스 경쟁력 확보와 직결된다고 설명했다.</span></p> <p contents-hash="e0601b77c91b9c4e2eae2abace97e623ef4067e583895a9de37a3304a07c79a5" dmcf-pid="WqVBO6lokV" dmcf-ptype="general">활용 분야를 보면 신용평가모형 개발이 가장 활발했다. 전체 결합 중 신용평가회사(CB) 업종 참여 비중은 64.7%에 달했으며 핀테크(37.3%), 카드사(35.3%), 은행(32.4%) 순으로 뒤를 이었다. 금융보안원은 개인의 신용·소비·자산 특성을 담은 데이터에 대한 수요가 특히 높아졌다고 분석했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7b5a14443311268908462925106cc64b9f4974bd2792997325e8222398176458" dmcf-pid="YBfbIPSgN2" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="업권별 결합 참여 비중 (사진=금융보안원)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/03/ZDNetKorea/20251003230146377boap.png" data-org-width="640" dmcf-mid="fzqpE9megM" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/03/ZDNetKorea/20251003230146377boap.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 업권별 결합 참여 비중 (사진=금융보안원) </figcaption> </figure> <p contents-hash="ddf67341f25513d0c779e9ff65b23d668900e10ba8c3c034fc8dbddd241e4c5b" dmcf-pid="Gb4KCQvac9" dmcf-ptype="general"><span>보고서는 다양한 최신 결합 사례도 소개했다. 카카오뱅크는 공공기관 납부 정보와 카드·신용 정보를 결합해 소상공인 특화 신용평가모형을 개발했으며 실제 이를 기반으로 한 신용대출이 507억원 규모로 집계됐다.</span></p> <p contents-hash="773d39a0d40128c455496c9705ae5384be2a12d6e7297f5d8ac8ac3761f783c4" dmcf-pid="HK89hxTNgK" dmcf-ptype="general">통신사와 CB사가 협력한 통신 대안신용평가 서비스는 금융 이력이 부족한 고객에게 새로운 대출 기회를 제공하고 우량 고객을 추가 선별하는 데 기여한 것으로 나타났다.</p> <p contents-hash="efefea5394d8bb5064790d87173b28de1aa240e3fa462ee4d8491c10040a2ed7" dmcf-pid="X962lMyjcb" dmcf-ptype="general">공공 영역에서도 데이터 결합은 활발하다. 통계청은 행정안전부·법무부·통신사·카드사 데이터를 결합해 인구감소 지역의 생활인구 통계를 산출하고 지방소멸 위기 대응에 활용했다. 인천국제공항공사는 카드·통신·신용 데이터를 결합해 여객 특성을 분석해 공항 서비스 개선과 신사업 발굴 프로젝트를 진행했다.</p> <p contents-hash="cd90e15c9b04cf9c8b63cc5e62a7bb3d02cdccdde7711a79dce0f4bc7dcf8150" dmcf-pid="Z2PVSRWAoB" dmcf-ptype="general">KCB·신한카드·SKT는 소비·신용·통신 데이터를 합쳐 아파트 구매자 특성과 분야별 소비 패턴 등 고도화된 개인 분석 데이터를 제공해 마케팅 전략 수립에 활용했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9f9d7dd319336504558e0237c9e86fc97ffecbfb270518b6bf7797ee56ab24f0" dmcf-pid="5VQfveYcgq" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="데이터 결합 주요 사례 (사진=금융보안원)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/03/ZDNetKorea/20251003230147620okfl.png" data-org-width="636" dmcf-mid="4QCrVv6Fjx" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/03/ZDNetKorea/20251003230147620okfl.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 데이터 결합 주요 사례 (사진=금융보안원) </figcaption> </figure> <p contents-hash="d0fac938ce385f3749a454c209ee031f6b4304ad4fd3abeabea7066baba20408" dmcf-pid="1VQfveYcAz" dmcf-ptype="general"><span>금융보안원은 정부의 AI 대전환 전략과 맞물려 데이터 결합 수요가 더 커질 것으로 전망했다. 공공데이터 개방 확대, 금융권 생성형 AI 및 클라우드 서비스형 소프트웨어(SaaS) 환경에서의 가명정보 활용 허용 등 제도적 변화가 가명정보 활용을 가속화하고 있기 때문이다.</span></p> <p contents-hash="c998b54e6d3e22fd0840d76eec9f5e36d0c2c9af1c74dbfab52df7092a832c52" dmcf-pid="tfx4TdGkg7" dmcf-ptype="general">이에 맞춰 금융보안원은 가명처리 적정성 평가·컨설팅을 비롯해 비정형·합성 데이터 등 AI 학습 효용성이 높은 데이터가 안전하게 쓰일 수 있도록 지원할 방침이다.</p> <p contents-hash="d66ab592de36dc6136666899f18fa6ddecb2c43ed62fd773abfb57f7c81c18cd" dmcf-pid="F4M8yJHEAu" dmcf-ptype="general">박상원 금융보안원장은 "AI 기술이 확산되고 데이터 활용 규제가 완화되면서 데이터의 결합과 가명정보에 대한 수요가 더욱 증가하고 있다"며 "데이터 활용이 개별 기업의 가치 창출을 넘어 사회 현안 해결과 국가의 AI 경쟁력 강화 등 사회적 편익을 높일 수 있도록 지속적으로 지원해 나갈 것"이라고 밝혔다.</p> <p contents-hash="0faa232b2ddcef975a71c7ef75952d1ebf6e51f539edaed12386601314db20c9" dmcf-pid="38R6WiXDoU" dmcf-ptype="general">한정호 기자(jhh@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 이서진X김광규, 티격태격 브로맨스에 폭소..이수진 "부모님께 심부름시킨 느낌"[비서진] 10-03 다음 꽃가마 브레이크 걸린 ‘씨름 괴물’ 김민재, 추석 울주대회서 부활할까 10-03 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
