마이데이터와 데이터3법, 해외사례와 향후 전망 f.삼프로 쩐래동화

안녕하세요. 복길씨입니다.

20년 8월 5일 드디어 데이터3법(개인정보보호법, 신용정보법, 정보통신망법) 개정안이 시행되었습니다. 그와 관련된 내용을 삼프로 "쩐래동화"에서 다뤄주어 관심있게 봤습니다. 올해 통과한 데이터 3법이 화두인 요즘 딱 맞는 주제였습니다. 데이터3법과 마이데이터가 과연 무엇인가, 그리고 한국에선 어떻게 적용될 것인가를 해외사례를 통한 전망에 대한 영상이었습니다. 

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| 마이데이터(My data) 정의

개인이 자신의 정보를 적극 관리, 통제하는 것은 물론 이러한 정보를 신용이나 자산관리 등에 능동적으로 활용하는 일련의 과정을 말합니다. 마이데이터를 이용하면 각종 기관과 기업 등에 분산되어 있는 자신의 정보를 한꺼번에 확인 할 수 있으며, 업체에 자신의 정보를 자발적으로 제공해 맞춤 정보나 상품, 서비스를 추천받을 수 있습니다. 데이터 활용체계를 기관 중심에서 정보주체 중심으로 전환하는 것, 즉, 개인이 자신의 정보를 스스로 통제/관리를 함으로써 해당 정보들이 개인의 의사에 맞춰 활용될 수 있도록 개인의 정보 주권을 보장하는 것이 목적입니다. 소비자가 금융기관 등에 자신의 신용정보를 마이데이터 업체에 전달하라고 요구하면 업체는 관련 정보를 취합해 고객에게 제공해줍니다. 

예) 맞춤형 요금제 추천, 맞춤형 건강관리, 맞춤형 재무관리 등

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| 마이데이터 해외사례

| 데이터 관련 각국의 정책

- EU(유럽연합)

개인정보 보호에 가장 적극적인 국가 EU(유럽연합). 개인정보보호 규정 GDPR (General Data Protection Regulation) 유럽연합국가 국민들의 개인정보 보호를 위해 2016년에 공포되었습니다. 2018년에 GDPR 내용 중에 개인정보이동권이라는 명칭으로 마이데이터와 같은 내용이 들어갔습니다. 

- 영국

데이터 또는 혁신 비지니스가 상당히 활성화 된 나라입니다. 소비자 권한 강화 또는 개인정보활용서비스 등을 확대하는 정책을 2011년부터 펼쳤습니다. 여기에 민간업체(보험회사, 방송사 BBC, 통신사 등)를 참여시켰습니다. 하지만 개인정보 유출 등의 문제때문에 민간 프로젝트는 조기중단되었습니다. 공공영역에서 통신, 금융, IT, 의료 등 공공제도 또는 정책, 법을 다시 한번 검토하는 형태로 발전중입니다.

- 미국

2011년 오바마 정부때 정책을 시행했습니다. 스마트 공시제도를 도입했습니다. 소비자가 소비하는 제품 또는 서비스에 다양한 정보 내 개인 정보가 그 제품에 적용될 경우 어떻게 활용되는지 개인에게 의무적으로 공시해야합니다. 악용되는 사례를 방지하기 위해 정보는 암호화해서 보내는 형태입니다.

- 일본

익명정보를 적극적으로 활용해서 다양한 서비스 또는 부가가치 창출에 활용할 수 있게 하는 제도를 최근에 수립했습니다.

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| 한국의 데이터 정책, 데이터 3법

한국의 데이터정책은 다른 국가들에 비해 2년~10년 정도 뒤쳐졌습니다. 현재 금융위원회의 마이데이터 적용 상품은 타 국가에 비해 범위를 넓게 잡았습니다. 이 말은 EU 또는 타국가 단계적으로 적용시키던 사례를 바탕으로 한국은 확장된 형태로 마이데이터를 적용하겠다는 계획을 엿볼 수 있습니다. 금융영역의 다양한 기능들을 모두 마이데이터 관점에서 활용 가능해집니다. 

금융업에서 활용도가 높아졌습니다. 신용정보가 다른 섹터의 정보와 합쳐졌을 때 어마어마한 파급력이 생깁니다. 그 점에 주목하는 해외 기업이 많아졌습니다. 마이데이터 3대 강자 기존의 금융권, 빅테크 업체, 테크핀 업체 (핀테크기업이 아닌 기술력을 가진 테크기업들. 벤처기업들) 21년에 마이데이터 인허가를 받은 업체들이 선도적으로 플랫폼을 조성하여 첫 번째 업체가 나오면 업체들 간의 경쟁이 첨예하게 펼쳐질 것입니다. 한 발 앞선 업체들이 주도하게 되지않을까 생각됩니다.

한국의 핀테크는 늦은 출발에 반해 타국가 대비 두 배정도 앞서고 있습니다. 핀테크 산업 자체의 진화모습이 다양하게 가시화 되고있습니다. 20년 하반기부터 21년까지 성장과 기업들의 활약을 기대해 볼 수 있겠습니다.

최근의 다양한 정책과 법 제도의 정비가 한꺼번에 이루어지며 기존의 빅테크 기업(네이버, 카카오 등)과 테크핀 업체(샐러드뱅크 외 작은 벤처기업들)이 금융업으로 침투할 수 있는 좋은 환경이 만들어졌습니다. 올해말부터 2021년 초까지 단기적으로는 테크기업들의 활약이 돋보일 것입니다.

| 빅테크와 기존 금융기업들의 데이터 활용 해외사례

큰 흐름은 기존의 금융권의 디지털 트랜스포메이션이 2000년 이후로부터 쭉 진행되고 있습니다. 과거 10년간 IT기업들이 금융권으로 진출하며 금융서비스의 언번들링이 이루어졌습니다. 예로 A 핀테크 업체가 개발한 기술이 대출에 적용하면 성공할 것같아 대출전문기업으로 특화. 금융서비스의 영역을 세분화 시켜, 잘할 수 있는 영역에 특화된 업체들이 생겨났었던 것입니다.

하지만 최근 마이데이터 정책과 맞물려 금융서비스가 리번들링 되고 있습니다. 작은 ICT 혁신 기업들이 특화된 영역과 그 외 영역에도 손을 뻗치며 영역이 커지면서 리번들링, 종합 금융사에 가까워지고 있습니다. 이 흐름이 전세계의 금융산업와 ICT간의 상황입니다. 

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| 마이데이터 활용 예

비금융정보를 활용하여 대안신용평가를 하는 기업 중 대표적인 기업으로 미국 핀테크 기업 렌도(Landdo/B2B)가 있습니다.

2012년 필린핀인 대표. 필리핀에서 건강식품업체를 운영중이던 대표가 본인의 직원들(20대 학생들)이 대출이 어려워 대표에게 가불을 요청하는 모습을 보았습니다. 성실하고 대출을 충분히 갚을 수 있는 사람들을 못알아보는 금융권에 궁금증이 생겨 알아보았다고 합니다. 금융권에서 사회초년생들에게 대출을 승인 안한는 이유는 그들이 씬파일러(Thin Filer)라서 신용을 평가할 수 있는 정보가 부족해서 대출이 안된다는 것이었습니다. 이 점의 사업성을 알아본 대표는 미국의 IT계에 종사하는 지인에게 연락해 만들었다는 기업입니다. 다양한 구매 정보, SNS의 친구 리스트, SNS 포스팅의 글의 내용 등의 빅테이터를 분석하여 신용을 평가한다고 합니다. 기존의 금융정보가 아닌 인간관계, 평소의 관심사 등 다양한 정보를 머신러닝을 통해 분석할 수 있다고 합니다.

** 씬파일러(Thin Filer) : 금융거래 정보가 거의 없는 사람. 최근 2년간 신용카드 사용 내역이 없고 3년간 대출 실적이 없는 이들. 주로 사회 초년생이 이에 해당된다.

신용을 평가하기 위해 핀테크 기업들이 빅데이터를 사용하는 예입니다.

예) 스크롤을 내려보는가, 그 스크롤을 내리는 속도 / 내용을 기입시 오타률 / 대출약관 기입 시 자판의 Tap 사용 유무 / SNS 친구들의 신용등급 / SNS 포스팅 내용 / 어플리케이션 데이터 : 앱 내부의 쇼핑 목록, 결제 내역 등 / 모바일 데이터 : 이동동선, 실생활에서 결제내역 등

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| 마치며

마이데이터를 간단히 정보제공 정도로만 알고있었는데, 생각보다 아주 큰 변화입니다. 우리의 실생활이 크게 바뀔 수 있는 마이데이터를 악용하는 사례없이 좋은 방향성을 가지고 진화되면 좋겠습니다.