[경제신문스크랩/IT,보안] 카뱅·카카오페이 데이터 교류…신용평가 모형 개발 손잡는다

hyunjkluz·2021년 3월 18일
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데이터 교류

카뱅·카카오페이 데이터 교류…신용평가 모형 개발 손잡는다



본문

기사 링크

카카오뱅크와 카카오페이가 이달부터 신용평가모형 개발을 위해 서로 데이터를 공유한다고 17일 밝혔다. 우선 카카오페이는 결제와 고객 행동 데이터를 카카오뱅크에 넘긴다. 카카오뱅크는 여·수신 데이터를 카카오페이에 준다.

이번 데이터 교류는 각 사 신용평가모형을 고도화하기 위한 전략이다. 카카오뱅크는 공유받은 데이터로 현재 신용평가모형을 고도화해 사회초년생 등 금융이력이 부족한 고객을 위한 중금리 대출을 선보인다. 올 하반기 출시될 카카오뱅크 중금리·중신용 상품에 새로운 신용평가모형이 적용된다. 카카오페이는 대안신용평가모형에 카카오뱅크 데이터를 결합한다. 대안신용평가모형은 카카오페이 후불 결제 서비스에 적용된다.

이번 데이터 교류는 특정 개인을 알아볼 수 없게 가명 처리해 진행한다. 양 사는 각각 가명정보를 금융보안원에 전달하고, 금융정보원이 양 사에서 받은 정보를 결합하는 방식이다.



본문의 근거

카카오페이(결제, 고객 행동 데이터) -> 카카오 뱅크

카카오 뱅크 -> 여/수신 데이터

카카오페이, 카카오뱅크 가명정보 -> 금융보안원이 결합



추가 조사 할 내용/결과

데이터 교류

  • 장점
    • 경쟁력 있는 파트너와 협력하여 스마트한 기능과 서비스 확대 => 고객이 차별화된 경험을 누릴 수 있도록
    • 신규 비즈니스 창출
    • 서비스 개선 및 고도화
    • 데이터 활용

기업 간 사례

  • 현대차그룹 - GS칼텍스
  • 현대차그룹 - 롯데렌탈, SK렌터카, 쏘카
  • 삼성생명 - 뱅크샐러드
    • 제3자 정보제공에 동의한 고객의 정보를 서로 교류

가명정보

개인정보 주체의 실명을 가려놔 특정 개인을 식별할 수 없는 정보

'개인정보'(이름, 주민번호)와 '익명정보'(개인 식별 불가능, 20대 여성)의 중간 개념

  • '경기도 용인시 수지구 동천동 105-3 번지에 거주하는 19세 여성 김아무개' = 개인정보
  • '경기도 용인시에 사는 10대 여성 김모씨' = 가명정보
  • '가명정보 처리 가이드라인' : 가명처리 목적의 범위, 가명처리의 방법 및 절차 등을 안내

가명정보는 개인의 동의 없이도 금융, 연구, 통계작성 등 빅데이터 활용에 이용 가능 : 데이터 3법 개정안

목적 및 대상

  • 통계작성
    • 특정 집단이나 대상 등에 관하여 작성한 수량적인 정보
  • 과학적 연구
    • 기술의 개발과 실증, 기초연구, 응용 연구 및 민간 투자 연구 등 과학적 방법을 적용하는 연구
  • 공익적 기록보존
    • 공공의 이익을 위하여 지속적으로 열람할 가치가 있는 기록정보를 보존하는것

처리과정

  • 사전준비 -> 가명처리 -> 적정성 검토 및 추가 가명처리 -> 활용 및 사후관리
  • 2단계를 반복하거나 추가 가명처리
    • 가명처리 결과에 대해 적정성을 검토하여 가명처리 목적을 달성하기 어렵거나 재식별 가능성이 있는 경우

장점

  • 빅데이터로서 가치
    • 개인을 식별할 순 없지만 정보를 통합적으로 활용할 수 있음
  • 특정 연령대나 성별 등 계층별ㆍ개인별 맞춤 서비스를 개발
  • 과학적 연구에도 유용한 기초정보
  • 건강ㆍ금융ㆍ유통 등 여러 영역의 정보를 통합
    • ‘나이별 맞춤형 의료정책’, ‘세대에 따른 맞춤형 신용카드’ 등

단점

  • 정보유출
  • 익명정보 = 다른 정보 경함해소 누구의 정보인지 식별할 수 없음
  • 가명정보 = 추가 데이처 잇으면 개인 식별 가능
  • 사실상 가명처리가 어렵거나 쉽게 재식별이 가능한 개인정보를 어떻게 취급할지도 분명하지 않은 상태
  • 의료정보나 유전자 정보, 생체인식 정보 등

"가명정보 활용 여부를 판단할 때 우리나라의 개인정보 처리 환경의 특수성을 고려해야 한다" - 인권위

우리나라 개인정보 처리 환경 특수성

선진국보다 가명정보 활용 안전장치 강화 + 장치 없으면 활용에 신중을 기해야 함

  • 가명 정보 재식별 위험성 큼
  • 주민등록번호 제도로 인하여 전 국민의 식별이 매우 용
  • 성명ㆍ주민등록번호 등의 개인정보 데이터베이스가 이미 대량으로 유출
    • 유출 데이터 음성적으로 거래ㆍ활용
  • 가명정보 재식별 위험성이 상대적으로 큰 점
가명정보 사생활 침해 방지 법안
  • 가명정보에 다른 정보를 추가해 개인을 재식별할 경우 기업은 매출액의 3%까지 과징금 부과
  • 개인은 5년 이하 징역과 5,000만원 이하의 벌금형



적용할 점

  1. 데이터 교유를 위한 MOU 맺은 기업이 있는지?
  2. 있다면 왜 그 기업을 선택하였는지?
  3. 어떤 데이터를 활용하고 있는지?
  4. 데이터를 활용해서 서비스 개선이나 신사업 창출 사례



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