대출 알고리즘 차별로부터의 금융소비자 보호를 위한 법적 개선 방안
Legal Improvements for Financial Consumer Protection against Discriminatory Lending Algorithms
- 발행
- 2026 등록KCI API에는 발행일 항목이 없어 원문 등록일을 쓰고 있습니다. 실측으로 발행보다 최대 6년 늦습니다 — 재수집하면 발행연월로 바뀝니다.
- 소속·발행
- 한국산업은행
- 출처
- 국내 KCI
- DOI
- 10.35274/kbfla.2026.19.1.006
- 원문
- 원문 보기 ↗
개념
키워드
생성형 AI, 알고리즘 차별, 금융소비자 보호, 인공지능기본법, 자동화된 의사결정, Generative AI, Algorithmic Discrimination, Financial Consumer Protection, AI Law, Automated decision-making
초록
금융 분야에서 생성형 AI가 활용되기 시작하면서, 금융기관은 방대한 데이터를 빠르게 분석하여 신용평가나 맞춤형 상품 제안 등에 적용하고 있다. 이러한 변화는 금융기관의 의사결정 과정에 효율화를 가져올 수 있지만, 학습데이터에 편향이 포함되어 있다면 그 영향이 금융소비자의 거래조건에까지 확산될 수 있다는 우려도 함께 제기된다. 본 연구는 이러한 문제의식 아래, 생성형 AI 기반 금융거래 중 대출거래에서 발생할 수 있는 알고리즘 차별과 관련하여 금융소비자 보호 관점에서의 규제 개선 방안을 검토하였다.
 대출 알고리즘 차별 문제를 예방하기 위해서는 우선 차별금지 사유를 어떻게 정의하고 어떤 범위에서 적용할지를 명확히 할 필요가 있다. 아울러 여러 관련 법제가 중첩되는 영역이므로 규제 기준 사이의 정합성 역시 중요한 과제이다. 또한 생성형 AI를 금융에 적용하는 과정에서 다양한 형태의 데이터가 활용으로 개인정보보호 법익과의 충돌 가능성이 있기 때문에, 기술의 활용 범위를 넓히는 것과 정보주체의 권리를 보장하는 것 사이의 균형을 세심하게 고려해야 한다. 특히 자동화된 의사결정이 확대되는 상황에서는 정보주체가 결정 과정과 결과에 대해 충분히 설명을 요구할 수 있어야 하며, 영향평가 등을 통해 편향 가능성을 사전에 확인할 수 있는 장치도 마련될 필요가 있다. 정보주체가 데이터 활용에 동의하지 않거나 자동화 의사결정의 적용을 거부하는 경우, 그러한 선택이 불이익으로 이어지지 않도록 보호할 필요가 있다. 이를 위해서는 거부권 행사 시에도 적용할 수 있는 대안적 평가방식이 함께 준비되어야 한다. 알고리즘 기반 금융거래에 있어 본 연구에서 제시한 금융조건 비교 제시 방식은 알고리즘 기반 자동화 의사결정을 통해 산출된 거래조건과 전통적 방식으로 산정된 거래조건을 병행하여 제시함으로써 금융소비자가 알고리즘적 차별 여부를 간접적으로 판단하는데 도움이 될 수 있다. 금융소비자의 설명을 요구할 권리의 구체화는 금융기관의 알고리즘 활용에 있어 규범적 견제 장치로 작동하여, 알고리즘의 공정성과 투명성을 제고하고 차별적 편향을 풀어나가는데 기여할 수 있다. 알고리즘 의사결정 과정에서 발생하는 차별적 결과는 그 복잡성과 불투명성으로 인해 개인의 권리구제를 통한 해결에는 구조적인 한계가 존재하는 점을 감안하여 금융위원회가 단순히 사후적 분쟁조정자를 넘어 시장의 구조적 차별 요인을 제거하는 적극적 규제자로서 기능할 수 있도록 금융소비자보호법