AI 추천 알고리즘의 편향이 금융소비자의 선택결정에 미치는 영향: 기술적·행동경제학적·규제적 관점의 문헌고찰
The Impact of AI Recommender Bias on Financial Consumers’ Decision-Making: A Literature Review from Technical, Behavioral, and Regulatory Perspectives
- 발행
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- 소속·발행
- 고려대학교
- 출처
- 국내 KCI
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개념
키워드
AI 추천 알고리즘, 알고리즘 편향, 금융소비자 보호, 행동경제학, FAT 프레임워크, AI recommender system, algorithmic bias, financial consumer protection, behavioral economics, FAT framework
초록
본 연구는 인공지능(AI) 추천 알고리즘의 편향이 금융소비자의 선택결정에 미치는 영향을 기술적·행동경제학적·규제적 관점에서 고찰하였다. 문헌고찰을 통해 데이터 불균형, 모델 설계의 가치판단, 시스템 구조 등에서 다양한 형태의 편향이 발생함을 확인하였다. 이러한 편향은 금융소비자의 인지적 판단과 행동을 왜곡시켜 자동화 신뢰를 강화하고, 선택의 다양성을 제한하였다. 또한 SEC, FCA, IOSCO 등 주요 금융감독기관은 공정성(Fairness)·책임성(Accountability)·투명성(Transparency)을 중심으로 하는 FAT(Fairness–Accountability–Transparency) 프레임워크를 제시하며, 알고리즘 편향 완화를 위한 제도적 대응을 강화하고 있었다. 본 연구는 기술적 편향의 관리가 금융소비자 보호의 핵심 과제임을 제시하고, 투명한 알고리즘과 비판적 소비자, 협력적 규제체계 간의 균형이 금융생태계 신뢰 구축의 핵심임을 논의하였다.