(금융위)보도자료_빅데이터를 활성화하여 금융회사와 핀테크 기업의 동반성장 토대 구축.pdf
1. 빅데이터 정의
- 빅데이터는 일반적인 기술로 저장, 관리, 분석이 어려울 정도로 큰 규모를 가진 데이터
- 빅데이터는 3V(Volume, Variety, Velocity)로 정의
. Volume : 전수조사에 근접한 표본
. Variety : 구조한 데이터 + SNS, 위치정보 등 비구조화 데이터
. Velocity : 과거 트랜드 분석에서 벗어나 실시간 분석
2. 빅데이터 현항
- 국내 보험사의 경우 빅데이터 활용이 마케팅, 보험사기적발 위주인 반면, 외국 보험사는
상품혁신, 기후재난예측 등 다양하게 빅데이터 활용
- 외국의 경우 빅데이터가 수익모델로 연결되고 있지만, 우리나의 경우 빅데이터가 수익모
델로 연결되지 않고 있음
- 외국 금융회사는 수요에 맞는 서비스를 실시간으로 제공하여 영업에 활용하고 있지만, 우
리나라의 경우 빅데이터를 실시간으로 영업에 활용하지 못함
- 우리나라 핀테크 기업이 빅데이터를 활용해 금융권으로 진출하는 경우는 많지 않음
3. 빅데이터 활용의 필요성
- 외국의 경우 빅데이터 활용이 하나의 산업군으로 연결되고 있어 새로운 성장동력이 되고
있음
- 핀테크 기업의 금융정보 빅데이터 활용이 증가하면 핀테크 기업과 금융권이 동반 성장
- 금융회사도 빅데이터 활용을 통해 시장개척, 새로운 수익사업 발굴 등이 가능하여 금융산
업 발전에도 도움
4. 빅데이터 활성화 제약요인
- (법령상 제약) 신용정보법령상 금융회사 등이 신용정보를 비식별화하여 빅데이터 사업에
활용할 수 있는지 여부가 불명확
- (인프라 미흡) 핀테크 기업은 금융상품을 만들고 새로운 서비스를 제공하기 위해 필요한
금융정보의 확보가 어려움
- (지침 미비) 개정 신용정보법상 과징금 도입, 징벌적 손해배상 등 제재가 강화되어 금융
회사의 비식별화 정보활용 노력 저해
5. 금융권 빅데이터 활성화 방안
1) 신용정보 범위 명확화
- (현황, 문제점) 신용정보법상 신용정보는 식별정보(다른 정보와 결합), 거래내용,
신용도, 신용능력, 공공정보 등 5가지로 구분되고, 이 중 하나에 해당하면 비식별과 무
관하게 신용정보로 봄
. 비식별 신용정보를 신용정보로 볼 경우 빅데이터를 위해 정보를 활용할 때마다 동
의를 받아야 하므로 활용이 어려움
- (해외) 외국은 비식별정보를 개인정보로 보지 않음
- (개선방안) 신용정보법 시행령에서 비식별정보는 개인신용정보에서 제외
. 시행령 초안 : 식별성이 전제되니 않은 개별 거래내용, 신용도, 신용거래능력 판단
정보를 개인신용정보 범위에서 제외(9.12일 시행예정)
2) 비식별정보 활용가능여부 명확화
- (현황, 문제점) 개인정보보호법상 개인정보는 동의받은 목적으로만 활용해야 하나, 비
식별화시 동의 목적 외 이용가능
- (개선방안) 개인정보보호법에 따라 비식별화할 경우 동의 목적 외 이용이 가능하다고
유권해석
. 신용정보법(특별법)에 규정되지 않은 사항은 개인정보보호법이 적용
3) 비식별화 지침 마련
- (현황, 문제점) 개인정보를 비식별화하더라도 특정 절차를 거치면 다시 식별화가 가능
한 경우가 발생할 수 있음
- (개선방안) 협회 공동으로 네거티브 방식으로 금융권 비식별화 지침 마련, 시행
(`15.9월)
[래퍼런스]
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