대출심사 AI 고영향 판단 — 4점 점수표 읽는 법
점수보다 먼저 보는 관문 둘 중 하나에 걸리면 즉시 고영향입니다. 둘 다 아닐 때만 점수를 셉니다. 순서를 뒤집으면 결론이 달라집니다.
법 제2조제4호 사목은 "채용, 대출 심사 등 개인의 권리·의무 관계에 중대한 영향을 미치는 판단 또는 평가"입니다. 가이드라인 2.7이 대출 심사를 다루는데, 여기서 자주 틀리는 것은 점수부터 세는 것입니다. 순서가 반대입니다.
점수보다 먼저 보는 관문 둘
- ① 의사결정 관여 정도 — 대출 심사 중간 단계에서 최종 결정에 상당한 영향을 미치는 결정을 하거나, 개별 단계를 종합해 최종 결정을 하는가
- ② 차별적·민감 데이터 — 대출 심사에 차별적 데이터 또는 민감한 데이터를 사용하는가
둘 중 하나라도 예이면 그 자리에서 고영향입니다. 점수를 셀 필요가 없습니다. ①은 "최종 결정"만 뜻하지 않습니다. 한도 산정이나 등급 부여처럼 중간 단계라도 결과를 사실상 좌우하면 걸립니다.
둘 다 아니오일 때만 점수
A그룹은 항목당 2점입니다. (1) 파라미터 증가·학습 데이터 확대 등으로 복잡도가 증가한 신규 모델, (2) 1만 명 이상의 금융소비자를 대상으로 하는 시스템, (3) 자동화 정도가 높고 속도가 빨라 사람의 개입이 실질적으로 불가능한 시스템입니다.
B그룹은 항목당 1점입니다. (1) 대리 변수(Proxy Variable)를 자주 활용하는 시스템, (2) 다른 업무영역용으로 개발된 시스템을 일시적·단기간 가져다 쓰는 경우, (3) 국외 데이터로 학습한 국외 시스템을 활용하는 경우입니다.
합이 4점 이상이면 고영향입니다. A 둘이면 4점, A 하나에 B 둘이면 4점입니다.
적용 대상은 금융회사만이 아닙니다
가이드라인 2.7.1은 적용범위를 둘로 씁니다. ① 금융업권에서 금융거래·대고객서비스에 AI를 활용한 경우, 그리고 ② 비금융업권이라도 AI 활용 결과가 금융거래에 영향을 미치는 경우입니다. 금융상품 추천·신용평가 같은 금융연관 서비스를 제공하는 비금융회사가 여기 들어갑니다. 핀테크 스코어링 벤더가 "우리는 금융회사가 아니다"로 빠져나갈 수 없는 이유입니다.
대출심사에는 갈음이 있습니다
이 영역에는 시행령 별표 1의 갈음이 둘 붙습니다.
- 「신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률」 제35조의2·제36조의2제1항의 설명의무를 준수하고 그 절차를 갖춘 경우 — 법 제34조제1항의 설명 관련 의무를 갈음합니다(별표 1 2-다)
- 「금융소비자 보호에 관한 법률」 제10조의 책무를 모두 이행한 경우 — 이용자 보호 관련 의무를 갈음합니다(별표 1 3-나)
이미 신용정보법·금소법 체계를 돌리고 있는 금융회사라면 새로 만들 문서가 그만큼 줄어듭니다. 다만 갈음되는 것은 별표 1이 지정한 호에 한정되고, 위험관리방안 수립(제34조제1항제1호), 사람의 관리·감독(제4호), 문서 작성·보관(제5호)은 그대로 남습니다. 그리고 갈음을 주장하려면 그 법을 실제로 이행하고 있다는 증빙이 필요합니다.
사전검토 도구는 이 두 관문을 먼저 묻고, 아니오일 때만 점수 문항으로 넘어갑니다. 갈음 대상이면 이행해야 할 의무 목록에서 그 항목을 빼서 보여 줍니다.