인공지능을 활용한 금융감독의 법적 함의

허유경

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자료유형: 학술저널

저자정보: 허유경 (NYU School of Law)

저널정보: 한국증권법학회 증권법연구 증권법 연구 제23권 제1호 (통권 제56호)

발행연도: 2022.4

수록면: 221 - 250 (30page)

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각국의 금융감독기관들은 디지털 감독 혁신에 정책적 우선순위를 두고 인공지능, 머신러닝 및 빅데이터 기술을 활용한 섭테크(SupTech) 전략을 도입하고 있다. 금융감독에 인공지능을 활용하면 금융회사가 제공한 정보와 자본시장 거래 정보뿐만 아니라 기업공시, 뉴스, 풍문, 소비자 민원, 인터넷, SNS 등 다양한 정보원으로부터 비정형 데이터를 수집 ․ 분석할 수 있게 되어 투자자 및 금융소비자 보호, 시장감시, 불법금융 적발 등에 특히 유용하다는 평가를 받는다. 미국 SEC는 시장감시를 위하여 인공지능을 도입함으로써 보다 중요한 업무에 감독자원을 전략적으로 배분할 수 있게 되었다. 우리나라 금융감독원은 보이스피싱, 불법추심, 불법사금융 광고 등을 적발하기 위하여 인공지능 분석을 적극 활용하고 있다. 그러나 우리 감독기관의 시장감시를 위한 인공지능 활용은 아직 도입 초기 또는 준비 단계에 그치고 있는 것으로 보이는바, 이는 인공지능 기술의 도입에 상당한 자원과 시간이 소요됨을 방증한다.

금융감독기관이 인공지능을 도입할 때에는 인공지능에 활용될 데이터의 표준화 및 정확성·완전성·무결성, 알고리즘의 편향성, 금융감독의 책임성 원칙 등을 종합적으로 고려해야 하며, 법치행정의 원칙상 불명확한 쟁점들도 해결해야 할 것이다. 즉, 금융감독을 위한 인공지능의 활성화를 위해서는 선결과제로 기존의 금융감독법령 외에도 개인정보 관련 법제, 행정소송법 및 행정절차법 등 다양한 법률 분야에 대한 연구와 제도 정비가 필요하다. 특히 인공지능의 ‘블랙박스’와 같은 성격을 고려할 때, 공공기관인 금융감독기관의 책임성 및 투명성을 확보할 방안에 대한 고민도 필요하다.

Financial supervisory authorities around the world are increasingly using artificial intelligence (AI), machine learning (ML), and innovative strategies that involve big data analytics for digital financial supervision. Traditionally, financial authorities relied primarily on information from the regulatory reports of financial companies and securities issuers for their supervisory and market monitoring activities. More recently, AI analytics have enabled authorities to expand their market monitoring activities and to analyze vast amounts of unstructured data culled from non-traditional information sources, such as online news outlets, social media, blogs, forums, and consumer complaints. Financial authorities have also deployed AI tools to enhance the efficiency and effectiveness of traditional market monitoring tasks to detect misconduct, fraud, and illegal behavior, and to protect consumers. The US Securities Exchange Commission (SEC) uses AI to target high-risk activities and potential actors, thus improving its ability to allocate scarce agency resources. The relatively slow development of the Korean market monitoring authorities – which include the Financial Supervisory Service (FSS) and the Korea Exchange (KRX) – reflects the challenges of implementing an effective AI strategy and the extent of the resources necessary for doing so.
Authorities should ensure the standardization, accuracy, completeness, and integrity of the data, and must address the algorithmic bias issues. A government’s use of AI, especially in areas of financial supervision and enforcement, raises urgent issues with regard to rule of law in administrative actions, accountability, and the transparency of financial supervision. In conjunction with the development of AI, legislators’ and policy makers need to review their country’s financial, data protection, and administrative laws. Given the black box-like nature of AI, policymakers should consider the tension between accountability and the (un)explainability of AI.

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