2015.10.06

EU, '은행의 빅데이터 사용' 규제하겠다

Katherine Noyes | IDG News Service
유럽의 금융 기관들이 금융 규제 당국의 새로운 조사 때문에 빅데이터 사용에 관한 엄격한 규칙을 적용 받게 될 수도 있다.

유럽증권시장감독청(ESMA), 유럽은행감독청(EBA), 유럽보험연금감독청(EIOPA)이 5일 발간한 공동 성명서에 따르면, 빅데이터와 관련한 ‘기회와 도전’에 초점을 맞춘 새로운 조사는 새로운 규제나 감독 조치의 필요 여부 결정을 목적으로 하고 있다.

특히 이 보고서는 프로파일링뿐 아니라 타깃 마케팅에 쓰이는 패턴을 파악할 목적으로 소비자 개인 정보를 금융 기관이 사용하는 것에 초점을 맞추고 있다. 이러한 활동들은 기업의 기대 행동과 포괄적인 의무에 대한 의문을 갖게 한다고 금융감독기관은 전했다.

또 2016년에 예정된 알고리즘에 초점을 맞춰 올해 초 출범 구상에 대해 공동위원회가 작업을 계속하고 있다. 지속적인 목표는 위험과 혜택을 중심으로 규제나 다른 조치의 필요성과 ‘소비자와 금융기관 사이에서 인간의 상호작용 현상이 점점 조언이나 권고의 다른 형태를 제공하는 알고리즘에 의해 대체되고 있음’을 평가하는 것이다.

알고리즘에 초점을 맞춘 분석 결과는 올 가을 토론 보고서에 포함되며 이후 2016년을 위한 정책으로 제언될 예정이다.

올해 초 미국 연방거래위원회의 소비자보호국은 알고리즘의 투명성과 여러 문제를 중점적으로 다루는 기술연구조사사무소를 설립했다.

미시건대학교의 정보학부 교수인 크리스챤 샌드빅은 "우리 중 일부는 이미 은행 담당자가 로봇이라고 생각한다. 그게 좋은 생각인지는 모르겠다. 우리는 금융기관이 공정하고 투명한 규칙에 따라 비교적 균일하게 작동하길 바란다"고 전했다. 어쨌든 공정성과 투명성은 훨씬 안전하기 때문이다.

"은행과 금융기관이 휴먼 알고리즘으로 상호작용하면서 금융 관련 조언을 건넨다는 데에 대해 진지하게 고민해야 할 점이 있다. 이러한 알고리즘은 제대로 된 방법에서 볼 때 로봇이 아닐 지도 모른다는 것이다”고 샌드빅은 지적했다. 이어서 그는 “빅데이터로 작동하는 기계학습 알고리즘은 상당히 자주 예기치 못한 결과를 낳으며, 이 알고리즘의 운영은 이들의 설계자들에게조차 투명하지 않을 수 있다”고 덧붙였다.

예를 들어 신용 점수의 경우 보편적으로 금융시스템의 한 표준으로 받아들여졌는데, 이는 원래 금융 의사결정의 차등화를 더욱 불투명하게 만들 방법으로 개발된 것이었다고 샌드빅은 설명했다.

"초기 은행 시대에서 저당은행은 대출자가 동성애자나 공산주의자일 가능성이 있는지 여부를 판단하기 위해 사립탐정을 고용하기도 했다”고 그는 전했다. “신용 점수는 숫자의 비밀 프로세스를 숨기는 수단이 되는 것이다”고 덧붙였다.  

금융·추천 알고리즘이 제공 가짜 객관성을 제공할 가능성도 있다고 그는 경고했다.

샌드빅은 "체계적으로 이러한 알고리즘 시스템의 영향을 평가하기 위한 제어 능력을 개발해야 한다"며 "이 운동은 긴 여정의 첫 출발이 될 것이다"고 강조했다. ciokr@idg.co.kr
 



2015.10.06

EU, '은행의 빅데이터 사용' 규제하겠다

Katherine Noyes | IDG News Service
유럽의 금융 기관들이 금융 규제 당국의 새로운 조사 때문에 빅데이터 사용에 관한 엄격한 규칙을 적용 받게 될 수도 있다.

유럽증권시장감독청(ESMA), 유럽은행감독청(EBA), 유럽보험연금감독청(EIOPA)이 5일 발간한 공동 성명서에 따르면, 빅데이터와 관련한 ‘기회와 도전’에 초점을 맞춘 새로운 조사는 새로운 규제나 감독 조치의 필요 여부 결정을 목적으로 하고 있다.

특히 이 보고서는 프로파일링뿐 아니라 타깃 마케팅에 쓰이는 패턴을 파악할 목적으로 소비자 개인 정보를 금융 기관이 사용하는 것에 초점을 맞추고 있다. 이러한 활동들은 기업의 기대 행동과 포괄적인 의무에 대한 의문을 갖게 한다고 금융감독기관은 전했다.

또 2016년에 예정된 알고리즘에 초점을 맞춰 올해 초 출범 구상에 대해 공동위원회가 작업을 계속하고 있다. 지속적인 목표는 위험과 혜택을 중심으로 규제나 다른 조치의 필요성과 ‘소비자와 금융기관 사이에서 인간의 상호작용 현상이 점점 조언이나 권고의 다른 형태를 제공하는 알고리즘에 의해 대체되고 있음’을 평가하는 것이다.

알고리즘에 초점을 맞춘 분석 결과는 올 가을 토론 보고서에 포함되며 이후 2016년을 위한 정책으로 제언될 예정이다.

올해 초 미국 연방거래위원회의 소비자보호국은 알고리즘의 투명성과 여러 문제를 중점적으로 다루는 기술연구조사사무소를 설립했다.

미시건대학교의 정보학부 교수인 크리스챤 샌드빅은 "우리 중 일부는 이미 은행 담당자가 로봇이라고 생각한다. 그게 좋은 생각인지는 모르겠다. 우리는 금융기관이 공정하고 투명한 규칙에 따라 비교적 균일하게 작동하길 바란다"고 전했다. 어쨌든 공정성과 투명성은 훨씬 안전하기 때문이다.

"은행과 금융기관이 휴먼 알고리즘으로 상호작용하면서 금융 관련 조언을 건넨다는 데에 대해 진지하게 고민해야 할 점이 있다. 이러한 알고리즘은 제대로 된 방법에서 볼 때 로봇이 아닐 지도 모른다는 것이다”고 샌드빅은 지적했다. 이어서 그는 “빅데이터로 작동하는 기계학습 알고리즘은 상당히 자주 예기치 못한 결과를 낳으며, 이 알고리즘의 운영은 이들의 설계자들에게조차 투명하지 않을 수 있다”고 덧붙였다.

예를 들어 신용 점수의 경우 보편적으로 금융시스템의 한 표준으로 받아들여졌는데, 이는 원래 금융 의사결정의 차등화를 더욱 불투명하게 만들 방법으로 개발된 것이었다고 샌드빅은 설명했다.

"초기 은행 시대에서 저당은행은 대출자가 동성애자나 공산주의자일 가능성이 있는지 여부를 판단하기 위해 사립탐정을 고용하기도 했다”고 그는 전했다. “신용 점수는 숫자의 비밀 프로세스를 숨기는 수단이 되는 것이다”고 덧붙였다.  

금융·추천 알고리즘이 제공 가짜 객관성을 제공할 가능성도 있다고 그는 경고했다.

샌드빅은 "체계적으로 이러한 알고리즘 시스템의 영향을 평가하기 위한 제어 능력을 개발해야 한다"며 "이 운동은 긴 여정의 첫 출발이 될 것이다"고 강조했다. ciokr@idg.co.kr
 

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