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AI 및 데이터 분석 기술을 활용하여 금융기관 간 변제자 대위 리스크를 사전에 평가할 수 있는 시스템을 구축해야 한다.
비정형 데이터를 활용하는 AI 신용평가 모델은 개인정보보호 문제와 데이터 품질 문제를 야기할 수 있다.
AI 기반 신용평가와 기존 신용평가 모델의 병행 운영
AI 기반 리스크 관리, 데이터 보안 및 신용평가 모델의 투명성을 강화하는 것이 필수적입니다.
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변제자 대위권을 행사하는 금융기관이 기존의 다른 금융기관들과 채권 회수 우선순위를 두고 충돌하는 경우가 많다.
특히, 담보권이 설정된 PF(ProjectFinancing) 대출에서 변제자 대위권을 행사할 경우, 보증금융기관이 기존의 담보권자들과 동일한 순위로 변제받을 수 있는지 여부가 논란이 된다.
국내 금융권에서는 변제자 대위와 관련된 명확한 법적 기준이 부족하며, 금융기관 간 대위권 행사에 대한 내부 지침이상이하다.
PF 계약서에 변제자 대위권의 행사방식이 명확히 규정되지 않은 경우, 금융기관 간의 해석차이로 인해 법적 분쟁으로 이어질 가능성이 높다.
비정형 데이터를 활용하는 AI 신용평가 모델은 개인정보보호 문제와 데이터 품질 문제를 야기할 수 있다.
신용보증기금은 AI 모델이 산출한 신용평가 결과의 기준을 명확히 하고, 고객 및 금융기관이 이해할 수 있도록 설명 가능한 AI(XAI, ExplainableAI) 기법을 도입해야 한다.
AI 신용평가의 편향성 제거 및 윤리적 AI가이드라인 마련
AI 신용평가 모델이 특정 고객군에게 불리하게 작용하지 않도록, 신용평가 알고리즘의 편향성을 지속적으로 점검하고 조정하는 시스템을 마련해야 한다.
AI 신용평가 모델이 신뢰할 수 있는데이터를 기반으로 운영될 수 있도록, 신용보증기금은 데이터 품질관리 프로세스를 구축하고 개인정보보호 강화 정책을 시행해야 한다. |
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2025.03.15
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