본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

공개된 개인정보의 신용평가 활용과 법적 쟁점

The use of disclosed personal information on credit evaluations and legal issues

0

조회

0

다운로드

1

인용

0

참고문헌

키워드

초록

본 연구에서는 공개된 개인정보의 활용과 관련된 그간의 논의들을, 해당 개인의 명시적인 사전 동의가 반드시 필요하다는 견해, 묵시적 동의가 내포되어 있어 추가 동의는 불필요하다는 견해, 이익형량을 따져 활용 여부를 판단해야 한다는 견해 등 3가지로 분류하였다. 그리고 이러한 견해들 중 이익형량을 따져 활용 여부를 판단해야 한다는 세 번째 견해가 절충안으로서 타당하다는 판단을 전제로 하여, 실무적으로 개별 건에 대해 이익형량을 따져 판단해야 하는 번거로움과 자의적 판단에 따른 법‧제도 운영의 불확실성 이슈를 해소하기 위한 대안을 모색해 보았다. 그 결과, 공개된 개인정보 활용시, 원칙적으로 추가 동의 절차 없이 활용할 수 있도록 자율성을 부여하되, 사후 검증을 통해 불합리한 사항들을 확인할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한 이러한 방안을 실현하기 위한 실무적인 측면에서의 데이터 수집‧처리‧활용‧검증 영역에 대한 법적 과제를 검토하고, 법령 개정을 통해 공개된 개인정보를 활용한 신용평가의 결과가 평가대상인 개인에게 편익을 줄 수 있는 경우에만 산출되도록 하는 규정을 신설하여 정보활용과 정보보호의 이익을 함께 고려하는 이익형량의 견해를 포섭할 수 있는 방안도 함께 제안하였다. 본 연구는 그간의 기존 연구들이 법‧제도만을 연구의 대상으로 삼아 구체적인 실체에는 접근하지 못했던 한계점을 극복했다는 점에서 차별화될 뿐만 아니라, 통계학이나 경영학 분야에서 주로 다루어 왔던 신용평가 분야의 연구를 법률 분야의 연구와 함께 수행하여 학제적 연구로서의 가치가 있다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.

Abstract

In this study, perspectives on how to use disclosed personal information were divided into three groups: 1) the view that the individual needs explicit prior consent, 2) the view that additional consent is not needed because implied consent is included, and 3) the view that the profit sentence should be used. Due to this point of view, a new proposal was developed that included profit-type opinions that should be based on the autonomy to use disclosed personal information without additional consent procedures, but that the results of credit evaluations using disclosed personal information should only be calculated when it is advantageous to individuals. Additionally, the legal tasks to be reviewed in the collection, processing, utilization, and verification of disclosed personal information were pointed out, and the law was proposed to be revised. This study is differentiated in that the research so far has overcome the limitations that have not been properly addressed in actual reality by using only laws and systems as the subject of research. The study's importance can also be seen in the fact that it is valuable as an interdisciplinary study because it conducts research in the legal field in addition to the credit evaluation field, which has primarily been studied in the fields of statistics and business administration.

참고문헌 (35)

  1. 강현구, "정보주체의 동의 없는 개인정보 활용의 위법성 판단 방법 – 기본권 충돌의 관점에서 –", 헌법학연구, 28(1), pp.279~308 (2022), 한국헌법학회
  2. 권영성, "헌법학원론" (2010), 법문사
  3. 권영준, "개인정보 자기결정권과 동의 제도에 대한 고찰", 법학논총, 36(1), pp.673~734 (2016), 법학연구소
  4. 권영준, "개인신용평가에서의 비금융정보의 경제적 효과", 한국경제연구, 29(2), pp.81~107 (2011), 한국경제연구학회
  5. 김배원, "알 권리의 법적 성격과 내용", 헌법논총, 27, pp.183~243 (2016), 헌법재판소
  6. 김법연, "공개된 개인정보의 활용 및 보호에 관한 법적 쟁점과 입법동향", 정보보호학회지, 31(2), pp.19~31 (2021)
  7. 김병필, "대규모 언어모형 인공지능의 법적 쟁점", 정보법학, 26(1), pp.173~217 (2022), 한국정보법학회
  8. 김종윤, "통신 빅데이터 활용 개인신용평가모형(통신스코어) 개발", 박사, IT정책경영학과, pp.2019
  9. 김종윤, "온라인 상거래 데이터를 반영한 개인신용평가모형(커머스스코어) 개발", 정보화연구, 16(1), pp.45~55 (2019), 한국엔터프라이즈아키텍처학회[DOI]
  10. 김현경, "개인정보의 개념에 대한 논의와 법적 과제", 미국헌법연구, 25(2), pp.135~164 (2014), 미국헌법학회
  11. 박경신, "일반적으로 공개된 정보의 개인정보보호법 상의 규율 및 해외 입법례", 법학논총, 38(2), pp.1~25 (2018), 법학연구소[DOI]
  12. 안병철, "공공서비스의 역사적 변천과 특성 - 우리나라의 공공서비스 법제에 관한 내용분석 -", 한국거버넌스학회보, 16(2), pp.287~317 (2009), 한국거버넌스학회[DOI]
  13. 오병철, "적법하게 공개된 개인정보의 보호와 활용", 경희법학, 52(4), pp.165~204 (2017), 법학연구소[DOI]
  14. 이동진, "일반적으로 접근 가능한 개인정보의 처리와 이익형량", 정보법학, 24(2), pp.57~82 (2020), 한국정보법학회
  15. 이준서, "개인차주의 대출행태 분석 및 잠재적 도산확률 추정", 재무관리연구, 36(1), pp.63~94 (2019), 한국재무관리학회[DOI]
  16. 임효준, "공개된 개인정보의 동의 없는 수집⋅이용의 범위 : 명문 규정의 수정 해석 가능성과 이익형량시 고려요소를 중심으로 - 대법원 2016.8.17. 선고, 2014다235080 판결 평석 -", 경제규제와 법, 11(1), pp.9~27 (2018), 법학연구소
  17. 최경진, "개인정보보호 관련법의 해석에 있어서 이익형량론과 일반적 이익형량 규정의 필요성에 관한 고찰", 사법, 1(40), pp.77~128 (2017), 사법발전재단[DOI]
  18. 개인 신용평가모형의 변화와 시사점, "최성민", 한국신용정보원, 1~12, pp.CIS 이슈리포트, 2018-4호 (2018)
  19. 최성민, "국내 연체경험자의 정상변제 요인에 관한 연구", 경영정보학연구, 23(1), pp.69~91 (2021), 한국경영정보학회
  20. 허진성, "SNS의 개인정보 침해문제와 그 대응방안에 관한 연구", 언론과 법, 9(2), pp.75~104 (2010), (사)한국언론법학회
  21. On the rise of Fintechs-Credit Scoring using Digital Footprints, "Berg, T.", NBER, 2~28 (2018)
  22. Behaviour revealed in mobile phone usage predicts loan repayment, "Bjorkegren, D.", Brown University, 618~634 (2018)
  23. Dastile, X., "Statistical and machine learning models in credit scoring: A systematic literature survey", Applied Soft Computing, 91, pp.1~21 (2020)
  24. Risk Elements in Consumer Instalment Financing, "Durand, D.", National Bureau of Economic Research, ~ (1941)
  25. Djeundje, V. B., "Enhancing credit scoring with alternative data", Expert Systems with Applications, 163, pp.1~12 (2020)
  26. BigTech and the changing structure of financial intermediation, "Frost, J.", BIS, 1~42 (2019)
  27. How do machine learning and non-traditional data affect credit scoring? New evidence from a Chinese fintech firm, "Gambacorta, L.", BIS, 7~20 (2019)
  28. Li, X-L., "An Overview of Personal Credit Scoring : Techniques and Future Work", International Journal of Intelligence Science, pp.181~189 (2012)
  29. Liu, J., "Your Movement in a City tells Your Credit Default Prediction based on Geolocation Information", Proceedings of the 22nd Korean Academic Society of Business Administration Covergence Conference, pp.63~105 (2020)
  30. Liberati, C., "Personal values and credit scoring : new insights in the financial prediction", Journal of the Operational Research Society, 69, pp.1994~2005 (2018)
  31. Give Credit Where Credit is Due: Increasing access to affordable mainstream credit using alternative data, "Political and Economic Research Council", ~ (2006)
  32. Tan, T., "Credit Worthiness prediction in microfinance using mobile data: a spatial-network approach", Proceedings of the 37th International Conference on Information Systems, pp.1~11 (2016)
  33. Thomas, L. C., "A survey of credit and behavioural scoring : Forecasting financial risk of lending to consumers", International Journal of Forecasting, 16, pp.149~172 (2000)
  34. Thomas, L., "Credit scoring and its applications" (2017), SIAM
  35. Óskarsdóttir, M., "The value of big data for credit scoring: Enhancing financial inclusion using mobile phone data and social network analytics", Applied Soft Computing Journal, 74, pp.26~39 (2018)

관련 논문AI추천

이 간행물의 다른 논문 (3건)