[토요경제=김자혜 기자] 프로파일러. 한동안 그것이 알고싶다에서 범죄자의 심리, 특히 살인범죄자의 심리분석을 전문으로 하는 이들이 나오면서 알려진 단어다. 원 뜻은 '자료수집', 수사용어로는 범죄유형분석법이 되겠다.

이러한 프로파일링 쓰이는 분야가 또 있다. 바로 데이터 마이닝, 즉 수많은 데이터 중에서 패턴을 찾는 일이다. 인공지능이 행하는 프로파일링은 유럽연합의 개인정보보호 규정에서 다음과 같이 정의한다.

‘자연인의 특정한 개인적인 측면을 평가하기 위해 행해지는 모든 형태의 자동화된 개인정보 처리’

프로파일링은 A라는 사람이 월 지출 내역 중 가장 많은 돈을 쓰는 소비패턴은 무엇인지, 어떤 금융상품을 투자하는지, 어떤 활동을 가장 많이 하는지 등 반복된 패턴을 찾을수 있도록 돕는다.

이렇게 프로파일링 된 데이터는 금융권에서 대출이나 신용카드 등 맞춤형 정보를 추천할 때 사용되기도 한다.

금융권의 마이데이터 사업이 최근 3년간 활발하게 이뤄지면서 뱅크샐러드와 같은 마이데이터사업 기업은 가입자의 동의하에 신용카드 사용내역을 분석해주고 카드를 추천해주기도 한다. 또 토스, 카카오뱅크와 같은 IT기반의 금융사업자들은 신용등급을 쉽게 확인하는 기능도 갖고 있다.

프로파일링은 앞으로 더 많은 곳에서 활용될 가능성이 크다. 네이버나 카카오는 각자 네이버 파이낸셜, 카카오페이 등을 통해 핀테크 사업을 강화하고 있다. 기존의 네이버 사업과 카카오메신저 서비스 등에서 가입자들의 빅데이터를 갖고 있는 기업이다.

이들이 프로파일링에서 금융사보다 우위에 있을 가능성도 적지않다.

한편 금융권에서는 은행이 수년 전부터 랩(lab)을 운영하면서 스타트업 기술기업을 지원하거나 투자하는 중이다. 많은 수의 기술기반 벤처회사는 빅데이터나 플랫폼사업에 집중되어 있어 프로파일링 또한 멀지 않겠다.

그렇다면 이즈음에서 우리의 개인정보는 어떻게 보호되고 있는가, 인공지능이 수분수초만에 찾아서 모으고 있는 내 정보는 어떻게 보호받는가 궁금해지기도 한다. 또 개인정보를 어떻게 어디까지 보호할 것이냐, 빅데이터에 포함해야할 기준은 어디까지 인가 등 업권을 아울러 관심이 커질 수밖에 없는 상황이다.

이와 관련 금융당국은 지난해부터 법안을 준비해 지난달 개정된 신용정보법 시행에 들어갔다. 이후 금융당국은 신용정보법 위반사례를 금융권에 배포한 바 있다.

그 중 금융회사가 개인신용정보처리를 ‘위탁’하는 과정의 문제도 지적했는데 수탁 중인 개인신용정보 보유 기간을 설정하지 않거나 점검도 하지 않는 사례도 있었다. 이러한 일은 벤처기업 운영 초기라면 얼마든지 일어날 수 있는 사례다.

또 개인신용정보처리 시스템에 접근 권한이 필요 없는 직원의 권한을 뒤늦게 삭제하거나, 업무와 무관한 직원이 개인신용정보를 조회할 수 있는 권한을 부여하는 등 기본도 지켜지지 않는 사례가 있었다.

기업, 특히 금융사가 이러한 개인정보보호에 대한 경각심이 없는 문제는 좀더 심각한 문제를 일으킬수 있다.

신용정보법을 위반하면 5년 이하의 징역이나 5천만 원 이하의 벌금을 처벌받을 수 있다. 처벌도 처벌 이거니와 금융기업에 있어 신뢰는 곧 업무 권역 전체의 핵심적인 기업가치다.

이미 투자 상품 관련 문제가 쉬지 않고 터지는 데다, 은행직원은 셀프대출하는 사건까지 나오는데 개인정보 관련 문제까지 터져 나온다면 일반 거래자들에게 금융기업의 신뢰도는 더 내려갈 곳 없이 바닥을 칠 수 있다.

IT공룡들은 이미 정보통신관련해서는 인력과 기술, 노하우가 많다. 그러나 금융권이 돌다리도 두드려 보지않고 협업에 나서거나 업무를 처리한다면 위험에 노출될 가능성은 더 커뵌다.

또 한가지 문제점은 인공지능은 지금도 어딘가에서 프로파일링하라는 명령을 수행하고 있어서다. 허술하게 보안을 열어둔다면 시간도 공간도 문제될 것이 없는 인공지능은 그저 열린 문을 열고 정보를 가져간다. 그저 명령을 수행할 뿐이다.

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