□ 인공지능의 잠재적 위험
o (정확성 문제) 인공지능의 정확성은 학습에 사용되는 데이터와 알고리즘의 신뢰성 따라 달라질 수 있어서 부정확한 데이터 및 알고리즘의 오류로 인해 인공지능을 적용한 시스템의 오류발생 가능
• (로보어드바이저) 투자자의 성향에 맞지 않는 상품 추천 및 투자자 손실 발생
• (신용평가) 부정확한 신용평가로 인한 부실대출 발생
• (FDS) 정상거래가 이상금융거래로 판단되어 차단
• (고객응대) 고객응대 서비스 품질의 하락으로 민원 발생
o (반영 속도ㆍ결과 예측의 어려움) 인공지능은 주어진 데이터를 학습하여 결과를 도출해내는 방식으로 급변하는 금융환경에 즉각적으로 대응하기 힘들고 학습에 시간이 소요되며, 또한, 확률에 기반한 인공지능 기술은 귀납적 접근방식으로 원인과 결과의 인과관계를 예측하기 어려움
o (민감 정보 활용 가능성) 인공지능은 학습을 위해 많은 데이터가 필요하기 때문에 빅데이터 활용이 필수적
• 다만, 비식별 데이터뿐만 아니라 SNS서비스 등에서 취득할 수 있는 식별 데이터를 비식별화 조치 없이 활용할 우려