빅 데이터 ( Big Data ) 는 흔히 ' 21 세기 의 원유 ' 로 불린다 . 20 세기 의 원유 가 그랬 던 것 처럼 방대 하 고 다양 한 규모 의 데이터 가 미래산업 의 경쟁력 을 좌우 하 는 중요 한 자원 이 될 것 이 라는 점 이 다 . 정치 경제 사회 문화 과학 기술 등 거의 모든 영역 에서 인류 에게 가치 있 는 정보 를 제공 해 줄 것 이 라는 기대 도 받 고 있 다 . 빅 데이터 활용 은 세계 적 흐름 이 다 . 미국 이 앞서 가 는 가운데 유럽 , 일본 등 선진국 도 관련 법제 정비 에 나섰 다 . 덜 민감 한 정보 는 널리 활용 할 수 있 게 하 되 , 민감 정보 이 거나 식별 가능 성 이 높 으면 활용 을 제한 하 는 식 으로 정보 활용 과 보호 두 가지 를 조화 시키 려고 노력 을 한다 . 빅 데이터 를 이용 한 신규 비즈니스 나 맞춤 상품 은 금융 분야 에선 핀테크 , 그 밖 에 IT 와 이동 통신 , 렌터카 , 호텔 및 여행 숙박 서비스 , 헬스 케 어 , 항공 등 거의 무한대 로 활용 범위 가 넓 다 . 그런데 현행 신용 정보 법 은 개인 을 식별 할 수 있 는 정보 외 에 대출 등 거래 내용 을 판단 할 수 있 는 정보 등 을 모두 개인 신용 정보 로 본다 . 비식 별 정보 는 개인 정보 일 수 도 , 아닐 수 도 있 다 . 정부 가이드라인 도 비식 별 정보 를 개인 정보 가 아닌 것 으로 ' 추정 ' 할 뿐 이 다 . 빅 데이터 가공 기술 을 가진 벤처 기업 도 , 이 를 이용 해 비즈니스 에 활용 하 려는 대 기업 도 법 정비 가 시급 하 다고 본다 . 그러나 아무리 익명 화 를 시켜 도 개인 SNS 등 의 여러 정보 를 교차 활용 하 다 보 면 개인 이 특정 될 가능 성 은 있 다 . 시민 단체 와 소비자 단체 등 에서 는 ' 소비자 보호 ' 를 주장 하 며 정부 의 가이드라인 및 개정안 에 반대 하 고 있 다 . 업계 는 업계 대로 재식 별 이 불 가능 한 정보 는 빅 데이터 로서 의 상품 가치 가 크 지 않 다고 보 는 불만 도 있 다 . 그런데 빅 데이터 가 풀 고 가 야 할 가장 큰 문제 는 사생활 침해 논란 이 다 . 개인 정보 를 이용해 빅 데이터 를 만드 는 과정 에서 특정 개인 의 내밀 한 정보 가 공개 될 수 있 다는 것 이 다 . 이 때문 에 특정 개인 을 알아볼 수 없 도록 이름 을 지우 거나 다른 변수 로 대체 하 는 이른바 ' 비식 별화 조치 ' 를 통해 가공 하 는 과정 을 거치 게 된다 . 빅 데이터 가 경제 에 활력 을 주 고 새 일자리 를 창출 할 21 세기 의 ' 원유 ' 로 까지 기대 를 모으 지만 산업 화 까지 갈 길 이 멀 다 . 개인 정보 유출 피해 는 막 으면서 , 부 가 가치 를 창출 할 수준 의 정보량 을 담 는 두 가지 과제 를 넘 어야 한다 . 그러 자면 개인 정보 의 이름표 즉 개인 식별 사항 을 제거 하 는 비식 별 조치 가 핵심 이 다 . 20 대 국회 가 관련 법안 심사 를 본격 화 한다 . 정부 는 개인 정보 비식 별화 를 통해 빅 데이터 를 활용 할 수 있 도록 지난 6 월 행정자치부 와 방송 통신 위원회 , 금융 위원회 등 정보 보호 와 관련 된 부처 를 중심 으로 ' 비식 별 정보 가이드라인 ' 을 내놨 다 . 비식 별 화 한 정보 는 개인 정보 가 아닌 것 으로 추정 하 고 빅 데이터 분석 등 상업 적 으로 활용 할 수 있 도록 한다는 것 이 다 . 이 과정 에서 기업 들 은 고객 의 추가 동의 없이 시장 조사 나 신상품 개발 , 마케팅 활용 등 에 이용 할 수 있 고 , 유상 으로 제 3 자 에게 제공 도 가능 하 다 . 이 같 은 빅 데이터 를 제공 하 는 신용 정보원 이 ' 국민 개인 정보 ' 의 판매 창구 가 되 는 게 아니 냐는 지적 이 제기 되 는 이유 다 . 문제 는 신용 정보 법 에서 는 여전히 비식 별 정보 를 개인 신용 정보 로 볼 지 에 대해 명확 하 게 정의 하 지 않 고 있 다는 점 이 다 . 정부 가 내놓 은 가이드라인 은 ' 유권 해석 ' 에 가까울 뿐 법 적 근거 는 되 지 못한다 . 정부 가 지난 6 월 내놓 은 개인 정보 비식 별 조치 가이드라인 에 따르 면 비식 별화 기술 은 크 게 △ 가명 처리 △ 총계 처리 △ 데이터 삭제 △ 데이터 범주 화 △ 데이터 마스킹 등 의 범주 로 나눠진다 . 이름 이나 주민 번호 , 나이 , 주소 , 우편번호 , 소속 , 휴대 전화 번호 등 이 주요 비식 별 조치 의 대상 이 된다 . 가명 처리 는 개인 을 알아볼 수 있 는 정보 ( 식별자 ) 를 다른 정보 로 채워 넣 는 것 을 말 한다 . 총계 처리 는 데이터 의 총합 이나 평균 등 으로 개인 의 실제 정보 를 숨기 는 기술 이 다 . 데이터 삭제 와 범주 화 , 마스킹 은 정보 소유자 가 누구 인지 특정 이 되 지 않 도록 주요 정보 를 삭제 , 대체 하 는 방법 이 다 . 문제 는 개인 정보 를 어느 정도 까지 비식 별화 조치 를 하 느냐 다 . 완벽 하 게 개인 과 연결 되 지 않 은 데이터 는 사생활 보호 에 는 유용 하 지만 산업 적 가치 가 떨어지 는 단점 이 있 다 . 빅 데이터 정보 를 만들 거나 활용 하 는 업체 들 은 끊임없이 정보 의 안전 성 과 활용 성 사이 에서 고민 할 수 밖 에 없 는 상황 이 다 . 이 때문 에 정부 여당 은 신용 정보 법 개정안 마련 에 애 를 태우 고 있 다 . 법 개정 이 수반 되 지 않 을 경우 신용 정보원 역시 정보 를 차곡차곡 모으 는 ' 창고 ' 의 역할 밖에 하 지 못하 게 되 기 때문 이 다 . 실제로 도 신용 정보원 은 ' 개인 정보 비식 별 전문 기관 ' 으로 지정 돼 융합 정보 서비스 를 제공 할 수 있 지만 현재 까지 실적 은 전무 하 다시피 한 실정 이 다 . 미국 은 개인 정보 보호 에 관한 일반법 이 없 는 대신 의료 , 교육 등 분야 별 로 개인 정보 보호 에 관한 개별 법령 이 있 다 . 이 들 개별 법령 에서 제한 하 지 않 는 한 자유 로운 데이터 의 이용 이 보장 된다 . 이름 , 주소 , 생일 , 전화 번호 , 이메일 주소 등 18 가지 주요 식별자 를 제거 하 는 세이프 하버 방식 으로 비식 별 조치 를 한다 . 개인 을 구별 할 수 있 는 데이터 는 어지간 하 면 지워서 피해 를 예방 한다 . 이 밖 에 전문가 가 비식 별 조치 범위 를 결정 할 수 도 있 다 . 이 를 통해 비식 별 조치 된 건강 정보 는 프라이버시 관련 규제 를 적용 하 지 않 는다 . 비식 별 조치 된 학생 기록 은 별도 동의 없이 배포 할 수 있 다 . 이때 데이터 제공 자 와 받 는 자 가 제공 목적 등 을 명시 한 계약 을 체결 해야 진행 할 수 있 다 . 일본 은 지난해 9 월 개인정보 보호법 을 개정 했 다 . 개인 정보 와 개인 식별자 가 무엇 인지 새로 정의 했 고 익명 가공 정보 ( 비식 별 정보 ) 관리 체계 도 세웠 다 . 병력 등 민감 한 개인 정보 는 별도 로 분류 해 정보 취득 을 까다롭 게 했 다 . 민감 정보 가 아닌 개인 정보 는 당사자 통보 등 일정 요건 을 갖추 면 사전 동의 없이 도 제 3 자 에게 제공 할 수 있 게 이원화 했 다 . 개인 정보 를 취급 하 는 사업자 에게 재식 별 금지 의무 도 부과 했 다 . EU 는 개인 정보 보호 지침 상 익명 화 ( 가명 처리 ) 정보 를 이 지침 규제 대상 이 아니 라고 본다 . 지난 4 월 통과 된 단일 개인 정보 보호법 ( GDPR ) 은 이 지침 내용 을 구속력 있 는 법 에 담 고 동의 없이 가명 정보 를 처리 할 수 있 는 경우 를 공익 , 과학 연구 , 통계 목적 등 으로 정비 했 다 . 이 법 은 2018 년 시행 된다 . 영국 은 2012 년 마련 한 규약 에서 충분 한 익명 화 란 식별 위험 성 이 매우 낮 은 정도 라야 한다고 정했 다 . 합리 적 으로 식별 위험 이 있 다면 규제 대상 인 개인 정보 에 해당 한다는 것 이 다 . 비식 별화 조치 를 마친 데이터 라고 해도 다른 자료 와 결합 해 재식 별 화 될 가능 성 도 있 다 . 현행 개인 정보 보호법 상 에 는 다른 정보 와 쉽 게 결합 해 식별 이 가능 하 게 될 경우 도 개인 정보 로 인정 한다 . 비식 별화 기술 의 적용 만 으로 개인 정보 보호법 위반 이 아니 라고 단정 할 수 없 다 . 재식 별화 가 실제 발생 한 1997 년 미국 매사추세츠 주 사례 가 대표 적 이 다 . 매사추세츠주 는 연구 목적 으로 비식 별 화 된 공무원 병원 진료 기록 을 공개 했 다 . 하지만 케임브리지 시 선거인명부 와 비교 분석 을 통해 주지사 등 의 개인 정보 가 재식 별 화 되 는 사고 가 발생 한 바 있 다 . 기술 별 로 보 면 가명 처리 기술 의 경우 다른 정보 와 의 결합 을 통해 재식 별 화 될 가능 성 이 비교 적 높 은 반면 총계 처리 나 데이터 삭제 와 범주 화 , 마스킹 기술 은 상대 적 으로 위험 이 낮 은 것 으로 알려졌 다 . 이 에 따라 비식 별 화시 한 기술 만 이용 할 경우 재식 별 화 위험 이 있 는 만큼 여러 비식 별화 기술 을 조합 해 사용 할 것 을 전문가 들 은 권고 하 고 있 다 . 신용 정보원 은 신용 정보 의 이용 및 보호 에 관한 법 ( 신용정보 법 ) 에 의한 종합 신용 정보 집중 기관 으로서 , 신용 정보 의 집중 관리 를 통한 신용 정보 및 신용 정보 주체 보호 를 첫 번 째 목적 으로 한다 . 2014 년 터진 개인 정보 유출 사고 로 인해 여기저기 흩어져 있 는 신용 정보 를 한 곳 으로 모아 안 전하 게 관리 해야 할 필요 성 이 생겼 기 때문 이 다 . 하지만 업계 는 통합 관리 의 ' 부산물 ' 로써 신용 정보원 에 집중 되 는 ' 통합 신용 정보 ' 의 활용 에 군침 을 흘린다 . 신용 정보원 에 는 은행 연합회 · 여신 금융 협회 · 생명 보험 협회 · 손해 보험 협회 · 금융 투자 협회 · 보험 개발 원 등 6 개 기관 이 참여 한다 . 금융 업계 의 숙원 인 빅 데이터 활용 에 가장 큰 ' 이해관계 ' 가 있 는 이익 단체 들 이 모인다 . 신용 정보원 내 정보 분석 부 에서 는 금융 권 과 비 금융 권 의 빅 데이터 활용 을 위한 빅 데이터 정보 를 제 공기 로 했 다 . 핀테크 산업 활성 화 를 ' 신 성장 동력 ' 으로 꼽 는 정부 와 기업 의 이해관계 가 맞물 렸 다 . 신용 정보원 에서 는 서로 다른 금융업 권 의 이용자 정보 를 연계 분석 , 빅 데이터 로 제공 할 수 있 다 . 예 를 들 면 보험 가입자 의 은행 대출 성향 을 분석 할 수 있 다 . 대출 과 보험 의 상관 관계 를 분석 해 대출 이자 율 을 결정 할 수 있 게 된다 . 우리 나라 는 개인 정보 보호법 · 정보 통신망 법 등 을 통해 개인 정보 를 성명 , 주민 등록 번호 등 특정 개인 을 알아볼 수 있 는 정보 로 규정 하 고 있 다 . 따라서 이 같 은 정보 를 업계 에서 활용 하 도록 하 기 위해서 는 ' 비식 별 조치 ' 가 수반 돼야 한다 . ' 홍길동 ( 35 세 ) ' 를 ' 홍 00 ( 30 대 ) ' 로 바꾸 는 등 개인 정보 일부 를 가리 거나 바꿔 개인 을 특정 하 지 못하 게 하 는 기법 이 다 . 신용 정보원 이 넘 어야 할 또 하나 의 산 은 ' 재식 별 가능 성 ' 이 다 . 아무리 익명 화 를 시켜 도 개인 SNS 등 의 여러 정보 를 교차 활용 하 다 보 면 개인 이 특정 될 위험 성 이 항상 존재 한다 . 시민 단체 와 소비자 단체 등 에서 도 ' 소비자 보호 ' 를 주장 하 며 정부 의 가이드라인 및 개정안 에 반대 하 고 있 다 . 반 대로 업계 에서 는 재식 별 이 되 지 않 는 정보 는 빅 데이터 로서 의 상품 가치 가 크 지 않 다고 보 는 불만 도 있 다 . 공유 하 기 글 요소