금융기관이 AI의 예측을 심사 참고자료로 활용하면 여러 정보를 빠르게 검토할 수 있습니다. 하지만 거절 이유를 고객이나 담당자가 설명하지 못한다면 잘못된 데이터와 편향을 바로잡는 절차가 약해집니다. 반대로 모든 판단 규칙을 공개하면 금융회사가 관리해야 할 보안이나 악용 위험을 걱정할 수도 있습니다. 고객의 이의신청권을 보장하면서도 내부 모델을 보호하려면 어떤 수준의 설명, 사람의 재심사, 기록 보존이 적절할까요?
UNESCO 인공지능 윤리 권고 ↗
유네스코 · 2021-11-23
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거절 이유를 지나치게 상세히 공개하면 심사 기준을 악용하려는 시도가 생길 수 있습니다. 따라서 위험 탐지 방식이나 임계값을 공개하는 대신, 고객의 개별 데이터가 정확한지 확인할 권리를 우선 보장하는 방법이 균형적입니다.
설명 가능성을 실제로 확인하려면 담당자가 거절 결정의 근거를 고객에게 전달할 수 있는지 테스트해야 합니다. 재심사 후 판단이 바뀐 건수와 그 원인을 기록한다면 모델 성능뿐 아니라 절차적 신뢰도도 점검할 수 있습니다.
대출 거절 사유를 구체적으로 안내하면 신청자는 잘못 기재된 소득이나 부채 정보를 바로잡을 수 있습니다. 모델 내부 규칙 전체를 공개하지 않더라도 심사에 영향을 준 주요 정보 범주와 이의신청 절차는 설명해야 합니다.