2016년에 우리나라는 비식별조치 수준이 외국에 비해 과도하게 높은 비식별조치 가이드라인을 마련한 적이 있다.
다음으로 우리나라는 또 법적 근거가 미흡해서 데이터의 분석과 이용이 역시 어렵습니다. 지난 2016년에 우리나라도 데이터 분석의 근거로 비식별조치 가이드라인을 마련한 적이 있습니다. 그렇지만 법률이 아닌 가이드라인이라는 점에서 여전히 법적 지위가 불명확했고, 또 가이드라인에서 요구하는 비식별조치 수준도 외국에 비해서 과도하게 높습니다. 그래서 분석대상으로서의 비식별정보가 데이터적으로 그렇게 유용하지 않다, 라는 게 일반적인 평가입니다. 예를 들면, 미국에서는 의료, 교육 분야 정보 등 이렇게 민감한 개인정보보호에 대해서만 요구하는 비식별조치 수준을 우리 가이드라인에서는 금융 분야에서까지도 획일적으로 적용하고 있습니다. 마지막으로 각종 불합리한 규제 등으로 보유하고 있는 데이터의 활용도 제한됩니다. 특히, 데이터를 많이 보유하고 있으면서 가장 잘 분석할 수 있는 CB사, 카드사 등의 빅데이터 업무가 제대로 이루어지지 못하고 있는 실정입니다. 미국에서는 400여 개의 특화 CB사가 경쟁과 혁신을 통해서 빅데이터가, 빅데이터 시장을 선도하고 있는 점을 감안한다면 우리나라의 현실은 더욱 아쉽다고 말씀드릴 수가 있겠습니다. 현재의 이러한 흐름이 계속된다면 자칫 데이터를 적극적으로 활용해서 4차 산업혁명에 대응하는 데 실기할 수가 있고, 또 금융의 포용성을 확대할 기회를 상실할 수 있다는 우려를 하지 않을 수가 없습니다. 특히, 저출산·고령화, 전통적인 주력산업의 부진 등 이러한 구조적인 문제가 심화되고 있는 상황에서 우리 경제와 금융의 미래를 위해서 금융 분야의 데이터를 적극 활용해 나가는 것은 우리에게 당면한 시대적 과제라고 생각합니다.