생성형 AI 시대의 금융소비자 보호

디지털 금융의 확산은 편의와 효율을 가져다주지만, 동시에 보이지 않는 차별과 집단적 소비자 피해라는 새로운 위험도 함께 키운다. 이 책은 그 위험을 외면하지 않고 법과 제도의 언어로 정면 돌파하려는 진지한 시도이다. 금융 규제당국, 법조계, AI 개발자, 그리고 공정한 금융 환경을 바라는 모든 이에게 이 책은 시의적절하고도 묵직한 화두를 던진다.



생성형 AI가 금융 산업 전반에 빠르게 스며들고 있다. 신용평가에서 맞춤형 상품 추천까지, 알고리즘은 이제 금융기관 의사결정의 핵심으로 자리 잡았다. 그러나 이 책은 묻는다. 방대한 데이터를 학습한 AI가 내린 결정은 과연 공정한가? 편향된 데이터로 훈련된 알고리즘이 금융소비자의 대출 조건과 서비스 접근성을 좌우한다면, 그것은 첨단 기술의 탈을 쓴 차별이 아닌가?



이 책은 이러한 질문을 법학적 언어로 정면에서 파고든다. 알고리즘 차별의 개념과 적용 범위를 어떻게 정의할 것인지, 개인정보보호 법익과 기술 활용 사이의 균형을 어떻게 설계할 것인지, 그리고 자동화된 의사결정 앞에 선 소비자가 어떤 권리를 가져야 하는지를 치밀하게 검토한다.



특히 주목할 만한 것은 알고리즘이 산출한 거래조건과 전통적 방식으로 산정한 거래조건을 나란히 보여주는 ‘금융조건 비교 제시 방식’이라는 실용적 제안이다. 이는 금융소비자 스스로 차별 여부를 간접적으로 가늠할 수 있게 함으로써 금융 현장에서 작동 가능한 현실적 해법을 제시한다는 점에서 돋보인다. 나아가 설명 가능한 AI의 도입과 소비자의 설명 요구권이 결합될 때 알고리즘의 공정성은 선언이 아닌 제도로 담보될 수 있음을 강조한다.



저자는 개인의 권리구제만으로는 알고리즘 차별 문제를 해소하는 데 구조적 한계가 있음을 인정하면서, 금융위원회가 사후적 분쟁조정자를 넘어 시장의 차별 요인을 선제적으로 제거하는 능동적 규제자로 거듭나야 한다고 역설한다. 알고리즘 감사의 도입, 분쟁조정제도의 실효성 강화, 영국의 금융 옴부즈만 제도를 참조한 편면적 구속력 부여 등 구체적이고 다층적인 제도 개선안은 이 책을 단순한 이론서가 아닌 정책 설계의 실질적 참고서로 만든다.