프롤로그

“AI가 당신을 평가한다…신용점수 700점인데 대출 거절된 이유” ( 테크42. 2026.01.20) -------------------- 이제 한국 은행의 약 95%가 신용평가·대출심사에 AI 모델을 사용한다. 대출 가능 여부는 더 이상 지점 창구나 심사역의 판단이 아니다. 알고리즘이 점수를 계산하고, 모델이 결론을 내린다. 문제는 그 다음이다. 대출이 거절됐을 때, 소비자가 이유를 묻자 돌아오는 답은 하나다. “AI가 그렇게 판단했습니다. 구체적인 이유는 저희도 알 수 없습니다.” 금융의 판단 권한은 인간에서 AI로 넘어갔지만, 책임과 설명은 그 자리에 남아 있지 않다.

표면에 떠오른 것들

⛔️ 보이지 않는 평가, AI는 무엇을 보는가 전통적인 신용점수는 여전히 참고된다. 그러나 AI는 그것만 보지 않는다. 전문가들에 따르면, 최신 AI 신용평가 모델은 다음과 같은 수백 개 변수를 함께 본다. ㅇ 대출 신청 시간대 (새벽 2~4시 = 급전 신호) ㅇ 배달앱 사용 빈도와 증가 추세 ㅇ 스마트폰 충전 패턴과 사용 시간 ㅇ GPS 이동 경로(유흥가·야간 이동 빈도) ㅇ 비금융 앱 사용 습관 ㅇ 일부 모델에선 SNS 네트워크 평균 신용도 이 모든 판단은 블랙박스 안에서 이뤄진다. 은행 직원도, 소비자도 “어떤 요소가 얼마나 작용했는지” 알 수 없다. ⛔️ 이의 제기해도, 설명은 없다 서울의 직장인 김모 씨. 신용점수는 700점대, 소득·재직·DSR 모두 정상 범위. 대출이 거절되자 은행에 문의했지만 답은 같았다. “AI 심사 시스템의 종합 판단입니다.” 현행 제도상 금융사는 AI 판단 근거를 설명할 법적 의무가 없다. AI가 틀렸는지, 차별했는지, 오류가 있었는지 증명할 방법이 없다. ⛔️ 차별하는 알고리즘, 증명할 길 없는 소비자 해외 연구는 이미 경고를 보냈다. ㅇ 미국 리하이대 연구: AI 대출 심사에서 흑인 신청자 거절률 +1.6% ㅇ 한국 조사: 여성 창업자 대출 한도 평균 15% 낮음 지방 거주자 금리 0.3~0.5%p 높음 문제는 결과보다 구조다. 차별을 의심해도, AI는 설명하지 않기 때문에 입증할 수 없다.

다르게 읽기

미국 신용평가회사들은 무엇을 준비하고 있는가 여기서 한국과 대비되는 지점이 등장한다. 미국의 주요 개인신용평가회사들은 ‘AI 성능’보다 ‘설명·통제·거버넌스’에 먼저 투자하고 있다. 1️⃣ FICO → “점수가 아니라, AI 의사결정 플랫폼” ㅇ FICO Platform: 대출 승인·거절·한도·사기 탐지를 하나의 AI 의사결정 시스템으로 통합 ㅇ 핵심 키워드: Responsible AI ㅇ 모델 성능보다 ▶ 검증 ▶ 감사 가능성 ▶ 규제 대응을 플랫폼에 내장 👉 AI 판단을 ‘운영체제 수준’에서 관리 2️⃣ Experian → “모델을 더 빨리 만들고, 더 잘 설명하게” ㅇ Experian Assistant (GenAI): 모델 개발·검증·설명 자동화 개발 기간: 수개월 → 수일/수시간 ㅇ “설명 가능한 모델”을 상품 메시지 전면에 배치 👉 AI를 감추지 않고, 보여주려는 전략 3️⃣ Equifax → “AI 이전에 데이터 패브릭” Equifax Cloud + Data Fabric ㅇ AI 성능보다 ▶ 데이터 정합성 ▶ 보안 ▶ 규제 준수를 우선 👉 AI는 ‘통제된 데이터 위’에서만 허용 4️⃣ TransUnion → “신원·사기·설명 가능한 AI” ㅇ OneTru 플랫폼 ㅇ AI 기반 신원 그래프 + 사기 탐지 ㅇ Explainable AI를 공식 라인업에 포함 👉 AI 판단의 이유를 남기는 구조 ▶ 한 줄 요약 미국의 신용평가회사들은 “AI를 쓰는 것”보다 “AI를 설명하고 통제하는 것”을 먼저 준비 중이다.

남겨진 생각

한국 금융에 필요한 질문 한국 금융권은 이미 AI를 깊숙이 도입했다. 그러나 제도는 따라오지 못했지 않을까? ㅇ AI 판단 설명 의무 없음? ㅇ AI 오류 배상 기준 없음? ㅇ AI 차별 입증 경로 없음> 금융당국의 대응은 가이드라인, 자율 관리, 권고 수준에 머물러 있지 않을까? 금융은 생활을 결정하는 시스템이다. 대출, 보험, 신용은 단순한 서비스가 아니라 삶의 기회 배분 장치다. AI가 우리를 평가할 수는 있다. 그러나 설명하지 않는 평가를 우리는 언제까지 받아들여야 하는가. 신용을 평가하는 AI보다 먼저, AI를 규율하는 제도가 필요하다. 설명할 수 없는 금융은 효율이 아니라 권력이 된다. "보이지 않는 평가가 일상이 된 지금, 우리는 ‘점수’가 아니라 ‘판단받는 구조’ 자체를 이해하고 있는가."