가명정보 결합? 어떻게 활용할 수 있을까?

가명정보 결합? 어떻게 활용할 수 있을까?

데이터 활용을 촉진하기 위한 법 규제 완화와 더불어 데이터 중요성에 대한 기업의 인식 및 관심이 증가하는 추세입니다. 동시에 현업에서는 데이터를 어떻게 잘 활용하여 성과와 기업 경쟁 에 기여할 수 있는지에 대한 깊은 고민과 마주하고 있습니다. 이에 ‘가명정보 결합’이라는 새로운 접근 방식에 대한 이해와 시도를 통해 과거에는 경험할 수 없었던 새로운 고객 인사이트를 확보하실 수 있습니다. 처음 접해 보시거나 또는 어떻게 접근해야 할 지 어려워하시는 분들을 위해 Q&A 형태로 내용을 쉽게 전달 드리고자 합니다. 자 그럼 들어가 볼까요?

Q : 데이터 관련 법이 어떻게 변경된 것인가요?

개인정보는 소유권이 어디에 있는지, 어디까지 활용해도 되는지 정의하기 어려운 민감정보이다 보니 개인정보를 보유한 기관과 민간 단체간에 이슈가 되곤 했습니다. 그간 기업은 가명정보 처리 가이드라인에 따라 개인정보를 비식별 처리하여 활용해 왔으나, 법적 근거가 모호하고 분쟁 발생의 여지가 있어 많은 기업들은 개인정보를 활용하는데 소극적이었습니다. 이에 4차산업의 핵심인 데이터를 적극적으로 활용하기 위해 2020년 8월 데이터 3법이 개정되어 개인정보 활용에 대한 법적 근거가 마련되었고 또한 개인정보 관련 사업들이 활성화되는 계기가 되었습니다. 데이터3법 개정을 통해 개인정보보호법, 신용정보법, 정보통신망법에 각각 규제하던 체계를 개인정보보호법으로 일원화하였으며 그동안 공공기관에서 수행하던 가명정보 결합을 2020년부터 민간으로 확대함으로써 결합전문기관이 생겨나게 되었습니다. 이 중 금융데이터는 특별법인 신용정보법을 우선하며 신용정보법상에도 가명 결합을 별도로 정의하면서 공공기관 중 데이터전문기관이 생겨났고, 또한 실명정보를 활용하는 마이데이터(개인신용정보 관리업) 사업도 허가되어 다 수의 은행, 보험, 자산운용, 카드 및 핀테크 업체가 참여하여 '22년 1월부터 본격 시행 중에 있습니다. 동시에 비식별 위험이 없는 익명데이터 활용을 장려하기 위해 과학기술정보통신부 주관으로 유통, 문화, 의료 등 분야별 빅데이터 플랫폼과 빅데이터 플랫폼에 데이터를 공급하는 빅데이터센터를 모집, 구축하였습니다.

'16.6:개인정보 비식별 조치 가이드라인 -> '20.7:디지털뉴딜 발표 (법적 효력 無) - 데이터 3 법 주요 개정 내역
  • 데이터 활용 활성화를 위한 법적 근거 및 가이드 마련
  • 1. 개인정보 보호법 : 가명정보 정의 및 활용 근거 마련 - 통계/과학적 연구 목적, 기록 보전에 활용
  • 2. 신용 정보법 : 신용 정보의 가명 활용을 위한 근거 마련, 금융 Mydaya 정의
  • 3. 정보 통신망법 : 개인정보 규제 권한을 개인정보보호법으로 이관
'20.8:데이타3법 시행 -> '20.9:가명정보처리 가이드라인 마련 -> '21.9:데이터기본법 국회통과 ->(민간 데이터 생산 거래 활용 촉진) '21.9:개인정보보호번 개정안 의결 - 신규 제도 ·서비스 등장
  • (가명 정보 결합 기관 선정)결합 전문기관, 데이터 전문기관 : -각 법인/기관들의 개인정보를 -개인 동의 없이 가명,결합하여(개인식별 불가) -각 법인/기관에 제공
  • (익명 정보 탬 구축 및 개방)빅데이터 플랫폼, 빅데이터 센터 : -공공 민간의 개인정보를 -개인 동의 없이 축적하여(개인식별 불가) -제3자(법인, 기관, 단체 등)에 제공
  • (실명 정보 대상 마이데이터 서비스 런칭)금융 마이데이터 서비스 : -금융사에 분산된 개인 신용 정보를 -개인 동의 하에 수집, 분석하여(개인식별 가능) -개인에 맟춤형 서비스 제공
[그림 1] 데이터 관련 법규 및 제도 변화

Q : 그럼 가명정보는 무엇인가요?

개인정보보호법에서는 개인정보를 "살아있는 개인에 대한 모든 정보이며 개인을 알아볼 수 있게 하는 정보"로 정의하고 있습니다. 단지 개인의 연령, 성명, 전화번호, 성별, 주소 등 인구통계학적 정보 외에도 소득수준, 취미, 종교 등 생활 전반에 걸친 모든 정보를 포함합니다. 이러한 개인정보는 개인임을 식별 가능한 수준에 따라 가명정보, 익명정보로 구분할 수 있습니다. 특히 이 중에 데이터 결합에 대상이 되는 가명정보는 개인을 식별할 수 있는 일부 정보를 대상으로 다양한 가명 처리 기법을 활용하여 가명화함으로써 추가정보 없이는 개인을 알아볼 수 없도록 조치한 데이터를 말합니다. 익명정보보다는 유용한 정보를 포함하고 있으며, 실명정보와 달리 개인의 동의 없이 활용할 수 있는 점에서 의미 있는 장점을 보유하고 있습니다.

  • 구분:개인정보/개념:특정 개인에 관한 정보로서 개인을 알아볼 수 있게 하는 정보/예시:홍길동 이름과 사진,주민번호, 폰번호, 주소, 통신요금 00000원,기관지정/특징:개인별로 차별화, 맞춤형 서비스 제공 가능, 사전 동의 받은 경우에 한해 활용 가능
  • 구분:가명정보/개념:추가 정보의 사용 없이는 특정 개인을 알아볼 수 없게 조치한 정보/예시:홍길동 이름과 사진,00년생 남자, 010-***-****, 주소, 통신요금 00000원,기관지정/특징:통계작성, 과학적 연구, 공익적 기록보존의 목적인 경우 동의 없이 활용 가능(상업적 통계, 산업 목적의 연구 가능), 익명 정보 대비 확=ㄹ용 범위 넓음
  • 구분:익명정보/개념:더 이상 개인을 알아볼 수 없게(복원 불가능할 정도로) 조치한 정보/예시:사진,20대 남자, 통신요금 00000원,기관지정/특징:개인정보 보호법에 적용대상이 아니므로 언제든 동의 없이 활용 가능
[그림 2] 가명정보 개념

Q : 가명정보는 어떻게 결합하는 건가요?

서로 다른 법인이 보유한 개인정보는 개인정보보호법과 가명정보처리 가이드라인에 국한하여 진행해야 합니다. 법인(기관, 개인정보처리자, 결합신청자)이 보유한 고객의 정보(개인정보)를 개인이 식별되지 않도록 가명 처리하면, 실명정보와 달리 개인의 동의를 받지 않아도 다른 법인의 가명 처리된 정보와 고객별로 속성 정보를 결합할 수 있습니다.

결합 신청자 A
  • 보유고객:여러 명 :(연령, 성별, 주소),(제품 구매 이력),(서비스 이력),(채널 이력)
결합 신청자 B
  • 보유고객:여러 명 :(금융),(관심),(위치),(쇼핑),(건강),(음식)
  • 교차 고객 : (연령, 성별, 주소),(제품 구매 이력),(서비스 이력),(채널 이력) + (금융),(관심),(위치),(쇼핑),(건강),(음식)
[그림 3] 가명정보 결합

이 때 서로 다른 법인간의 가명정보를 결합하는 경우에는 해당 기관이 직접 결합을 수행하면 안되며, 반드시 정부기관이 지정한 ① 결합전문기관(개인정보보호법에 의거) 또는 ② 데이터전문기관(신용정보법에 의거)에 의뢰하여 결합을 진행해야 합니다.
* '21년 기준, 20개의 결합전문기관과 4개의 데이터전문기관 운영

결합된 데이터는 통계 작성, 과학적 연구, 공익적 기록 보존 목적에 한하여 활용할 수 있으며, 기업에서 데이터를 분석하여 업무에 활용하는 대다수의 경우는 통계작성이나 과학적 연구에 해당이 될 수 있습니다. (상세한 내용은 결합전문기관이나 데이터전문기관에 문의하시기 바랍니다.)

Q : 데이터결합을 통해 기대할 수 있는 것은 무엇일까요?

자사가 보유하지 않은 외부의 다양한 개인(가명)정보와의 결합 Use case를 통해 과거에는 경험하지 못한 새로운 고객 인사이트를 발견할 수 있습니다. 보유 고객에 대한 생활 전반에 걸친 이해도가 증가하게 되며 그 외에도 파트너사와 협업 강화, 구매/탈퇴 등 행동패턴 예측이 가능하도록 도와줍니다. 데이터결합은 고객관리, 마케팅, 상품 기획 등 주요 업무를 위한 핵심 도구로써 기업의 경쟁력을 높이는 데 활용 될 수 있습니다.

데이터 결합 활용 방안(예시)/결합 신청자 A + 결합 신청자
  • 고객 Lifetime 이해 심화 : 건강 상태 별 간편식 개발, 고객군별 관심 교육 프로모션/간편식 구매 고객+병원 건강, 검진 정보, 수강 고객+카드사 교육 구매 정보
  • 파트너와 협업 강화 : 수직 계열 파트너사의 고객 현황 파악, 동종 계열사와 멤버십 통합 마케팅/제품 구매 고객+파트너사 AS정보,호텔 멤버십 고객+러조트 고객 투숙 정보
  • 특정 업종 현황 파악 : 다 수의 동종 업계 데이터를 다중 결합하여 이용 행태 파악/음악,게임 이용 고객 + 통신사 유사 음악,게임 서비스 이용 정보
  • 구매 예측 : 고객군별, 지점별 매출 예측/제품 구매 고객 대리점 매출 정보 + (부동산, 상권 정보), (유사 제품 구매 정보)
[그림 4] 데이터 활용 방안

보유한 데이터에 대한 결합과 활용에 어려움을 겪고 계신가요? 어디서부터 시작해야 할지 막막하신가요? 삼성SDS는 민간부분 1호 지정 결합전문기관으로 금융데이터를 제외한 모든 데이터를 결합 할 수 있습니다. (금융데이터와 결합 필요 시에는 데이터전문기관에 위탁하여 결합지원 가능합니다.) 삼성SDS가 보유한 다양한 업종, 기술에 대한 경험과 역량을 활용하여 데이터를 안전하게 결합하여 반출하는 서비스를 기본으로 하며 그 외에도 데이터 결합이 낯선 고객을 위해 사전 교육 또는 컨설팅 제공이 가능하고 고객이 원하는 외부 데이터를 찾아서 연결해 드릴 뿐 아니라, 더 나아가 다양한 분석 전문가와 툴을 제공하고 관련 시스템 기능 구축까지 아우르는 End to End 서비스를 제공하고 있습니다. 어려운 고민 해결에 있어 함께하는 최고의 파트너가 되어 드리겠습니다.



References
[1] 데이터3법 https://www.korea.kr/special/policyCurationView.do?newsId=148867915
[2] 가명정보처리 가이드라인 https://www.pipc.go.kr/np/default/page.do?mCode=D040010000
[3] 가명정보 결합 https://link.privacy.go.kr/nadac/organ/introData.do
[4] 결합전문기관 https://link.privacy.go.kr/nadac/organ/introOrgan.do
[5] 데이터전문기관 금융보안원 https://data.fsec.or.kr
     데이터전문기관 한국신용정보원 https://data.kcredit.or.kr
[6] 마이데이터 https://www.mydatacenter.or.kr:3441/myd/mydsvc/sub1.do
[7] 통합데이터지도 (빅데이터플랫폼 포탈) https://www.bigdata-map.kr




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