금융보안원(원장 김철웅) AI혁신실 박대영 책임이 태국 방콕에서 개최한 ｢IEEE BigComp 2024｣에서 ｢데이터 합성 모델의 유용성과 공개 위험에 대한 실증적 연구*｣ 결과를 발표했으며, * (지도교수) KAIST 전산학부 고인영 컨퍼런스의 Best Paper Award 위원회는 박대영 책임의 연구 성과를 Best Paper(Runner-up, 준우승)로 선정했다. (의장: 홍콩과기대 Xiaofang Zhou 교수)

금융회사 간 소극적인 정보공유, 민감정보 노출 위험 등으로 금융 분야 AI 활용에 필수적인 학습데이터가 부족하다는 문제점을 해결하기 위해 금융보안원은 학습데이터 생성, 익명성 확보 등 합성데이터* 기술을 연구하고 있으며 그간의 연구 결과를 논문으로 발표하였다.

* 실제 데이터가 아닌 컴퓨터 시뮬레이션이나 알고리즘이 생성하는 데이터

이번 논문은 데이터 합성 모델별 장단점, 합성데이터의 유용성, 공개 시 발생할 수 있는 프라이버시 침해 위험 측정 기준 등에 관한 것으로서,연구 결과를 계기로 앞으로 더욱 실효적인 합성데이터의 생성 및 안전한 활용이 기대되며, 고품질의 학습데이터 확보가 중요한 금융 분야 AI 활성화에도 이바지할 것으로 전망된다. 앞으로도 금융보안원은 합성데이터뿐만 아니라 연합학습* 등 다양한 AI 신기술을 연구하여, 금융 분야 AI 활용을 선도해 나갈 것이다.

* 다수의 기관이 개별적으로 보유한 데이터를 직접적으로 공유하지 않고도 협력하여 AI 모델을 개발할 수 있는 분산 학습 기법