정부는 최근 AI 기반 신용평가 시스템 도입을 공식 발표했다. 발표문은 데이터 기반 평가를 통해 더 공정하고 신속한 금융 접근성을 제공하겠다는 목표를 내세웠다. 그러나 현장에서 기업이 체감하는 현실은 단순히 혁신이라는 단어로 설명되기 어렵다.
첫째, 투명성 문제다. AI 알고리즘은 방대한 데이터를 분석해 결과를 도출하지만, 기업은 어떤 기준과 절차가 적용되는지 알기 어렵다. 기존의 신용평가가 일정한 기준을 공개했다면, AI는 블랙박스처럼 작동한다. 기업은 결과를 받아들일 수밖에 없고, 불합리한 판단이 내려져도 이의를 제기하기 쉽지 않다.
둘째, 데이터 편향의 위험이다. AI는 과거 데이터를 기반으로 학습한다. 특정 업종이나 규모의 기업이 과거에 불리한 평가를 받았다면, 그 패턴이 반복될 가능성이 크다. 혁신 기업이나 새로운 산업에 도전하는 기업은 기존 데이터에 없는 특성을 인정받지 못하고 불리한 평가를 받을 수 있다.
셋째, 책임성 문제다. 금융기관은 AI 평가 결과를 그대로 적용하면서 “AI가 그렇게 판단했다”는 식으로 설명 책임을 회피할 수 있다. 이는 기업과 금융권 간 신뢰를 약화시키고, 제도적 갈등을 낳을 수 있다.
넷째, 기업 지원 정책과의 연계가 필요하다. AI 평가가 도입되면 기업은 새로운 제도 환경에 적응해야 한다. 정부는 기업이 제도를 이해하고 활용할 수 있도록 교육과 지원 프로그램을 마련하고, 초기 시행 과정에서 발생할 수 있는 혼란을 최소화해야 한다.
결국 이번 발표는 단순한 기술 혁신을 넘어, 기업이 체감할 수 있는 정책 설계와 신뢰 구축을 목표로 해야 한다. 정부와 금융권은 AI 기반 신용평가가 진정한 혁신으로 자리 잡을 수 있도록 투명성, 데이터 검증, 책임성, 기업 지원을 제도적으로 보완해야 한다.
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