생성형 인공지능의 금융업 적용에 따른 법적 쟁점과 규율 방향: 미국의 영업비밀 보호와 설명요구권 논의를 중심으로

Legal Issues and Regulatory Approaches to the Use of Generative AI in the Financial Sector: Focusing on U.S. Debates on Trade Secret Protection and the Right to Explanation

생성형 인공지능 기술의 급속한 발전은 금융 산업의 효율성을 획기적으로 제고하고 있으나, 기존 규제 체계가 충분히 예상하지 못한 새로운 법적 위험을 동시에 초래하고 있다. 특히 딥러닝 모델 고유의 블랙박스(black box) 특성은 신용정보법상 금융소비자의 설명요구권과 긴장 관계를 형성하며, 인공지능 학습을 위한 대규모 데이터 수집·분석 행위는 부정경쟁방지법상 성과 모용 및 데이터 부정사용 규정과의 관계에서 법적 불확실성을 야기하고 있다. 이러한 문제의식을 바탕으로 본 연구는 최근 미국의 주요 판례와 학술적 논의를 비교법적으로 검토한다. 미국은 X Corp. v. Bright Data 판결을 통해 공개된 데이터에 대한 접근을 제한하는 법적 경계선을 구체화하는 한편, Caremark 법리를 중심으로 회사의 핵심적·중대한 리스크에 대한 이사회의 감시 의무가 신기술 영역으로 확장될 수 있음을 시사하고 있다. 아울러 영업비밀 보호와 투명성 요구 사이의 긴장을 조정하기 위해 제시되는 ‘사적 책임성(private accountability)’에 관한 학계의 논의는, 공적 규제만으로는 포착하기 어려운 알고리즘 신뢰성 문제를 보완하는 하나의 분석틀로서 국내 법제에도 중요한 시사점을 제공한다. 이러한 비교법적 분석을 토대로 본고는 국내 금융 인공지능 규제의 개선을 위해 세 가지 방향을 제안한다. 첫째, 설명요구권의 실질적 보장을 위해 계층적 공개(tiered disclosure) 모델의 도입이 필요하다. 이는 기업의 핵심 영업비밀에 해당하는 소스 코드는 보호하되, 검증 지표나 성능 관련 정보 등 부수적 정보의 공개를 통해 소비자의 알 권리를 확보하는 방식이다. 둘째, 인공지능 학습을 목적으로 한 데이터 분석 행위에 관하여 부정경쟁방지법상 위법성 조각 사유를 보다 명확히 규정함으로써, 데이터 활용과 보호 사이의 법적 불확실성을 완화할 필요가 있다. 셋째, 금융사지배구조법상 책무구조도를 활용하여 인공지능 관련 리스크 관리의 최종 책임을 경영진에게 명확히 배분함으로써, 기술 리스크에 대한 제도적 책임성을 강화해야 한다. 결론적으로 본 연구는 최근 금융당국의 정책 방향을 반영하여, 영업비밀의 보호와 투명한 신뢰의 확보라는 두 가치 사이의 균형점을 모색함으로써 지속 가능한 금융 인공지능 생태계를 구축하기 위한 법적 토대를 제시하고자 한다.

The rapid advancement of Generative AI is revolutionizing efficiency in the financial sector, but it also introduces novel legal risks that existing regulatory frameworks were not fully designed to address. In particular, the black box nature of deep learning models creates tension with consumers’ right to explanation under the Credit Information Act. Furthermore, large-scale data collection for AI training raises significant legal uncertainty in relation to the misappropriation of results and data misuse provisions under the Unfair Competition Prevention Act. To address these challenges, this study conducts a comparative analysis of recent U.S. case law and academic discourse. The United States has been developing a flexible yet responsible regulatory approach by clarifying the legal boundaries of restricting access to publicly available data, as illustrated by X Corp. v. Bright Data, and by extending the Caremark doctrine to emphasize the board’s oversight responsibility for mission-critical and emerging technological risks. In addition, scholarly discussions on “private accountability,” which seek to reconcile trade secret protection with transparency requirements, provide important insights for the Korean legal system. Based on this comparative analysis, this paper proposes three key directions for improving Korea’s financial AI regulatory framework. First, a tiered disclosure model should be introduced to give substantive effect to the right to explanation. This model preserves core source code as a protected trade secret while requiring the disclosure of ancillary information, such as validation statistics and performance metrics, to safeguard consumers’ right to know. Second, legal uncertainty surrounding AI training practices should be reduced by articulating explicit grounds for justification under the Unfair Competition Prevention Act for data analysis conducted for AI training purposes. Third, by utilizing the responsibilities map under the Act on Corporate Governance of Financial Companies, ultimate responsibility for AI risk management should be clearly allocated to senior management, thereby strengthening institutional accountability for technological risk governance. In conclusion, reflecting recent policy directions of financial authorities, this study seeks to provide a legal foundation for a sustainable financial AI ecosystem by identifying an appropriate balance between the protection of corporate secrecy and the promotion of transparent trust.