합성 데이터 연구 동향 및 금융 분야 적용 방안

금융 분야에서는 프라이버시 이슈로 인해 실제 데이터의 사용이 매우 제한적이기 때문에 인공지능을 학습 및 활용하기 위해

필요한 데이터를 확보하기 어렵고 비용과 노력이 많이 든다.

이러한 문제를 극복하기 위해 금융 분야에서는 실제 데이터와 유사한 가짜 데이터, 즉 합성 데이터를 생성하는 기술에 주목하고 있다.
합성 데이터는 실제 데이터의 특성만 참조하여 생성된 완전히 새로운 데이터로, 개인정보 침해의 우려 없이 안전하게 활용할 수 있어 대표적인 프라이버시 보호 기술 중 하나이다.

주로 실제 데이터의 통계적 특성 및 분포를 모방하는 기술을 사용하기 때문에 개인정보가 노출되지 않는다.

따라서 합성 데이터 생성 기술은 대규모의 고품질 데이터가 필수인 인공지능 분야에서 효용성이 높은 데이터를

확보하기 위한 대안으로 부상하고 있다.

합성 데이터 생성 기술은 이미지, 텍스트, 수치 등 데이터 형식에 따라 다양하다.

과 같이 금융 분야에서 다루는 고객정보, 거래정보 등은 주로 테이블 형태의 수치 및 텍스트 형식인데,

이러한 형태 및 형식의 데이터에 대해 합성 데이터를 생성하는 기술또한 활발하게 연구되고 있다.

합성 데이터의 이해

합성 데이터는 실제 데이터의 통계적 특성을 모방하여 새롭게 생성한 데이터이다.
합성 데이터 생성 기술은 이미지, 텍스트, 수치 등 다양한 형식의 데이터에 적용이 가능하다.

최근 개인정보보호위원회에서는 합성 데이터 생성 참조모델 5종을 공개하였는데, 구강 이미지, 안전모 착용 이미지, 혈당 측정정보, 통신사 멤버십 앱 사용내역, 기업주주 및 대표자 정보 등 그 형식이 다양하다

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------