- AI 신용평가는 소비패턴·통신·SNS 등 비금융 데이터를 활용한 머신러닝으로 신용평가의 정밀도·효율성·금융포용성을 높일 수 있으며, Upstart·Tala·국내 핀테크 사례는 승인율 개선과 부실률 유지 효과를 보임.
- 다만 학습데이터 편향으로 인한 차별, 복잡한 모델의 설명가능성 부족, 과도한 투명성의 악용 우려와 책임소재·통합 규제 부재 등이 문제로 지적됨.
- 포럼 참석자들은 공정성·안정성·설명성을 포함한 다면적 성능검증, XAI 도입과 기술·제도 표준화, AI 거버넌스 구축 및 소비자 문해력 제고와 책임 규정 명확화를 해결책으로 제시함.