경기도 'AI 부동산 거래 안전망' 제도화…공공데이터 활용 전세사기 예방 시스템 개인정보 보호 과제 부각

핵심 요약

- 이혜원 경기도의원, AI·공공데이터 활용 전세사기 예방체계 제도화 추진 - 원천 정보 정정 절차, 분석 결과 검증체계, 개인정보 보호 장치 마련 필요성 제기 - AI 기반 공공 안전망 구축 시 데이터 품질·개인정보 보호·AI 거버넌스 동시 확보 과제 부각

주요 내용

이혜원 경기도의원이 2026년 8월 인공지능(AI)과 공공데이터를 결합한 전세사기 예방 시스템의 제도적 기반 마련에 나섰다. AI 기반 부동산 거래 안전망은 등기부등본, 건축물대장, 국세·지방세 체납정보 등 공공데이터를 AI가 실시간 분석해 거래 위험도를 산출하는 방식이다.

이 의원은 AI 예방체계의 신뢰성 확보를 위해 원천 정보 정정 절차, 분석 결과 검증체계, 개인정보 보호 장치 등을 제도화해야 한다고 강조했다. 특히 공공데이터에 포함된 개인의 재산정보, 세금체납 내역, 거래이력 등 민감정보가 AI 분석 과정에서 유출되거나 오남용될 위험을 사전에 차단하는 안전장치가 필수적이라는 입장이다.

현재 전세사기 피해는 허위 매물, 이중계약, 깡통전세 등 정보 비대칭에서 비롯되는 경우가 많다. AI 시스템은 과거 사기 패턴을 학습해 고위험 거래를 사전 경보할 수 있지만, 학습 데이터의 편향성이나 오류가 있을 경우 무고한 임대인을 잠재적 사기범으로 분류하거나, 실제 위험 거래를 간과할 수 있다. 이에 따라 AI 판단 결과에 대한 인간 검증 절차와 이의제기 채널 구축이 함께 논의되고 있다.

또한 개인정보 보호 측면에서는 AI 분석에 필요한 최소한의 데이터만 수집·활용하는 '데이터 최소화 원칙' 준수, 분석 후 즉시 삭제하는 '자동 파기 체계', 데이터 접근 권한 통제 및 암호화 등이 제도에 반영되어야 한다는 지적이 나온다.

전문가 시각

ISMS-P 심사 현장에서 공공기관의 AI 활용 서비스를 평가할 때 가장 먼저 확인하는 항목은 '개인정보 영향평가(PIA)' 수행 여부와 'AI 학습 데이터 보안 관리체계'다. 경기도의 AI 부동산 안전망은 ① 다수 공공기관 데이터 연계 ② 재산·세금정보 등 민감정보 포함 ③ AI 자동 의사결정 구조라는 3대 고위험 요소를 모두 갖추고 있다. 따라서 시스템 구축 단계부터 개인정보보호법 제33조(영향평가), AI기본법 시행령상 고위험 AI 시스템 관리 기준, 공공데이터법 제17조(개인정보 보호조치)를 통합 적용한 'Privacy by Design' 접근이 필수다.

실무 대응 관점에서는 ① AI 모델 학습 시 개인식별정보 가명처리 또는 익명화 ② 분석 결과 저장 시 접근제어·암호화·로그 기록 ③ 정보주체 열람·정정 요구권 보장 채널 구축 ④ AI 판단 근거 설명 가능성(Explainability) 확보 ⑤ 제3자(AI 개발사) 데이터 처리 위탁 시 계약서 명시 및 관리·감독 체계 등이 제도에 명문화되어야 한다. 특히 AI 예측 오류로 인한 피해 발생 시 책임 소재를 명확히 하는 '알고리즘 책임성(Accountability)' 조항이 반드시 포함되어야 한다.

CPPG·ISMS-P 연계 포인트

개인정보 영향평가(PIA, Privacy Impact Assessment)
공공기관이 개인정보파일 운용으로 인해 정보주체의 권리에 중대한 영향을 미칠 수 있는 경우, 사전에 위험요인을 분석·평가하고 보호대책을 수립하는 절차. AI 기반 전세사기 예방 시스템은 다량의 민감정보를 자동 분석하므로 PIA 필수 대상이며, ISMS-P 인증심사 시 중점 점검 항목이다.

AI 시스템 설명 가능성(Explainability)
AI가 특정 판단(전세사기 위험 '높음' 판정 등)을 내린 근거와 논리를 인간이 이해할 수 있도록 제시하는 능력. AI기본법 및 ISMS-P 2.9.2(인공지능 서비스 보안) 통제항목에서 요구하는 핵심 원칙으로, 알고리즘 투명성 확보와 정보주체 권리 보장을 위해 필수적이다.