데이터는 독특한 특성이 있다. 거의 모든 재화에 부가가치를 만들어낼 수 있는데, 복제도 용이해서 원활하게 공급이 이뤄질수록 생산 비용은 급감하고 부가가치는 급증한다. 이처럼 경제적 효과가 무궁무진하기에 앞으로의 경제는 데이터 활용에 달려 있다. 지난 10년간 데이터를 생산해내는 사물인터넷(IoT)·센서·반도체는 크게 성장했지만 데이터 간 결합은 매우 느렸다. 그 이유 중 하나는 데이터가 공급되기 어려운 경제적 모멘텀이 있기 때문이다. 공급자는 현재 시점에서 부가가치에 대한 예측이 어렵기 때문에 섣불리 시작하지 못하는 눈치게임이 벌어진 것이다.전 세계가 주목하는 우리나라 금융 마이데이터는 눈치게임 단계가 지나고 데이터 경제가 만들어질 수 있느냐 없느냐 기로에 서 있다. 소비자의 편리한 자산관리를 위해 시작됐지만 데이터를 제공하는 회사들은 비용 부담이 있고 이를 어떻게 해소할지 가격 논의가 시작되고 있다. 힘들게 인프라를 개발한 데이터 제공 기관들의 비용을 합리화하는 과금 모델이 필요한데 이를 위해서는 현재 개발된 인프라를 통해서 지금보다 많은 데이터 개방이 선결돼야 한다. 현재 개방된 마이데이터가 소비자의 새로운 부가가치를 생산하기에는 턱없이 부족한 상황이기 때문이다. 우리 마이데이터 인프라는 중계기관, 통합 인증 등 글로벌 세계 최고 수준을 자랑하지만 제공되는 데이터의 범위는 기존 사업자들이 무료로 사용하던 스크린 스크래핑 기술로 확보한 데이터 범위보다 유사하거나 못한 수준이다.
마이데이터 범위가 확대되면서 서비스 분수 효과가 나오고 전송 요구권이 데이터 경제로 들어서는 선순환을 이뤄진다. 이를 위해서는 전송요구의 대상 범위 설정이 중요한데 마이데이터는 개인 식별 여부를 개인 정보의 기준으로 하는 빅데이터 결합과 달리 개인을 정보의 생산 주체로 보기 때문에 ‘개인의 행위로 발생한, 모든 정보들’이 권리 에 포함되어야 한다. 예를 들어 내가 어떤 검색을 했는지, 어떤 사이트를 방문하고 어떤 상품을 클릭했는지 등 내 행동을 통해 만들어진 정보가 권리의 대상이어야 한다는 것이다.
데이터 범위의 확대에 있어 가장 먼저 고려되어야 할 정보는 무엇일까? 당연히 정보 주체에게 부가가치가 높은 정보가 우선순위인데 상세한 계약 정보나 상품 구매 정보가 대표적이다. 소비자가 상품을 구매하고 소비하는 과정의 데이터를 활용하면 개인의 소비나 상품을 위한 맞춤 자문으로 개인의 경제적 효과를 극대화 할 수 있다. 예를 들어 A가 B 은행과 대출 계약을 한 경우, B 은행의 심사 거절 여부, 금리 인하권 발동 조건, 우대 금리는 얼마이고 조건이 무엇인지, 중도 상환수수료는 언제이며 수수료는 몇 %인지, 목적이 무엇인지 등의 정보들을 활용하면 정보 주체의 수입 등 재무정보에 입각한 안정적 상환계획을 세울 수 있다. 또 금리 인하권 충족을 위한 노력, 우대 금리를 더 받을 수 있는 상품 추천 등이 가능해질 것이다. 정보 주체의 금융 상품 계약에 대한 상세 정보는 명백히 계약자인 정보 주체의 계약으로 발생한 개인 정보로 이 정보가 정보 주체의 경제적 목적으로 활용된다면 모든 국민들이 통합조회를 넘어 자동화된 재무 서비스를 받을 수 있게 될 것이다.
마이데이터가 데이터 경제로 발전하기 위한 골든 타임이 진행되고 있다. 전 세계가 주목하는 우리 인프라가 빠르고 효과적인 인프라를 넘어 데이터 경제의 기폭제로서의 실험을 성공적으로 해내길 바란다.
