인공지능(AI)은 전 세계 산업 전반에 걸쳐 비즈니스 운영을 혁신하며 기업이 경쟁력을 유지할 수 있도록 돕고 있습니다. 그러나 큰 보상에는 큰 위험이 따릅니다. 기업이 반드시 책임져야 할 가장 중요한 사항 중 하나는 새로운 시스템이 데이터 프라이버시 규정을 준수하도록 하는 것입니다.
조직의 운영 방식이 자국의 거버넌스 법률을 준수하도록 하는 것은 막대한 벌금과 제재의 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다. AI 시스템은 종종 대량의 개인 데이터를 처리하며, 이는 노출 및 규제 위반의 위험을 증가시킵니다. 유럽의 GDPR부터 미국 캘리포니아의 CCPA, 남아프리카의 POPIA, 브라질의 LGPD까지, 지역별 데이터 프라이버시 법률이 강화되면서 비준수는 심각한 처벌로 이어질 수 있습니다.
고객의 데이터를 AI 시스템에서 사용하기 위해 허가를 받아야 한다는 점을 고려해본 적이 있습니까? 적절한 동의를 받는 것이 왜 중요한지 살펴보겠습니다.
글로벌 데이터 프라이버시 환경: 강화되는 규제와 증가하는 벌금
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GDPR (유럽):
최대 2,000만 유로 (약 290억 원) 또는 글로벌 연 매출의 4%
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CCPA/CPRA (캘리포니아):
위반당 최대 $2,663 (약 360만 원) 또는 고의 위반 시 $7,988 (약 1,080만 원) –
수백만 달러(수십억 원) 규모의 벌금 가능
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POPIA (남아프리카공화국):
최대 ZAR 1,000만 (약 9억 4천만 원) 또는 징역형
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LGPD (브라질):
브라질 내 수익의 최대 2% 또는 상한선 BRL 5천만 (약 145억 원)
- 개인정보보호법 (대한민국)
- 형사처벌: 개인정보 보호(PIPA)에 따라 다음과 같은 형사처벌이 부과될 수 있습니다:
- 정보주체의 동의 없이 개인정보를 제3자에게 제공한 경우: 5년 이하의 징역 또는 5,000만 원 이하의 벌금
- 부정한 방법으로 개인정보를 취득하거나 제공한 경우: 3년 이하의 징역 또는 3,000만 원 이하의 벌금
- 개인정보를 정정·삭제 없이 지속적으로 이용한 경우: 2년 이하의 징역 또는 2,000만 원 이하의 벌금
- 행정처분
- 개인정보 보호법 제39조의15에 따라, 위반행위와 관련한 매출액의 3% 이하에 해당하는 과징금이 부과될 수 있습니다.
SAP 고객의 경우 이러한 문제는 더욱 복잡해집니다. SAP 환경은 일반적으로 방대하고 복잡하며 HR, 급여 등 다양한 영역에 민감한 개인 데이터를 포함하고 있습니다. SAP SuccessFactors 및 Employee Central Payroll과 같은 영역에 AI가 점차 통합됨에 따라, 컴플라이언스를 유지하는 것은 모범 사례가 아닌 필수가 되었습니다.
실제 사례: 데이터 프라이버시 벌금과 제재
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Meta Platforms (Facebook) – €12억 (약 1조7,400억 원, 2023년):
유럽 사용자 데이터를 미국으로 적절한 보호 없이 전송하여 GDPR 위반
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Amazon – €7억4,600만 (약 1조810억 원, 2021년):
GDPR 위반으로 개인정보를 부적절하게 처리
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Meta Platforms (Instagram) – €4억500만 (약 5,870억 원, 2022년):
13–17세 사용자 이메일 및 전화번호를 공개하여 아동 데이터 오용
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Meta Platforms (Facebook & Instagram) – €3억9,000만 (약 5,655억 원, 2023년):
맞춤 광고 수신을 필수로 설정하여 동의 요건 위반
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British Airways – £2,000만 (약 340억 원, 2020년):
보안 부재로 인해 40만 명 이상 고객의 개인정보 및 금융 정보 유출
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Equifax – $5억7,500만 (약 7,760억 원, 2019년):
약 1억4,700만 소비자의 민감 정보 유출에 따른 미국 규제당국과의 합의
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Google – €5,000만 (약 725억 원, 2019년):
광고 개인화와 관련해 투명성 및 동의 부족
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H&M – €3,500만 (약 508억 원, 2020년):
직원 사생활 과도한 모니터링으로 데이터 최소화 원칙 위반
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Criteo – €4,000만 (약 580억 원, 2023년):
사용자 데이터 처리 시 유효한 동의 미비
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AT&T, Sprint, T-Mobile, Verizon – $2억 (약 2,700억 원, 2023년):
고객 위치 데이터를 동의 없이 불법 공유한 혐의
어떤 기업조직도 예외는 없습니다. 선제적으로 대응하지 않으면 큰 대가를 치르게 됩니다. 접근 제어의 부실, 패치되지 않은 소프트웨어, 불충분한 데이터 거버넌스 등 다양한 원인이 문제로 이어질 수 있습니다.
가장 효과적인 리스크 관리 방법 중 하나는 전략적 데이터 최소화입니다.운영 목적상 더 이상 필요하지 않은 개인 데이터를 익명 처리하거나 삭제하는 것은 혁신을 저해하지 않으면서 노출 위험을 크게 줄일 수 있습니다. EPI-USE Labs는 SAP 고객이 데이터 프라이버시 관리를 강화할 수 있도록 지원하는 다양한 도구를 제공합니다. 위험 영역 식별부터 데이터 보호 프로세스 자동화에 이르기까지, 당사의 솔루션은 AI 중심의 시대에 조직이 컴플라이언스를 유지하고 보안을 강화하며 감사 준비가 가능한 상태를 유지할 수 있도록 설계되어 있습니다.
출처: Axios, CookieScript, hicomply.com, CyberPilot, Skillcast
Rowan Lewis
Rowan Lewis는 워싱턴 D.C. 지역에 거주하며, EPI-USE Labs 북미 마케팅 스페셜리스트입니다. 그녀는 이벤트 및 컨퍼런스 조율, 소셜 미디어 전략을 포함한 모든 지역 마케팅 활동을 지원하고 있습니다.
