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데이터3법 개정이 산업계에 미치는 영향 (2)

#IT

[ 2020.05.13 ]



3. 개정 데이터 3법의 구체적인 내용

이러한 노력의 결과, 2020. 1. 9. 이른바 데이터 3법인‘개인정보보호법, 신용정보법, 정보통신망법’개정안이 국회 본회의를 통과하였습니다. 개정안은 공포 후 6개월이 경과한 날부터 시행될 예정입니다(신용정보법 일부 조항은 예외).


가. 개정 개인정보보호법 

1) 개인정보 정의의 명확화(제2조 제1호)

개정 개인정보보호법은 ‘개인정보’의 뜻을 정의하며, 기존 법령과 같이 ‘해당 정보만으로는 특정 개인을 알아볼 수 없더라도 다른 정보와 쉽게 결합하여 알아볼 수 있는 정보’를 개인정보로 보면서, ‘쉽게 결합할 수 있는지 여부’의 판단 기준에 대하여 ‘다른 정보의 입수 가능성 등 개인을 알아보는 데 소요되는 시간, 비용, 기술 등을 합리적으로 고려하여야 한다.’고 하여 그 의미를 명확화하고 있습니다. 즉, 기존 법령과 달리 개인정보의 정의가 지나치게 확대 해석되지 않도록 기준을 명확히 설정하였습니다.


2) 가명정보 개념의 도입

개정 개인정보보호법에 의하여 ‘가명처리를 함으로써 원래의 상태로 복원하기 위한 추가 정보의 사용·결합 없이는 특정 개인을 알아볼 수 없는 정보’인 ‘가명정보’역시 개인정보의 하나로 도입되었습니다. 이 때 ‘가명처리’란 ‘개인정보의 일부를 삭제하거나 일부 또는 전부를 대체하는 등의 방법으로 추가 정보가 없이는 특정 개인을 알아볼 수 없는 정보’를 의미합니다.


다만 ‘가명처리’에 대해 보다 구체적인 내용을 규정하거나 시행령에 위임하고 있지는 않으므로, 향후 가명처리의 구체적인 방법에 대하여는 가이드라인 또는 안내서의 발표 및 실제 적용 사례 등을 통해 확인이 필요할 것입니다.


한편, 개정 개인정보보호법은 ‘가명정보 처리에 대한 특례’를 규정하여, 개인정보처리자는 통계작성, 과학적 연구, 공익적 기록보존 등을 위하여 정보주체의 동의 없이 가명정보를 처리할 수 있도록 하고 있습니다(제28조의2). 또한 가명정보에 대하여는 개인정보의 파기, 정보주체의 개인정보 열람·정정·삭제 요구권 등에 대한 개인정보보호법상의 조항들도 적용되지 않도록 하였습니다(제28조의7). 특히 ‘과학적 연구’목적의 경우 ‘기술의 개발과 실증, 기초연구, 응용연구 및 민간 투자 연구 등 과학적 방법을 적용하는 연구’라고 규정함으로써 데이터를 기반으로 하는 새로운 기술·제품·서비스 개발 등에 개인정보를 활용할 수 있는 길을 열었습니다.

 

다만 가명정보라 하더라도 무조건적인 이용이 허용되는 것은 아니고, 서로 다른 개인정보처리자가 관리하는 가명정보들을 결합하는 것은 개인정보 보호위원회 또는 관계 중앙행정기관의 장이 지정하는 전문기관만이 수행할 수 있도록 하였고, 결합된 정보는 전문기관의 장의 승인이 있어야 외부 반출이 가능한 것으로 정하여 제도적인 규제를 하였습니다(제28조의3).


개인정보주체의 권리를 보호하기 위하여 개정 개인정보보호법은 가명정보를 처리하는 자가 취하여야 하는 안전조치의무를 정하고 있을 뿐만 아니라(제28조의4), 특정 개인을 알아보기 위한 목적으로 가명정보를 처리하는 것을 금지하고 있고(제28조의5), 이러한 금지의무를 위반한 자에 대하여 전체 매출액의 3% 이하의 과징금 부과 및 5년 이하 징역 또는 5천만원 이하 벌금의 형사처벌 대상으로 정하고 있습니다(제28조의6, 제71조).


3) 당초 수집 목적과 합리적으로 관련된 범위 내의 개인정보활용 

개정 개인정보보호법은 ‘개인정보처리자는 당초 수집 목적과 합리적으로 관련된 범위 내에서 정보주체에게 불이익이 발생하는지 여부, 암호화 등 안전성 확보에 필요한 조치를 하였는지 여부 등을 고려하여 향후 대통령령이 정하는 바에 따라 정보주체의 동의 없이 개인정보를 이용하거나 제공할 수 있다(제15조 제3항, 제17조 제4항)’고 규정하여 기존 규제를 완화하였습니다. 


다만, 구체적 적용 방법에 대하여는 향후 정해질 대통령령의 내용을 살펴보아야 할 것입니다.


4) 익명정보에 대한 개인정보보호법의 적용 제외

개정 개인정보보호법은 ‘이 법은 시간·비용·기술 등을 합리적으로 고려할 때 다른 정보를 사용하여도 더 이상 개인을 알아볼 수 없는 정보에는 적용하지 아니한다(제58조의2).’고 규정하여, 이른바 익명정보에 대하여는 개인정보보호법을 적용하지 않고 있습니다.


5) 정보통신망법상 개인정보 관련 규정의 이관

기존에 개인정보보호법과 정보통신망법으로 분산되어 있던 개인정보보호 관련 법률을 ‘개인정보보호법’으로 일원화하였습니다(개정 개인정보보호법 제6장 정보통신서비스 제공자 등의 개인정보 처리 등 특례).


6) 정보통신서비스 제공자 등의 개인정보 처리위탁 시 원칙적 동의 규정 폐기

기존 개인정보보호법에 따르면 개인정보처리자는 제3자에게 개인정보의 처리를 위탁하기 위하여 정보주체의 동의가 요구되지 않았습니다(제26조 제1항). 그런데 기존 정보통신망법은 ‘정보통신서비스제공자 등에 대하여 제3자에게 처리위탁을 하기 위하여는 이용자의 동의를 받아야 한다(제25조 제1항)’고 규정하고 있었고, 이로 인해 정보통신서비스 제공자 등은 개인정보의 수집·이용 동의, 제3자 제공 동의 뿐만 아니라 처리위탁에 대하여도 동의를 받아야 했기 때문에 IT서비스 제공자들이 데이터를 처리하는데 걸림돌이 되어 왔습니다.


이에 개정 개인정보보호법은 기존 정보통신망법 제25조의 규정을 삭제하고, 개인정보보호법상의 처리위탁 규정을 적용하기도 하였습니다.


나. 개정 개인정보보호법상‘가명정보’에 대한 구체적 검토

개정된 데이터 3법 중 가장 핵심이 되는 법은 개인정보보호법이고, 개정된 개인정보보호법 중에서도 가장 중요한 내용은 가명정보의 도입 및 활용입니다.


즉, 개인정보를 가명정보화 해 기업들이 빅데이터를 산업에 활용할 수 있도록 풀어주되, 가명정보를 개인정보(실명정보)와 결합하려고 시도하거나 개인정보를 안전하게 관리하지 못하는 경우 엄격하게 처벌하는 것이 개정안의 핵심인 것입니다.


‘가명정보’는 개인정보 중 성명과 주민번호 등을 암호화 해 식별이 불가능하게 한 정보를 뜻합니다. 예를 들어, 우리가 치아보험에 가입할 때 보험사에 제공하는 정보가 성명, 주민번호, 핸드폰 번호, 나이, 성별, 주소, 직업, 보험가입 건수 등이라 하면, 이 중에서 성명, 주민번호, 핸드폰 번호의 경우 그 정보만으로도 개인에 대한 식별이 가능하기 때문에 이를 암호화 한 것이 ‘가명정보’입니다.


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위 그림과 같이 성명, 주민번호, 이메일 주소 등을 암호화 하는 경우, 추가정보 즉 암호화 키를 모르는 이상 특정 개인을 알아볼 수 없게 됩니다.


이렇게 변환된 ‘가명정보’에 대해서는 당초 수집 목적 범위를 벗어나더라도 상업적 목적의 통계작성 등에 활용할 수 있습니다. 또 정보 제공자의 동의가 없더라도 기업 내부에서 공유할 수 있고 전문기관의 승인을 거쳐 제3자에게 제공할 수도 있습니다.


다만, 가명정보 처리 과정에서 개인정보처리 기업, 즉 애초 개인정보를 수집한 기업은 가명정보를 통해 특정 개인을 알아볼 수 없도록 충분한 안전 조치를 취하여야 합니다. 예컨대 A보험사 영업 부서가 보험 서비스를 판매하면서 수집한 개인정보를 회사 내 마케팅 연구부서에 전달할 경우 기업 내부라도 반드시 가명조치가 철저하게 이루어져야 합니다. 연구부서에서 암호화된 개인정보를 해독해서 특정 개인인지를 판별할 수 있으면 안 됩니다.


또한 기업 간 데이터 결합은 국가가 지정한 전문기관에만 권한을 부여하였습니다. 예컨대, SK텔레콤이 보유한 통신료 납입 정보, 단말기 정보 등과 한화생명이 보유한 추정소득금액, 추정주택가격, 보험가입선수 등을 결합해 두 기업이 공유하기를 원할 경우, 전문기관의 승인이 우선 필요하고, 최종적으로 두 기업에 제공될 수 있는 정보는 개인정보와 분리된 가명정보만이 해당됩니다.


다. 개정 신용정보법

개정된 신용정보법 역시 개정 개인정보보호법과 같이 기업이나 금융회사가 개인정보를 더 많은 곳에 활용할 수 있도록 규제를 완화하여 개인정보의 활용 범위를 넓혀 주는 것이 핵심입니다. 즉, 안전하게 처리된 가명정보와 익명정보를 통계작성(상업적 목적 포함), 연구(산업적 목적 포함), 공익적 기록보존 목적으로 정보주체의 동의 없이 활용할 수 있도록 허용하였습니다.


기존 법에는 가명정보의 개념이 없었습니다. 또한 명확한 개인정보 활용의 허용 범위나 규제도 없었습니다. 그러다 보니 금융업계가 개인정보를 활용하는 데 제약이 많았습니다. 


그러나 개정 신용정보법에 따르면 위에서 본 바와 같이 금융이력 부족자도 통신료 등의 요금 납부 내역이나 온라인 쇼핑 내역, SNS 정보 등 비금융정보를 활용해 개인 신용을 평가받을 수 있습니다. 보증이나 담보가 없으면 대출이 어려웠던 개인사업자도 대출이 용이해집니다. 개정법에서는 ‘개인사업자 신용조회사업’의 개념을 새롭게 도입하여 개인사업자 신용 평가를 전문으로 하는 체계를 만들도록 하였습니다. 즉 가맹점별 상세 매출 내역이나 사업자 민원·사고이력 정보 등을 통해 사업 성장성을 평가하고 대출을 해 주는 식입니다. 개정법은 가맹점 정보를 가지고 있는 카드사가 개인사업자 신용조회사업을 겸영할 수 있도록 하였습니다. 


이와 같이 개정법은 신용조회업(CB)을 개인CB, 개인사업자CB, 기업CB 등으로 구분해 전문화 하도록 하였습니다. 이를 위해 CB의 영리목적 겸업금지 규제나 겸영·부수업무체계 규제를 완화하기로 하였습니다. 다만, 산업 건전성을 높이기 위해 대기업 계열사의 CB사 진입은 규제하기로 하였습니다.


한편, 개정법은 개인정보를 마냥 풀어주지는 않았습니다. 금융회사 등의 개인신용정보 유출 등에 대한 징벌적 손해배상금이 손해액의 3배에서 5배로 강화되었습니다. 또한 그간 개인 신용정보는 대부분 금융회사나 CB사가 관리해 본인이 직접 알기 어려운 경우가 많았는데, 개정법에 따르면 본인신용정보관리업(MyData)이 도입되어 개인정보 주체가 권리를 행사할 경우 금융회사의 신용정보를 통합해 제공하게 됩니다. 더불어 내 신용정보가 어떻게 활용됐는지도 들여다 볼 수 있습니다. 만약 인공지능을 활용한 온라인 보험료를 산정한 경우나 머신러닝에 기초한 개인신용평가 결과가 나온 경우가 있다면, 개인은 금융회사에 이 같은 결과에 대해 설명을 요구하거나 이의를 제기할 수 있습니다. 내 신용정보를 다른 금융회사나 공공기관에 제공하고 싶은 경우에 ‘정보 이전을 요구할 권리’도 생깁니다.


라. 개정 정보통신망법

지금까지 온라인상에서 수집된 개인정보를 총괄하는 모법(母法)은 정보통신망법이었습니다. 그러나 개정 정보통신망법은 개인정보와 관련된 권한에서 완전히 손을 떼게 됩니다. 즉, 개정법에 따르면 온라인 상에서 수집되는 모든 개인정보에 관한 규정은 개인정보보호법으로 이관됩니다. 정보통신망법의 목적 조항인 제1조가 ‘정보통신망 서비스를 이용하려는 자의 개인정보’를 보호하는 것에서‘서비스이용자’를 보호하는 것으로 개편되는 것입니다. 온라인 개인정보보호와 관련된 관리·감독 주체 역시 기존 방송통신위원회에서 개인정보보호위원회로 옮기게 됩니다.



4. 개정 데이터 3법과 빅데이터 新시장

가. 벤처기업이 빅데이터를 사업에 활용

IT벤처회사 A는 정부에서 제공하는 국토 공공데이터를 활용해 부동산의 가치를 정확하게 평가해주는 ‘○○’서비스를 만들었습니다. 부동산의 위치, 인근 시세, 건물 연식, 주변 상권 유무 등의 빅데이터를 종합적으로 프로그램에 학습시켜 최종적으로 건물 가치를 산정하여 알려주는 서비스입니다.


A는 여기에서 한발 더 나아가 프로그램에 부동산 세금을 계산해주는 엔진을 장착하고, 부동산을 자녀에게 상속할 경우 최대한 절세할 수 있는 방법을 프로그램을 통해 시뮬레이션해 줄 예정입니다.


나. 금융기관의 빅데이터 대출

연 매출 1억원이 채 되지 않는 도넛 가게를 운영하는 B씨는 운영자금이 필요할 때마다 연 20%의 고금리 대출상품을 이용하고 있습니다. 금융기관에서 직장인보다 소득정보가 부실하다는 이유로 높은 금리를 매겼기 때문입니다. 그러나 최근 B씨는 은행에서 낮은 금리로 돈을 빌릴 수 있었습니다. 은행이 계열사인 카드사가 제공하는 개인사업자 신용평가 서비스로 대출을 해 주었기 때문입니다. 은행은 카드사가 제공하는 매출 정보, 현금 흐름 등을 파악해 B씨의 상환능력을 더 정교하게 평가할 수 있었고, 대출금리를 낮출 수 있었습니다.


다. 신용카드사 등의 빅데이터 활용

신한카드는 소상공인 맞춤형 신용평가(CB) 브랜드 ‘마이크레딧(MyCRREDIT)’을 선보였습니다. 신한카드가 가진 2,500만 고객과 440만 개인사업자 빅데이터에 신용평가사인 코리아크레딧뷰로(KCB)의 데이터 등을 결합하였습니다.


이를 통해 1억원 미만 영세사업자 매출 규모까지 비교적 정확하게 예측할 수 있습니다. 소득정보가 부족해 일괄적으로 높은 금리를 받았던 자영업자들은 비교적 낮은 금리로 대출받을 수 있고, 돈을 빌려주는 금융기관은 정교한 신용평가를 통해 연체율을 낮추고 이자 수익을 확대할 수 있습니다. 여기에 더해 빅데이터를 제공하는 신용카드사는 빅데이터 제공 수수료로 이익을 얻을 수 있습니다.


개정 신용정보법에 따르면 어느 카드사나 빅데이터를 무궁무진하게 활용할 수 있습니다. 비식별정보(가명 정보)를 사고팔거나 이를 활용해 외부에 컨설팅을 제공하고 수수료 수익을 내거나, 가공해서 새로운 서비스 출시가 가능해집니다.


특히 카드사는 수천만 고객의 실시간 결제정보를 가진‘빅데이터 노다지’라 할 수 있습니다. 예를 들어 40대 남성 B씨가 서울 명동에 있는 한 커피 전문점을 얼마나 자주 방문했는지, 평균 결제 금액은 얼마인지, 사용하고 있는 카드의 연회비 수준은 어느 정도인지 등 수없이 이루어지는 결제로 ‘돈이 되는’정보가 생산됩니다.


라. ‘마이데이터’사업

아침에 일어나 방탄소년단(BTS) 콘서트 영상을 검색합니다. 영상을 클릭하는 순간 나의 영상 클릭 데이터는 유튜브가 보유한 빅데이터 속에 편입되어 영상의 노출 수, 클릭률, 실시간 데이터 등으로 집계됩니다. 집을 나와 편의점에서 커피를 사기 위해 카드를 긁으면, 그 순간 나의 구매 데이터는 카드사로 넘어가 고객의 구매성향 분석을 위해 이용됩니다. 이미 습관이 되어 버린 일상 속에서 개인의 일상적인 데이터는 필연적으로 기업에게 전달됩니다. 


이와 같이 현재까지 기업이 주도권을 쥐고 있는 개인 데이터, 이 데이터를 데이터 주인인 개인에게 돌려주는 것이 ‘마이데이터(MyData)’사업입니다.


마이데이터의 대표적인 사업 영역은 금융업, 은행, 증권사, 보험사 등입니다. 마이데이터를 통해 사방에 흩어진 금융정보를 한 곳에 모아 상품가입, 자산내역 등의 신용정보를 파악해 관리할 수 있는 서비스가 가능해 집니다.


지금까지 모바일 송금 서비스 ‘토스’나 개인 자산관리 플랫폼 ‘뱅크샐러드’등 핀테크 업체들은 금융사 데이터를 이용하기 위해 각 금융사와 일일이 계약을 맺어야 했습니다. 이 때문에 소비자 입장에서는 자산관리 플랫폼을 이용하더라도 개별 금융회사에 공인인증서 등을 통해 로그인을 해야 하는 번거로움이 있었습니다. 핀테크 업체들은 개별 금융사에 고객 아이디와 비밀번호로 일일이 접속해 내력을 긁어오는 방식에 의존하고 있었습니다.


하지만 개정 신용정보법에 따라 금융소비자 본인이 동의할 경우 은행, 보험, 카드사 등 개별 금융회사에 각각 접근할 필요 없이 한 플랫폼 내에서 정보관리, 자산관리, 신용관리 등의 업무를 수행할 수 있습니다.


예를 들어 보험사는 보유한 데이터에 고객의 건강정보를 섞어 새로운 보험 상품을 만드는 등 다양한 비즈니스 모델로 고객 맞춤형 서비스가 가능해 질 것입니다.


마. 의료데이터를 활용한 미래형 신약개발 

미국의 인공지능(AI) 기반 신약개발 스타트업‘인실리코 메디슨’은 ‘GENTRL’이라는 프로그램을 활용해 3만개 물질 중 후보 물질 6개를 발굴하고 검증하는 데 걸리는 시간을 단‘46일’로 단축하였습니다. 딥러닝(Deep Learning) 시스템인 GENTRL이 소분자 화합물 발굴과 검증에 최적화되어 있어 연구팀은 21일 만에 유망한 타겟 물질 6개를 발굴할 수 있었던 것인데, 통상 2~3년에 걸쳐 2만개 물질 중 1개를 발굴하던 기존 개발 과정과 비교하면 시간과 비용을 획기적으로 절감한 것입니다. 


우리나라의 경우 보건의료 빅데이터는 세계 최고 수준이라는 평가를 받고 있습니다. 의료데이터를 전자화해 저장하는 전자의무기록(EMR) 도입률이 92%로 세계에서 가장 높기 때문입니다. 건강보험심사평가원과 국민건강보험공단이 보유하고 있는 보건의료 빅데이터도 6조건이 넘습니다.


개정 데이터 3법에 따르면 개인정보를 가명으로 처리해 신약개발 과정에서 보건의료 빅데이터를 활용할 수 있습니다. 예를 들어 신약개발 과정에서 이름, 주민등록번호, 의료기록의 정보를 A, B, C 등 익명으로 변환해 활용이 가능한 것입니다. 신약개발에서 빅데이터 활용은 필수불가결합니다. 신약개발의 트렌드는 치료가 아니라 ‘예측’이기 때문입니다.


특히 제약바이오 업계에서는 ‘유전체사업’분야가 유망합니다. 테라젠이텍스, 마크로젠, 디엔에이링크, 랩지노믹스 등 개인유전정보를 분석하고 진단하는 기업들은 개인의 유전체 정보를 분석해 식단, 건강관리 솔루션 등 맞춤형 제품과 서비스를 제공하는데, 그 과정에서 개인정보를 활용하면 시간과 비용을 줄이면서 보다 정확한 맞춤형 서비스를 내놓을 수 있습니다.


또한 업계에서는 미래에 희귀질환 치료제를 개발할 때 환자를 모집하기 어려운 경우 의료데이터가 임상시험 대조군을 대체할 수 있을 것이라는 예측도 나옵니다. 또한 기존에 처방받은 약물이 치료효과가 없을 경우 유전정보를 활용해서 환자의 약물반응성에 대한 정확한 정보를 얻고 적절한 치료제를 선택할 수 있게 됩니다. 


뿐만 아니라 개인 의료정보를 분석하면 유전체분석 데이터, 건강보험 데이터 등 데이터를 바탕으로 발병할 확률이 높은 질환을 예측할 수 있고, 유전정보를 바탕으로 신약개발이 활발하게 이루어지면 개인의 의료비와 국가보건 재정의 절감까지도 가능하게 됩니다.


‘디지털 치료제’역시 새로운 사업군이 될 수 있습니다. 지금까지 우울증이나 불면증, 정서불안 등은 상담 또는 약물로 치료되어 왔습니다. 그러나 앞으로는 약물이 아닌 디지털 치료가 활성화 될 수 있습니다. 예를 들어 정서불안이 있는 경우 팻봇 등에 알고리즘을 넣어 행동반응을 보고 이를 치료하는 식의 디지털 치료가 가능해 질 것입니다.


바. 쿠팡·위메프도 빅데이터 활용으로 아마존·알리바바로 진화

미국 한 남성이 마트 주인 나오라는 소리를 연신 지르며 대형마트로 항합니다. 그의 손에는 출산용품 쿠폰이 잔뜩 들려있습니다. 남자는 딸이 고등학생인데 출산용품과 관련된 쿠폰을 보냈다며 강하게 항의했습니다. 하지만 그는 며칠 뒤 딸이 임신한 사실을 알게 되었습니다. 부모도 알지 못했던 딸의 임신 소식을 마트가 먼저 알고 있었던 것입니다.


뉴욕타임즈에 실렸던 위 이야기는 ‘빅데이터 분석 예측 시스템’이 활용된 예입니다. 대형마트는 고객의 구매 패턴 데이터를 수집·분석한 후 남성, 여성 그리고 연령별로 다양한 집단들의 구매패턴을 분석하였습니다. 그 결과 고객의 25가지 구매행태를 분석하면 여성의 임신과 출산을 상당히 정확하게 예측할 수 있다는 사실을 확인하였습니다. 한 예로 여성이 사용하던 화장품을 무향으로 바꾸거나, 평소 사지 않던 철분·미네랄 영양제를 갑자기 사들이는 등입니다.


전자상거래업체인 미국의 아마존과 중국의 알리바바는 이 같은 데이터를 적극 활용하고 있습니다. 최근에는 전통적인 유통업무보다 클라우드 사업 수익이 빠른 속도로 확대되고 있습니다. 


글로벌 ‘유통 공룡’아마존은 아마존웹서비스(AWS)를 통해 클라우드 사업을 합니다. AWS가 아마존에서 차지하는 매출 비중은 10% 수준이지만, 이익은 전체의 70% 이상을 차지합니다. 2019년 3분기 기준 AWS 매출은 90억달러(약 10조 4,500억원)로 아마존 총 매출 700억달러(81조 2,700억원)의 13%를 차지하였습니다. 반면 영업이익은 23억 달러로 아마존 총 영업이익(32억 달러)의 70%를 상회하였습니다. 


알리바바 역시 클라우드 사업이 크게 확대되고 있습니다. 전자상거래 매출(1,012억 위안)이 40% 증가하는 사이 클라우드 매출(93억 위안)은 60% 이상 증가하였습니다. 


반면 국내 전자상거래업체들은 적자폭이 커지고 있습니다. 로켓배송과 직매입 구조를 유지하고 있는 쿠팡은 누적적자가 매년 확대되고 있습니다. 매출은 재작년보다 65% 증가한 4조 4,228억원을 기록했지만, 영업 손실은 72% 늘어난 1조 970억원이었습니다. 외부 투자로 버티고 있을 뿐 투자금 수혈이 없으면 자본잠식 상태에 빠질 위험이 큽니다. 위메프 역시 마찬가지입니다.


그러나 데이터 3법이 개정되며 ‘빅데이터’와 연계한 신사업 전개가 가능해 졌습니다. 데이터를 활용해 취향과 스타일을 반영한 상품 추천을 통해 매출을 상승시킬 수 있을 것입니다.



이호영 변호사 (hylee@lawlogos.com)

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