쿠키 없는 시대, 기업들은 어떻게 데이터를 활용할까?
개인정보 보호법 강화와 AI 맞춤형 서비스의 균형점
데이터는 ‘21세기의 석유’라 불릴 만큼 중요한 자원이 되었다.
기업들은 사용자 데이터를 분석하여 맞춤형 광고, 추천 시스템, AI 기반의 자동화 서비스를 제공하며, 사용자의 관심사를 반영한 개인화된 경험을 만들고 있다. 하지만 동시에 개인정보 보호에 대한 우려도 커지고 있다.
최근 구글, 애플 등 주요 IT 기업들이 ‘쿠키 없는 시대’를 선언하면서 데이터 수집 방식이 큰 변화를 맞고 있다.
유럽의 GDPR(일반 데이터 보호 규정)과 미국의 CCPA(캘리포니아 소비자 개인정보 보호법) 등 글로벌 규제들이 강화되면서, 기업들은 개인정보 보호와 맞춤형 서비스 사이에서 균형을 맞춰야 하는 도전에 직면했다.
이 글에서는 (1) 개인정보 보호 규제가 강화되는 이유, (2) ‘쿠키 없는 시대’에 기업들이 데이터를 활용하는 방식, (3) AI 기반 맞춤형 서비스와 프라이버시 보호의 균형점에 대해 살펴보겠다.
1️⃣ 개인정보 보호 규제 강화: 왜 중요해졌을까?
🔹 데이터 유출 사고와 프라이버시 침해 사례
최근 몇 년간 대규모 데이터 유출 사건이 연이어 발생하며 개인정보 보호의 중요성이 부각되었다.
- 페이스북(Cambridge Analytica) 사건 (2018): 사용자 데이터가 동의 없이 정치 마케팅에 활용됨.
- 마리오트 호텔 해킹 (2018): 3억 명 이상의 고객 정보 유출.
- T-Mobile 해킹 (2021): 4천만 명 이상의 고객 정보 유출.
이러한 사건들은 소비자들의 불신을 초래하며, 정부와 규제 기관이 개인정보 보호법을 강화하도록 만든 결정적인 계기가 되었다.
🔹 주요 개인정보 보호법 강화 움직임
현재 각국에서는 개인정보 보호를 위한 강력한 법규를 도입하고 있다.
1) 유럽연합(EU) – GDPR (General Data Protection Regulation)
- 기업이 사용자 데이터 수집 전에 명확한 동의(opt-in)를 받아야 함.
- 사용자가 자신의 데이터를 열람, 수정, 삭제할 수 있는 권한 보장.
- 규정 위반 시 최대 글로벌 매출의 4% 또는 2,000만 유로(약 280억 원) 벌금 부과.
2) 미국 – CCPA (California Consumer Privacy Act)
- 소비자가 기업이 수집한 데이터 내역을 요청할 권리 보장.
- 기업이 데이터를 제3자와 공유할 경우 사용자 거부(opt-out) 가능.
3) 한국 – 개인정보 보호법 개정
- AI 및 빅데이터 활용을 위한 데이터 가명화(익명화) 규정 포함.
- 이용자의 동의 없이 데이터 활용할 경우 강력한 제재 조치.
이러한 규제들이 강화되면서, 기업들은 사용자 동의를 명확히 받고, 데이터 보호를 위한 기술적 조치를 강화해야 하는 상황에 직면했다.
2️⃣ ‘쿠키 없는 시대’, 기업들은 데이터를 어떻게 활용할까?
🔹 ‘서드파티 쿠키(3rd Party Cookies)’ 폐지의 영향
구글은 2024년부터 크롬(Chrome)에서 서드파티 쿠키 지원을 종료한다고 발표했다.
애플 사파리(Safari)와 파이어폭스(Firefox)도 이미 서드파티 쿠키를 차단 중이다.
서드파티 쿠키는 사용자의 웹 활동을 추적하여 맞춤형 광고를 제공하는 핵심 기술이었으나, 프라이버시 침해 문제로 인해 점차 사라지고 있다.
그러나 쿠키가 없어지면 기업들은 사용자 데이터를 기반으로 맞춤형 광고와 서비스를 제공하는 기존 방식을 대폭 수정해야 한다.
🔹 기업들이 대체할 수 있는 새로운 데이터 활용 방식
1) 퍼스트파티 데이터(First-Party Data) 활용 강화
- 기업이 직접 수집하는 데이터(예: 회원가입 정보, 앱 사용 기록, 이메일 마케팅)를 더 적극적으로 활용.
예) 넷플릭스(Netflix)는 자체 데이터 기반으로 개인화 추천 알고리즘을 강화.
2) 구글의 ‘프라이버시 샌드박스(Privacy Sandbox)’ 도입
- 개별 사용자 대신 그룹(코호트) 단위로 익명화된 데이터를 활용하는 방식.
- 광고주가 특정 개별 사용자를 추적할 수 없지만, 유사한 관심사를 가진 그룹에 광고 제공 가능.
3) 컨텍스트 광고(Contextual Advertising) 활용
- 사용자의 온라인 활동을 추적하는 대신, 웹사이트의 콘텐츠와 관련된 광고를 자동으로 표시하는 방식.
예) 스포츠 뉴스 사이트에서 스포츠 용품 광고가 자동으로 노출됨.
4) AI 기반 데이터 분석 및 예측 모델 활용
- AI를 활용하여 쿠키 없이도 소비자 행동을 예측하고 맞춤형 서비스를 제공하는 기술이 발전 중.
예) 머신러닝을 활용한 고객 세분화 및 광고 최적화.
3️⃣ AI 맞춤형 서비스와 프라이버시 보호, 균형을 맞출 수 있을까?
🔹 개인정보 보호를 강화하면서 AI 맞춤형 서비스 유지하기
기업들은 개인정보 보호법을 준수하면서도 AI 기반 맞춤형 서비스를 제공해야 하는 과제를 안고 있다.
이를 해결하기 위해 다음과 같은 기술적 접근법이 활용될 수 있다.
1) 가명화 및 익명화 기술(Anonymization & Pseudonymization) 활용
- 사용자의 실제 정보를 숨기고 익명 처리된 데이터만 활용하는 방식.
예: 의료 데이터 분석에서 환자의 개인정보를 가린 상태로 AI 학습 진행.
2) 연합 학습(Federated Learning) 도입
- 사용자 데이터를 중앙 서버로 전송하지 않고, 각 기기에서 AI 학습을 진행하는 방식.
예: 구글의 안드로이드 키보드(Gboard)는 연합 학습을 활용하여 사용자 데이터를 서버에 저장하지 않고도 맞춤형 추천 제공.
3) 프라이버시 강화 기술(Privacy-Enhancing Technologies, PETs)
- AI가 개인정보를 직접 저장하지 않도록 보호하는 기술.
예: 동형 암호화(Homomorphic Encryption), 차등 개인정보 보호(Differential Privacy).
🔹 미래 전망: 데이터 활용과 보호의 균형점 찾기
데이터 보호와 맞춤형 서비스는 상반되는 개념처럼 보이지만, 기술적 해결책과 법적 규제가 균형을 이루는 방향으로 발전할 가능성이 크다.
기업들은 투명한 데이터 사용 정책과 사용자의 동의 기반 데이터 활용을 강화해야 한다.
AI 기반 맞춤형 서비스는 데이터 보호 기술을 활용하여 사용자 신뢰를 확보하는 방식으로 진화할 것이다.
쿠키 없는 시대가 다가오면서, 데이터 보호와 맞춤형 서비스 간의 균형을 어떻게 맞출 것인지가 기업들의 중요한 과제가 될 것이다. 🚀