음성인식 기반 전자상거래에서의 소비자보호방안 등 모색
□ (개요) OECD 소비자정책위원회는 10월 회의에서 음성인식 기반 전자상 거래에서의 소비자 보호방안, 개인화된 맞춤가격 공개의 효과 등을 논의
□ (음성인식 기반 전자상거래) 음성인식 기반 전자상거래의 현황, 소비자에 대한 잠정적 혜택과 위험, 정책과제 등 토의
ㅇ (현황) 음성인식 기반 전자상거래는 급속히 증가하고 있으며, 가까운 장래에 컴퓨터를 통한 온라인 쇼핑을 추월할 것으로 예상
ㅇ (잠재적 편익) 소비자의 수요와 선호에 부합하는 최적화된 서비스, 시간 절약, 시각장애인 등 전자상거래 취약소비자 지원 등
ㅇ (잠재적 위험) 불완전 정보제공으로 인한 위험, 소비자고착 등 불공정거래 증가, 책임소재 불분명, 프라이버시 침해 우려 등 제기
ㅇ (향후 계획) 워크숍, 설문조사 등을 거쳐 ’20년 11월 소비자정책위 의제 상정
□ 개인화된 맞춤가격(Personalized Pricing) 공개의 효과에 관한 경제사회 연구소(ESRI)에 의뢰한 실험의 잠정결과 및 향후계획 검토
ㅇ (실험 설계) 아일랜드 소비자 210명 대상, 데이터 수집, 탐색‧구매, 설문조사 등 3단계 진행 ㅇ (실험 결과) 금번 실험에서는 개인화된 맞춤가격에 대한 정보공개가 소비자
행동에 큰 영향을 미치지 못하는 것으로 나타남
- 그러나, 소비자들은 개인화된 맞춤가격에 대해 대부분 불공정하다고 인식하였고, 허용되어서는 안 된다는 의견 피력
ㅇ (향후계획) 2차 실험(칠레)을 거쳐 ’20. 11월 회의에서 최종 보고서 토론
□ 기타
ㅇ 소비자피해 및 소비자정책의 효과 측정방안, 비금전거래에서 소비자 피해구제방안, 소비자데이터 관련 향후 과제 등 논의
1. 디지털비서 및 음성인식 기반 전자상거래
□ 개요
ㅇ ’19년 4월 라운드테이블 논의에 이어 기초보고서(Background Report) 작성 등 향후계획 토의
- 사무국은 디지털 비서와 음성제어 전자상거래에 대한 토론을 위해, 핵심 개념 및 잠재적 소비자 편익과 위험 등을 포함 제안
□ 기초보고서의 범위
ㅇ 디지털 비서와 음성인식 기반 전자상거래의 의미
- 음성 명령을 통해 사용자를 위해 광범위한 업무와 서비스를 수행하는 소프트웨어 체계를 의미
* 예: 아마존의 알렉사(Alexa), 애플의 시리(Siri), 구글의 어시스턴트(Assistant), 마이크로소프트의 코타나(Cortana), 삼성의 빅스비(Bixby)
※ ⅰ) 주로(혹은 배타적으로) 음성 명령을 통해 소비자와 상호작용하고, ⅱ) 개인화된 서비스의 제공 개선을 위해 소비자 데이터를 수집 활용하는 특징
ㅇ 시장 동향 : 소비자들의 구매활동 시 디지털 비서 활용 증가 추세 - ’18년 미국 구매자의 21.2%가 최소 1회 음성을 사용하였고, 그 중 4분의 1은
스마트 스피커를, 절반 이상은 스마트폰 활용(Voicebot.ai, ’18)
※ 음성을 사용하여 구매한 상위 3개 품목은 의복, 오락, 일상 가사용품
- 미국, 영국, 프랑스, 독일에서 디지털 비서 사용자의 35%가 음성 명령을 통해 식료품과 의류를 구매(Capgemini, ’18)
- 가까운 장래에 스마트 스피커 등을 이용한 음성 쇼핑이 컴퓨터를 통한 온라인 쇼핑을 추월할 것으로 예상(Voicebot.ai, ’18)
ㅇ 잠재적 편익(Potential Benefits)
- 소비자의 수요와 선호에 최적화된 서비스 제공 가능
- 특히 다른 연결 장치의 원격조정을 통해 추가적 편의 제공 및 시간 절약 가능
- 시각장애인 등 전자상거래 취약소비자(Vulnerable Consumers) 지원가능
ㅇ 잠재적 위험(Potential Risks)과 정책적 함의
- 불완전 정보 : 비대면거래의 특성상 용법, 사용제한 등에 관한 충분한 정보가 제공되지 않을 경우 금전적 손해는 물론, 제품안전 위험 야기
<관련 검토과제>
․가격/제품 비교, 기업/상품 리뷰 등을 시각적으로 제공하는 화면이 없다면, 소비자가 판매자의 사업과 제품을 명확히 이해 평가하기 위한 정보를 어떻게 얻을 수 있는지?
․소비자가 자신에 대해 수집되는 정보의 양과 유형, 활용, 저장 등에 관한 정보 를 충분히 알고 있는지? 이와 관련된 정보공개 포맷이 얼마나 효과적인지?
․현재의 공개 관행이 OECD의 전자상거래 권고(E-commerce Recommendation) 및 잠재적 요구사항과 일치하는지?
․해당 정보가 구두로 제공될 경우, 다른 기준을 적용해야 한다는 주장이 있는지? 대안 으로 구두거래는 서면 공개가 동반되어야 하는지(그렇다면, 시의성이 중요한가) 등
- 불공정 관행 : 경쟁 및 소비자선택에 다양한 부정적 영향 우려
․ 소비자 고착(lock-in) : 사용자 정보 축적을 통한 맞춤형 서비스는 소비 자가 한 가지 제품을 계속 사용하도록 유도하여 경쟁을 왜곡
․ 소비자선택 제한 : 소비자는 음성인식 기반 전자상거래 시 화면제약 등으로 인해 한 번에 한 가지 옵션(선택권)만 제공받기 쉬움
* 특히, 제휴제품을 우선 추천하고 소비자가 이를 인식하지 못할 경우, 소비자선택과 경쟁에 부정적 영향 우려
‧ 투명성(Transparency)과 설명가능성(Explainability) : 머신러닝 등 AI 기술의 사용은 디지털 비서의 설계와 작동에 있어 책임 소재를 불분명하게 할 우려
※ 소비자 피해나 반경쟁적 행위의 증거가 있을 경우, 소비자 경쟁 당국이 알고 리듬과 인공지능에 대해 조사 평가 가능해야 함(CCP ’19.4월 라운드테이블)
<관련 검토과제>
․소비자 고착 또는 소비자선택 경쟁에 대한 부정적 영향의 증거가 있는가? 디지털 비서가 소비자에게 제휴된 제품을 추천하는가(이 경우, 문제점은 무엇인가)?
․소비자 데이터가 소비자 간 가격 등의 차별을 위해 사용되는가? 이 경우, 소비자에 대한 통지 필요성과 방법은? 소비자에게 해가 되는 차별을 방지하기 위한 방안은? 이러한 이슈가 특별히 중요한 소비자의 유형은?
․기초 알고리듬(Underlying Algorithms)이 어느 정도 사용되며, 그 의사결정 과정은 OECD의 AI 권고에 비추어 어느 정도 투명하고 설명 가능한가? 소비자 또는 정부가 알고리듬을 더 잘 이해할 필요가 있는가? 정부가 알고리듬을 조사할 충분한 권한이 있는지?
- 프라이버시와 디지털 보안 : 디지털 비서에 의한 소비자 데이터의 계속적 수집과 이용은 소비자 프라이버시와 디지털 보안 문제 제기
※ 소비자정책의 범위 내에 직접 속하지 않는 이슈도 있지만, 소비자정책 하에서 위험을 해결할 수 있는 수단이 무엇인지 탐구해볼 만한 가치가 있음
□ 향후 계획(Next Step)
ㅇ ’20년 4월 : 기초보고서 초안 세부 개요 제공
ㅇ ’20년 중‧후반 : 사업자‧시민사회와의 기술적 워크숍 개최, 설문 배포 ㅇ ’20년 11월 : 워크숍 결과를 반영한 보고서 초안을 CCP 회의 의제로 상정
2. 개인화된 맞춤가격(Personalized Pricing) 공개의 효과에 관한 실험
□ 개요
ㅇ 개인화된 맞춤가격의 온라인 공개가 소비자에 미치는 영향의 분석을 위해 ’18. 11월 경제사회연구소(Economic and Social Research Institute)에 의뢰한 실험의 잠정결과 및 향후 계획 논의
- 소비자정책에 행동과학(behavioural insights) 적용 노력의 일환
□ 실험 개요
ㅇ (연구 과제) ① 정보 공개가 소비자들이 개인화된 맞춤가격을 확인하고 이해할 수 있게 하는가? ② 개인화된 맞춤가격 공개가 소비자 행동 및 의사결정에 어떠한 영향을 미치는가?
ㅇ (구조) 아일랜드 소비자 210명 대상, 데이터 수집, 탐색과 구매, 설문조사 등 3단계로 구성 - (1단계: 데이터 수집) 실험 계정 생성 시 인구학적 데이터 입력, 초기
브라우징 활동을 통해 참여자들의 개인정보와 검색 히스토리 수집 - (2단계: 탐색과 구매) 모의 소매 웹사이트에서 실제 및 가상 구매 실시 ․ 2개의 탭(개인화/비개인화), 16개의 웹사이트 중 1개 탭에서 1개 사이트씩
선택하여 8회 구매 활동
․ 개인별 맞춤가격 정책의 공개 정도를 ① 비공개, ② 약한 어조, ③ 강한 어조 등 세 가지로 차별화(1/3씩 무작위 할당)
* (약한 어조) “우리는 가격 산정을 위해 당신의 개인 데이터를 사용하였다.”, (강한 어조) “우리는 가격 산정을 위해 당신의 개인 데이터를 사용하였다.
가격은 다른 소비자들보다 높거나 낮을 수 있다”
․ 가격차별은 기준가격 보다 다양한 수준(예: 0%에서 25%까지)의 인상 또는 인하(price discounts) 포함
- (3단계: 설문) 개인화된 맞춤가격의 인식과 이해 및 그에 대한 느낌을 측정 ․ 정보공개가 참여자들의 개인별 맞춤가격에 대한 인식에 미치는 영향 ‧ 개인별 맞춤가격의 “공정성”에 대한 인식
□ 실험 결과(잠정 결과이며 변동 가능성 있음)
ㅇ 개인화된 맞춤가격에 대한 강한 공개(Strong Disclosure)도 소비자 행동에 큰 영향을 미치지 않음
※ 대부분 정보공개 문구를 기억하지 못하고 개인화된 맞춤 가격을 인지하지 못함
ㅇ 반면, 개인화된 맞춤가격에 대해 대부분 불공정하다고 인식하였고, 허용되어서는 안 된다는 의견 피력
□ 향후 일정 및 계획
ㅇ ’20년 4월: 2차 실험(칠레) 종료 후 실험 결과 발표 ㅇ ’20년 11월: CCP 회의에서 최종 보고서 토론
3. 소비자정책 측정(Consumer Policy Measurement)
□ 개요
ㅇ 증거기반(evidence based) 정책결정 강화를 위해 ①소비자 피해 ②소 비자기관 활동의 영향 ③소비자정책 효과 등의 측정 방법론 논의
- (사전평가) 소비자 정책 및 집행의 우선순위 결정
- (사후평가) 이미 시행되고 있는 정책 또는 집행의 효과 측정
□ 소비자피해 측정(Consumer Detriment)
ㅇ (측정대상) 소비자가 ⅰ) 불공정한 시장관행으로 사지 않아도 될 물품·용역을 구입, ⅱ) 정보 불충분으로 더 많은 가격을 지불, ⅲ) 불공정 약관 적용, ⅳ) 구매한 제품·용역이 기대에 미치지 못한 경우 등에 경험하는 피해 혹은 손실 - 개인의 금전적, 비금전적 피해 및 시장실패 또는 규제실패로 인한
구조적 피해, 소비자가 인지하지 못하는 숨겨진 피해 등 포함
ㅇ (측정요소) 소비자 피해의 총량 측정은 당국의 정책우선순위 결정 등을 위해 경제 전반의 문제점을 파악하는 데 유용하며, 이 경우 개인적 피해에 포커스를 맞추는 것이 바람직
- 반면, 소비자피해의 변화 측정은 특정 정책이나 조치의 효과를 측정 하는 데 유용하며, 개인적피해 및 구조적 피해 모두 평가 가능
ㅇ (기초자료) 소비자 불만, 소비자 설문조사, 소비자 기관 데이터, 제품 안전 데이터 등 활용 가능
- 당국에 대한 신고 등 소비자불만은 주관성, 대표성 결여* 등의 한계가 있지만, 소비자피해의 하한선으로 사용 가능
* EU 설문 결과 문제를 겪은 소비자의 7%만 당국 등에 불만을 제기하는 것으로 나타났으며, 모든 소비자의 경험을 반영하지 못하는 문제점
- 시장상황에 대한 소비자의 시각(View), 소비자의 경험(Experience), 행동(Behavior) 등에 관한 설문도 유용한 측정 수단
- 당국이 조사과정 등에서 얻은 정보, OECD 글로벌 리콜 포털 등의 소비자안전 정보 등도 활용 가능
ㅇ (측정 방법) 소비자설문을 통해 피해빈도‧규모를 조사하는 것이 대표적이나, 구조적피해, 숨겨진 피해 등 측정이 어렵고 응답자의 주관이 작용하는 등 한계
※ 주관성 등 보완을 위해 샘플 확대, 분할샘플(split sample)*, 다중필터(omnibus filter)** 등 활용
* 피해사실에 대한 무작위 질문을 받은 샘플과 가장 심각한 피해사실에 대한 질문을 받은 샘플을 구분
** 1차로 금전피해를 입은 소비자 대상 설문 후 피해 금액이 큰 그룹만 모아 2차로 세부 설문 실시
- 구체적 데이터가 있는 경우 보다 직접적 피해 측정*도 가능
* (미국 사례) 폭스바겐의 “클린 디젤” 사건 : ⅰ) 배출량 저감장치 부착에 따른 가격 프리미엄, ⅱ) 과도한 배출가스 억제 기회의 상실, ⅲ) 수리 개조를 선택한 소비자들이 경험한 기능 저하 또는 재판매 가치 손실, ⅳ) 거래비용 등 포함
- 측정의 정확도를 높이기 위해 다수 방법론을 함께 사용하기도 함
□ 소비자 기관 활동·조치의 효과 측정(Consumer Agency Actions) ㅇ (측정대상) 소비자 당국의 특정 활동의 경제적 효과
ㅇ (기초자료) 소비자 불만 등 소비자피해 측정 관련 자료 외에 소비자 인식 및 신뢰에 관한 정보, 해당정책에 소요된 자원 등 사용
- 핵심이슈에 관한 소비자의 인식 및 해결능력에 관한 설문은 소비자 교육, 캠페인 등의 효과측정에 활용 가능
- 소비자당국의 예산자료, 특정 자료의 온라인 조회 횟수 등도 유용 ㅇ (측정방법) 사전측정은 해당 이슈와 관련된 매출의 규모, 기관의 개입으로
기대되는 이익, 이익의 지속기간 등 3개 요소를 곱하여 산정(ICPEN 2017)
※ 다만, 당국의 개입이 직접 가격변동을 초래하지 않는 경우 이익규모 추정에 난점
- 사후측정은 당국의 개입 이전과 이후의 상태를 비교하는 방법으로 산정
※ (예) 에너지회사의 부당한 해지수수료 등 징수행위 시정의 효과를 시정 전후의 수수료 차액*3년(개입이 없었다면 부당해위가 지속되었을 기간-추정)(네덜란드)
□ 소비자 정책 효과 측정(Consumer Policy)
ㅇ (측정대상) 전체 소비자정책의 국민경제적 효과, 새로운 소비자정책 도입 또는 정책전환의 효과
ㅇ (기초자료) 소비자 불만 등 소비자피해 측정 기초자료도 여전히 중요 하며, GDP, 생산성 변동 등 거시지표도 활용
ㅇ (측정 방법) 가능한 방법론으로 계량적 모델링, 시뮬레이션 모델링 등 제시 - 계량적 모델링(Econometric Modeling) : 시계열 데이터를 이용하여 정책이
주요 지표(생산성, GDP, 고용률 등)의 변화에 미치는 영향을 측정
※ 일반적 소비자정책 효과 측정에 사용될 수 있지만, 강력하고 방어 가능한 지수(robust and defensible index) 개발 및 소비자정책 효과 분리에 난점
- 시뮬레이션 모델링(Simulation Modeling) : 정책적 개입을 했을 때와 하지 않았을 때 발생하는 경제적 효과를 컴퓨터 시뮬레이션 등을 통해 평가
※ 일반적 수준의 소비자정책을 시뮬레이션 과정에서 다양한 변수와 어떻게 연결시킬 수 있는지 불확실한 한계점
□ 향후 계획(Next Step) : 단계적 접근
ㅇ 단기적으로는 상대적으로 측정이 용이한 소비자의 금전적 피해의 측정 (특히 drip pricing, 자동 계약연장 등 전자상거래 분야)에 초점
ㅇ 중기적으로 소비자의 비금전적 피해 및 소비자당국의 조치의 효과를 검토하고, 소비자정책의 효과 측정은 장기과제로 검토
4. 기타 논의사항
□ 비금전거래에서 소비자 피해구제에 관한 라운드테이블
ㅇ 클라우드 저장장치, 데이터 유출, 소비자 정보 판매 등 3개 분야의 가상 사례에 대한 소비자피해 구제방안 및 국가별 제도‧관행 토론
□ 소비자데이터 관련 향후 연구 방향
ㅇ 디지털경제정책 위원회(CDEP)와 함께 진행할 수 있는 공동 과제를 포함한 소비자 데이터에 관한 향후 연구 방향 논의
□ 국가 간 집행공조 개선을 위한 라운드테이블
ㅇ 국가 간 집행 공조의 장애를 극복하기 위해 각국에서 시행하고 있는 법률 체계에 관한 정보 공유
