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최근 다양한 분야에서 인공지능 기술을 활용하고 있는 가운데, 금융 분야에서는 신용평가모형에 인공지능 기술을 도입하려는 여러 시도들이 있어 왔다. 신용평가모형에 인공지능 기술을 적용하면 기존 신용평가모형에 비해 예측력과 변별력을 높일 수 있을 뿐만 아니라, 신용평가시 유용한 정보임에도 그간 활용되지 못했던 비금융정보도 평가요소로 포함할 수 있게 되어 모형의 성능을 높일 수 있다는 장점이 있다. 그러나 인공지능 기술을 활용한 신용평가모형은 복잡한 알고리즘으로 인해 신용평점 산출시 사용된 요인들의 영향력을 확인하기 어려운 black-box model 로서의 속성을 가지기 때문에, 모형의 설명력과 투명성, 신뢰성 등을 담보하기 어렵다는 단점이 있다. 특히 개인 신용평가에 있어 평가과정과 결과의 공정성과 신뢰성은 중요한 요소이다. 개인의 신용평가 결과는 해당 개인이 대출 실행이나 신용카드 개설 등 금융생활을 영위하는데 있어 큰 영향을 미치므로 차별이나 편향 등의 비합리적인 요소가 평가에 반영되는지, 알고리즘은 합리적으로 설계되었는지 등에 대해 면밀한 검토가 필요하다. 각국의 금융감독 당국에서도 금융소비자 보호와 건전한 신용질서 유지 목적에서 모형에 사용된 변수와 평가결과의 도출 근거를 확인하고 설명과 책임 의무를 부여하여 모형의 신뢰도를 높이는 것이 주요 금융규제 항목 중 하나이다. 이러한 이유로 인공지능 기술 기반의 개인 신용평가모형에 대한 설명력 이슈는 중요한 화두가 되고 있으며, 현재 이를 해결하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 현재 우리나라에서 사용되는 개인 신용평가모형의 대부분은 스코어카드(scorecard) 기반의 로지스틱 회귀모형으로 개발되어 있어 인공지능 기술 기반의 개인 신용평가모형에 대한 설명력 이슈 논의는 아직 초기 단계에 불과하다. 그러나 개정 신용정보법 시행으로 신용정보 산업이 세분화되면서 인공지능 기술을 활용하여 신용평가모형을 개발하는 신규 사업자가 다수 진입할 것으로 예상되므로 앞으로 모형의 설명력과 투명성, 신뢰도를 높이는 연구가 진행될 필요가 있다.