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인공지능 특허 출원 전략 ① AI 금융·핀테크 분야

by 하앤유 특허법률사무소2025.11.11조회수 21

인공지능 특허 출원 전략 ① AI 금융·핀테크 분야

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목차

1. 인공지능 특허의 개념과 금융·핀테크 산업 내 기술 혁신
1-1. 인공지능 특허의 정의와 금융서비스 혁신 구조 변화
1-2. 인공지능 특허가 주도하는 핀테크 기술 융합 사례
1-3. 인공지능 특허 확보가 금융기업 경쟁력에 미치는 영향

2. AI 특허 출원 현황과 글로벌 금융·핀테크 기술 동향
2-1. AI 특허 출원 급증과 미국·유럽의 금융기술 경쟁 구조
2-2. AI 특허 전략 비교｜한국·중국·일본 핀테크 산업의 대응
2-3. AI 특허 포트폴리오 강화 사례｜비자·마스터카드·JP모건 중심

3. 금융특허 기술별 AI 출원 전략 수립 방향
3-1. 금융특허 중 신용평가·리스크 분석 AI 특허 출원 전략
3-2. 금융특허 기반 결제·송금 자동화 기술의 명세서 작성 포인트
3-3. 금융특허 핵심 영역｜보안·인증·KYC AI 기술 보호 전략

4. 핀테크 특허 심사 쟁점과 AI 출원 대응 전략
4-1. 핀테크 특허에서의 인공지능 알고리즘 보호 한계
4-2. 핀테크 특허 명세서 작성 시 AI 학습 데이터 기재 유의사항
4-3. 핀테크 특허 심사 동향과 AI 특허 거절사유 대응 전략

5. AI 출원 전략 기반 금융·핀테크 기업의 특허 포트폴리오 구축법
5-1. AI 출원 전략을 통한 금융·핀테크 산업별 특허 우선순위 설정
5-2. AI 출원 전략의 실무 적용｜라이선스·공동출원·협업 모델
5-3. AI 출원 전략 컨설팅｜하앤유특허법률사무소의 금융특허 사례

1. 인공지능 특허의 개념과 금융·핀테크 산업 내 기술 혁신

1-1. 인공지능 특허의 정의와 금융서비스 혁신 구조 변화

인공지능 특허(AI 특허)란 인공지능 알고리즘, 데이터 처리, 모델 학습 등
AI 시스템의 핵심 기술을 법적으로 보호하는 권리 형태를 말합니다.

최근 금융 핀테크 산업에서는 AI 특허 출원이 급증하고 있습니다.
은행, 증권, 보험 등 금융기관이 기존의 수작업 프로세스를 자동화하면서
인공지능이 데이터 분석·리스크 예측·보안 인증 등 핵심 기능에 직접 적용되고 있기 때문입니다.

특허청(지식재산처)(KIPO) 통계에 따르면,
국내 금융 AI 기술 관련 특허 출원은 최근 5년간 연평균 18% 이상 증가했습니다.
이는 머신러닝, 딥러닝, 자연어처리(NLP) 기술이
금융서비스 구조 전반을 혁신적으로 바꾸고 있음을 보여줍니다.

결국, 인공지능 특허 확보는 단순한 기술 보호를 넘어
데이터 기반 금융 혁신의 중심 전략으로 작용하고 있습니다.

1-2. 인공지능 특허가 주도하는 핀테크 기술 융합 사례

핀테크 특허 영역에서 인공지능 기술은
결제, 송금, 신용평가, 투자자문 등 서비스 전반을 변화시키고 있습니다.

예를 들어, AI 특허 출원 상위 기업들은
딥러닝 기반 결제 위험 탐지, 고객 행동 예측,
자동 투자 포트폴리오 구성 기술에 집중하고 있습니다.

금융 핀테크 특허의 핵심 트렌드는
“데이터 중심 서비스 자동화”와 “AI 의사결정 보조 시스템”으로 요약됩니다.
특허청(지식재산처)은 이러한 흐름을 ‘금융 AI 기술 상용화 단계’로 분류하고 있으며,
AI가 실질적으로 금융서비스의 품질과 신뢰성을 높이는 역할을 하고 있습니다.

결국 인공지능 특허 확보는 기술적 차별화를 통한
시장 진입장벽을 구축하고, 투자유치 경쟁력을 강화하는 실질적 수단이 되고 있습니다.

1-3. 인공지능 특허 확보가 금융기업 경쟁력에 미치는 영향

AI 특허 출원 전략은 금융기업의 성장과 직결됩니다.
특히 대형 금융기관뿐만 아니라 핀테크 스타트업들도
AI 기반의 데이터 처리, 리스크 분석, 보안 알고리즘을
핵심 자산으로 보호하기 위해 특허 확보 경쟁에 나서고 있습니다.

금융위원회와 특허청(지식재산처) 공동 보고서(2024)에 따르면,
AI 기술을 보유한 금융기업의 평균 기업가치는
일반 기업 대비 1.6배 높게 평가되었습니다.

즉, 인공지능 특허는 단순한 연구 결과물이 아니라
금융 비즈니스의 지적재산(IP) 기반이자
투자자 신뢰와 기업가치 상승을 견인하는 핵심 요인입니다.

결국 금융 산업에서의 AI 특허 확보 전략은
기술 리스크를 줄이고, 시장 선점을 위한 가장 현실적인 무기가 되고 있습니다.

2. AI 특허 출원 현황과 글로벌 금융·핀테크 기술 동향

2-1. AI 특허 출원 급증과 미국·유럽의 금융기술 경쟁 구조

AI 특허 출원은 금융 산업 혁신을 상징하는 주요 지표로 자리잡고 있습니다.
WIPO (세계지식재산기구) 보고서에 따르면 2024년 AI 관련 특허는 전년 대비 23% 증가했으며,
그중 약 15%가 금융 핀테크 분야에서 집중 출원 되었습니다.

특히 미국과 유럽의 금융기관들은 머신러닝 기반 리스크 평가,
거래 탐지 알고리즘, 딥러닝 신용평가 시스템 등을 핵심 특허 영역으로 확보하고 있습니다.

미국 USPTO 데이터에 의하면 AI 금융기술 특허 출원은
JP Morgan, Mastercard, Visa 등 대형 금융사가 선도하고 있으며,
AI 데이터 처리와 보안 기술 중심의 금융 AI 특허 전략이 뚜렷하게 확인됩니다.

결국 AI 특허 출원 증가는 기술 혁신뿐만 아니라 금융시장 내 표준화 경쟁을 가속화시키고 있습니다.

2-2. AI 특허 전략 비교｜한국·중국·일본 핀테크 산업의 대응

아시아 시장 역시 핀테크 AI 특허 확보를 둘러싼 경쟁이 격화되고 있습니다.
한국 특허청(지식재산처)(KIPO) 통계에 따르면 2020년 이후 금융 인공지능 특허 출원은 연평균 19% 증가했고,
주요 분야는 결제 보안, 자동 송금, KYC 인증 AI 시스템으로 집중되고 있습니다.

반면 중국은 정부 차원에서 AI 데이터 플랫폼과 핀테크 보안 시스템을 국가 전략 산업으로 지정하여
AI 특허 출원을 폭발적으로 늘리고 있습니다.

일본은 금융 알고리즘 기반의 AI 리스크 모델 최적화 특허에 집중하고 있으며,
한국은 AI 기술의 서비스 융합 형태 — 예를 들어 신용평가 + 데이터 분석 결합형 모델 — 에 강점을 보입니다.

이처럼 각국은 핀테크 AI 특허 포트폴리오를 서로 다른 방식으로 확보하며
자국 금융시장에 맞춘 AI 특허 출원 전략을 수립하고 있습니다.

2-3. AI 특허 포트폴리오 강화 사례｜비자·마스터카드·JP모건 중심

글로벌 금융 대기업들은 이미 AI 특허 포트폴리오를 핵심 경영자산으로 활용하고 있습니다.
Visa는 거래 탐지 AI 시스템 관련 1,200여 건의 특허를 보유하고 있으며,
Mastercard는 금융 데이터 보안 AI 특허를 집중적으로 확보했습니다.

JP Morgan 역시 딥러닝 리스크 분석 모델,
AI 기반 자산 운용 자동화 시스템,
금융 데이터 처리 플랫폼 등의 AI 특허 출원을 확대하고 있습니다.

이러한 글로벌 기업들의 전략은
단순한 기술 보호가 아니라,
금융 AI 생태계 전반의 표준을 선점하기 위한 장기적 포석으로 평가됩니다.

따라서 한국 금융 기업 역시
AI 특허 전략 수립 → 데이터 기반 기술 보호 → 국제 공동출원으로 이어지는
체계적인 IP 전략을 구축해야 글로벌 경쟁에 대응할 수 있습니다.

3. 금융특허 기술별 AI 출원 전략 수립 방향

3-1. 금융특허 중 신용평가·리스크 분석 AI 특허 출원 전략

금융특허 분야에서 가장 활발히 출원되는 기술은
‘신용평가’와 ‘리스크 분석’을 위한 AI 알고리즘 특허입니다.

최근 금융기관들은 머신러닝 기반 리스크 예측,
딥러닝 신용 스코어링 모델,
AI 데이터 처리 시스템을 활용하여
개인·기업의 신용도를 실시간 분석하는 기술을 개발하고 있습니다.

특허청(지식재산처)(KIPO) 보고서에 따르면
이러한 신용평가 AI 특허 출원은 지난 5년간 20% 이상 증가했으며,
특히 금융거래 이력, 소비 패턴, 비정형 데이터(소셜미디어·IoT 데이터 등)를
AI로 분석하는 기술이 핵심으로 부상했습니다.

AI 특허 명세서에는 “데이터 처리 과정의 기술적 효과”와
“리스크 산정 알고리즘의 차별성”을 구체적으로 기재해야
등록 가능성을 높일 수 있습니다.

결국, 금융특허 출원 전략의 핵심은
AI의 판단 과정이 단순 계산을 넘어
새로운 기술적 효과를 창출한다는 점을 명확히 입증하는 것입니다.

3-2. 금융특허 기반 결제·송금 자동화 기술의 명세서 작성 포인트

결제·송금 자동화 기술은
핀테크 산업의 대표적인 AI 특허 출원 분야입니다.

Visa, PayPal, Toss, KakaoBank 등
국내외 주요 기업들은 AI를 활용한
자동 결제 검증, 부정거래 탐지, 외환 환율 자동 산출 시스템을
핵심 기술로 보호하고 있습니다.

명세서 작성 시에는 AI 모델의 “데이터 입력 구조”, “예측 결과의 처리 방식”,
“거래 신뢰도 향상 효과”를 정량적으로 표현하는 것이 중요합니다.

특허청(지식재산처)의 금융 AI 특허 심사 가이드라인(2024)은
단순한 업무 자동화가 아닌
AI의 기술적 기여도(Technical Contribution)가 명확해야
특허 요건을 충족한다고 명시합니다.

따라서 AI 특허 명세서 작성 전략은
① 기술적 문제의 구체화,
② AI 학습 모델의 구조 명시,
③ 자동화 과정의 혁신성 입증 순으로 진행되어야 합니다.

3-3. 금융특허 핵심 영역｜보안·인증·KYC AI 기술 보호 전략

보안·인증·KYC(고객확인) 기술은
금융특허 AI 출원 전략에서 가장 민감하고 중요한 영역입니다.

최근 AI는 안면인식, 생체 인증, 행동 분석 등을 활용해
거래 위·변조 탐지를 강화하고 있습니다.
특히 AI 기반 인증 알고리즘 특허는
개인정보보호법 및 금융보안 기준과 밀접히 연계되어 있어
명세서 작성 시 관련 법령을 고려한 기술적 표현이 필수입니다.

국제적으로도 KYC 기술 특허는
미국·유럽·한국 모두 출원 비중이 높으며,
딥러닝을 이용한 위조 신분 검출 AI 기술, 이상거래 탐지 모델,
멀티채널 인증 시스템이 주요 출원 트렌드로 나타납니다.

이러한 보안·인증 AI 특허는
금융기관의 신뢰성을 높이는 동시에
글로벌 시장 진출 시 필수적인 특허 방패 역할을 합니다.

결국, KYC AI 특허 보호 전략은
기술적 차별성 확보 + 법적 안정성 확보의
이중 구조로 접근해야 합니다.

4. 핀테크 특허 심사 쟁점과 AI 출원 대응 전략

4-1. 핀테크 특허에서의 인공지능 알고리즘 보호 한계

핀테크 특허 분야에서 가장 논쟁이 되는 부분은
AI 알고리즘 그 자체를 특허로 보호할 수 있는지 여부입니다.

특허청(지식재산처)(KIPO)과 WIPO는 공통적으로
‘단순한 수학적 방법이나 비즈니스 아이디어’는
특허 보호 대상이 아니다라고 명시하고 있습니다.

따라서 인공지능 알고리즘이 특허로 인정받기 위해서는
① 구체적인 기술적 효과,
② 데이터 처리 과정의 기술적 기여,
③ 하드웨어 또는 시스템과의 결합 구조가
명확히 제시되어야 합니다.

예를 들어, 단순한 신용평가 로직은 등록이 어렵지만
AI가 실시간으로 금융 데이터를 처리하여
거래 위험도를 예측·차단하는 구조를 포함할 경우
‘기술적 구현’으로 인정받을 수 있습니다.

즉, AI 특허 출원 전략은
알고리즘의 수학적 원리보다
이를 금융 서비스에 적용한 ‘기술적 구현성’을 중심으로 설계해야 합니다.

4-2. 핀테크 특허 명세서 작성 시 AI 학습 데이터 기재 유의사항

AI 특허 명세서 작성에서
핵심은 ‘AI 학습 데이터’의 출처와 처리 과정을
명확히 기술하는 것입니다.

특히 금융 데이터를 사용하는 핀테크 기술은
개인정보 보호, 보안 인증, 데이터 편향성 등
법적·윤리적 리스크를 동반합니다.

이에 따라 특허청(지식재산처)(KIPO)은 2024년 발표한
「AI 발명 명세서 작성 가이드라인」에서
AI 학습 데이터의 구성, 전처리 방식, 모델 학습 절차를
명세서에 구체적으로 기재해야 한다고 권고했습니다.

또한 학습 데이터의 종류(비정형/정형),
AI 모델의 학습 방법(딥러닝·머신러닝·강화학습 등),
모델 검증 방식까지 기술하면
AI 특허 등록 가능성을 높일 수 있습니다.

결국, 핀테크 AI 특허 명세서 작성 전략은
‘데이터 활용 투명성’과 ‘기술 구현 구체성’을 병행해야 한다는 점이 핵심입니다.

4-3. 핀테크 특허 심사 동향과 AI 특허 거절사유 대응 전략

최근 핀테크 특허 심사 동향은
AI 기술의 “실질적 기술성”을 중심으로 강화되고 있습니다.

특허청(지식재산처)은 AI 기반 금융기술의 경우
“단순한 데이터 계산 과정”이나
“인적 판단 보조” 수준이라면
특허 요건을 충족하지 못한다고 보고 있습니다.

대표적인 AI 특허 거절사유는
① 기술적 효과 부족, ② 명세서 기재 불충분,
③ 데이터 처리의 추상성입니다.

이에 대응하기 위해서는
AI가 수행하는 금융업무의 자동화 과정,
데이터 구조의 기술적 특징,
결과물의 예측 정확도 향상 효과 등을
구체적인 수치·실험 근거로 명시해야 합니다.

또한 특허청(지식재산처) 심사관과의 OA(거절이유통지) 단계에서는
AI 시스템의 구조적 차별성과
기존 기술 대비 개선 효과를 논리적으로 설명하는 것이 중요합니다.

이러한 실무적 접근이 AI 특허 등록 성공률을 높이고,
핀테크 기업의 기술 경쟁력을 확보하는 핵심 포인트가 됩니다.

5. AI 출원 전략 기반 금융·핀테크 기업의 특허 포트폴리오 구축법

5-1. AI 출원 전략을 통한 금융·핀테크 산업별 특허 우선순위 설정

AI 출원 전략은 단순히 기술을 등록하는 절차가 아니라
기업이 장기적인 금융특허 포트폴리오를 설계하는 핵심 도구입니다.

금융과 핀테크 산업에서는 분야별로
AI 기술의 상용화 수준과 시장 경쟁도가 다르기 때문에
우선순위를 세분화해 접근하는 것이 중요합니다.

특허청(지식재산처)(KIPO)과 WIPO 보고서에 따르면
금융기업은 AI 기술 중에서
① 결제·보안·KYC 시스템,
② 신용평가·리스크 분석 모델,
③ 투자 자문·자산 운용 알고리즘에
특허 출원을 집중하고 있습니다.

이러한 산업별 우선순위 설정은 자원의 낭비를 줄이고,
핵심 기술 중심의 AI 특허 포트폴리오를 구축하는 데 필수적입니다.

결국, 금융기업의 AI 출원 전략은
“기술 가치 × 시장 확장성 × 보호 필요성”의
3요소를 기준으로 맞춤화되어야 합니다.

5-2. AI 출원 전략의 실무 적용｜라이선스·공동출원·협업 모델

최근 글로벌 금융기업들은 AI 특허 전략을
협업 중심의 포트폴리오로 전환하고 있습니다.

특히 라이선스 계약, 공동출원, 기술 컨소시엄 모델을 통해
AI 기술을 개방형 생태계(Open Innovation) 안에서 보호·활용하고 있습니다.

예를 들어, Visa와 JP Morgan은
AI 기반 결제보안 알고리즘을 공동출원 형태로 등록해
상호 라이선스를 교환하고 있으며,
국내 금융권도 핀테크 기업과 협력해
AI 알고리즘을 공동 개발하는 사례가 늘고 있습니다.

이처럼 AI 출원 전략의 실무 적용은
단독 특허 확보에서 벗어나
협업과 상생을 통한 기술 보호·활용으로 진화하고 있습니다.

특히 AI 특허 라이선스 전략을 병행하면
기술 침해 리스크를 줄이고
특허 수익화 가능성도 높일 수 있습니다.

5-3. AI 출원 전략 컨설팅｜하앤유특허법률사무소의 금융특허 사례

하앤유특허법률사무소는
금융·핀테크 기업을 위한 AI 특허 출원 컨설팅을 다년간 수행하며,
기업 맞춤형 포트폴리오 구축 경험을 축적해왔습니다.

하앤유는 산업별 데이터 구조와 기술 완성도를 기반으로
AI 알고리즘 보호 범위를 정의하고,
해외 공동출원 및 PCT(국제출원) 절차까지 지원합니다.

또한 AI 특허 명세서 작성 단계에서
금융 서비스의 기술적 효과(데이터 처리, 보안, 리스크 분석 등)를 명확히 구조화하여
특허청(지식재산처) 심사 단계의 거절사유를 사전에 방지합니다.

이러한 컨설팅은
AI 기술을 보유한 기업이 기술력을 지식재산(IP) 자산으로 전환하도록 돕고,
국내외 시장에서 지속 가능한 AI 특허 경쟁력을 확보하게 합니다.

출처

특허청(지식재산처)(KIPO) 〈AI 금융기술 특허 통계 2024〉
WIPO 〈Artificial Intelligence Patent Landscape〉
한국지식재산연구원(KIIP) 〈핀테크 산업 특허 전략 연구〉
OECD 〈Digital Finance and AI Innovation〉