부록 B — 인용 출처

금융 학습 AI 플랫폼: 금융 코디세이 · AI Fintech 텀 프로젝트 기획서와 발표자료에 등장하는 모든 통계·사실 진술의 출처를 한 페이지에 모았다. 본문은 (NIA, 2024) 형태의 짧은 표기만 쓰고, 원문 주소는 여기에서만 밝힌다.

표기 원칙 — ① 수치는 원문·보도의 표현을 그대로 옮기고 임의로 재계산하지 않는다. ② 기관 발표를 언론 보도로 인용한 경우 보도 매체와 일자를 밝힌다. ③ 원문(보도자료·조사보고서·법령)을 아직 대조하지 못한 항목은 원문 확인 진행 중으로 표시하고 그 사실을 숨기지 않는다 — 표시된 항목도 공개 보도·정책 자료로 교차 확인된 값이며, 확인이 끝나는 대로 원문 주소로 교체한다.


0. 팀 기획서 인용 통계 대조표

팀 기획서가 타겟 사용자 표에서 인용한 3수치는 아래 항목으로 이미 검증돼 있다. 기획서를 읽다가 출처가 궁금해지면 이 표에서 항목 번호를 찾아 해당 절로 가면 된다.

기획서 표기 대조 항목 기관·자료 비고
디지털정보화 71.4%, 최저(NIA, 2024) [8] 한국지능정보사회진흥원 2024 디지털정보격차 실태조사 그대로 일치
기관사칭 피해자 52%가 30대 이하(2025) [5] 경찰청 발표 인용 보도(뉴데일리, 2025) 그대로 일치
사기 피해자 중 50대 이상 53%(2025) [1] 경찰청 국가수사본부 발표 인용 보도(세계일보) 기준 시점 정밀화: 원자료의 기준은 2025년 1분기다. 기획서 표기 (2025)는 그대로 두고, 여기에서 더 정밀하게 밝힌다

1. 전화금융사기 피해 통계 — 경찰청 국가수사본부

# 자료 기준 시점 본문에서 쓰인 수치 원문·보도
[1] 경찰청 국수본 2025년 1분기 피해 현황 발표 (세계일보 보도) 2025년 1분기 피해액 3,116억 원(전년 동기 2.2배), 건당 평균 5,301만 원, 50대 이상 비중 53%, 50대 이상 비중 시계열 32%(2023) → 47%(2024) → 53%(2025년 1분기) https://www.segye.com/newsView/20250427507459
[2] 연령대별 피해 추이 (EBN 보도) 2024년 말 20대 10.5% · 30대 9.1% (2020년대 초 4%대에서 상승) https://www.ebn.co.kr/news/articleView.html?idxno=1681433
[3] 60대 이상 단일 연령대 1위 (한국시니어신문 보도, 국회 제출자료 인용) 2025년 9월 60대 이상 피해 비중 30.6%로 단일 연령대 1위 https://www.kseniornews.com/news/articleView.html?idxno=26599
[4] 60대 피해 증가 배수 (한국보험신문 보도) 2016–2025 60대 피해 2016년 1,261건 → 2025년 5,801건(약 4.6배) https://www.insnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=90000
[5] 기관사칭형 피해자 연령 구성 (뉴데일리 보도) 2025년 기관사칭형 피해자의 52%가 30대 이하 / 기관사칭형이 전체 피해의 51% https://www.newdaily.co.kr/site/data/html/2025/08/28/2025082800070.html
[6] 2025년 1–7월 누적 피해액 (머니투데이 보도) 2025년 1–7월 누적 7,766억 원 → 212일로 나눈 하루 약 36.6억 원(체감 환산용 근사치) https://www.mt.co.kr/economy/2025/08/28/2025082815420258256
[7] 경찰청_전화금융사기 피해자 연령별 현황 (공공데이터포털 원천 데이터, CSV) 2016–2025 (최신 수정 2026-01-20) 세그먼트 구성·훈련 문항 비중 설계의 원천 https://www.data.go.kr/data/15091221/fileData.do

체감 환산 주석(필수). "하루 약 36.6억 원"은 체감 환산용 근사치이며, 누적 피해액(1–7월)과 건당 평균(1분기)의 기준 기간이 다르다. 전체 피해 중 기관사칭형 51%는 경찰청 발표를 인용한 보도 기준이며, 경찰청 보도자료 원문은 원문 확인 진행 중. 50대 이상 비중 시계열 주석. 2023년 32%·2024년 47%는 경찰청 국수본 발표를 인용한 보도 계열에서 나온 값이며(연도별 발표 집계), 2025년 1분기 53%만 [1] 보도에서 직접 확인된다. 세 값을 한 문장으로 제시할 때는 연도별 발표 집계임을 함께 밝힌다. 32%·47%의 [1] 원문 대조는 확인 진행 중.

2. 디지털정보격차 — 한국지능정보사회진흥원(NIA)

# 자료 기준 시점 본문에서 쓰인 수치 원문·보도
[8] 2024 디지털정보격차 실태조사 2024년 취약계층 접근 96.5% · 활용 80.0% · 역량 65.6%, 고령층 종합 수준 71.4%(계층 중 최저), 농어민 80.0% 통계 요약: https://www.iitp.kr/kr/1/knowledge/statisticsView.it?masterCode=publication&searClassCode=K_STAT_01&identifier=02-008-250328-000002 / 보고서 원문: https://www.nia.or.kr/site/nia_kor/ex/bbs/View.do?cbIdx=81623&bcIdx=27832&parentSeq=27832
[9] 디지털정보격차실태조사 통계자료 (공공데이터포털, XLSX) 연간 갱신 진단 문항 설계의 연령대별 역량 분포 참조 https://www.data.go.kr/data/15038422/fileData.do — 공공저작물 제2유형(출처표시 + 상업적 이용금지), 설계 참고용으로만 사용

3. 금융이해력 — 한국은행 · 금융감독원

# 자료 기준 시점 본문에서 쓰인 수치 원문·보도
[10] 전국민 금융이해력 조사 2024년 성인 금융이해력 65.7점, 직전 조사 66.5점 대비 하락 조사 결과 원문 원문 확인 진행 중 — 현재 인용 근거는 보도 [4]: https://www.insnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=90000

4. 사이버 위기대응 모의훈련 — 과학기술정보통신부 · 한국인터넷진흥원(KISA)

# 자료 기준 시점 본문에서 쓰인 수치 원문·보도
[11] 2026년 상반기 사이버 위기대응 모의훈련 결과 (훈련기간 2026.5.11–5.22, 발표 2026.6.26 / 아시아투데이 보도) 2026년 상반기 630개 기업 · 임직원 255,460명 참여, 해킹메일 훈련 569개사, 열람률 41.6%, 첨부파일 클릭률 12.7%, 디도스 대응 훈련에서 재참여 기업 평균 20분 vs 신규 참여 기업 3배 이상 https://www.asiatoday.co.kr/kn/view.php?key=20260626010009374

인용 규율. ① 재참여 우위 수치는 디도스 대응 훈련 지표이므로 훈련 유형을 반드시 병기한다. ② 보도자료 원문은 원문 확인 진행 중 상태이며, 발표일과 핵심 수치는 복수 언론에서 교차 확인됐다. ③ 이 수치를 우리 영역 지표와 직접 비교하지 않는다(대상·채널·난도가 다르다). 용도. 금융안전 영역 실습 설계의 방법론 선례다 — 국가가 기업을 대상으로 집행 중인 모의훈련의 설계를 참조했음을 밝히는 근거이며, 비교 정리는 부록 C에 있다.

5. 규제·정책 환경

# 자료 기준 시점 본문에서 쓰인 진술 원문·보도
[12] AI 기본법 시행 2026년 1월 "AI 기본법이 2026년 1월 시행" 원문 확인 진행 중
[13] 금융위원회 AI 활용 7대 원칙 통합 가이드라인 2026년 7대 원칙 명칭(거버넌스·합법성·보조수단성·신뢰성·금융안정성·신의성실·보안성) 및 원칙별 대응 원문 확인 진행 중
[14] 전자금융감독규정 시행세칙 개정 2026년 4월 20일 시행 보안 평가 통과 SaaS의 내부 업무망 사용 허용(망분리 규제 완화) 원문 확인 진행 중
[21] 통신사기피해환급법(전기통신금융사기 피해 방지 및 피해금 환급에 관한 특별법) — 법제처 국가법령정보센터 2024-02-27 공포 · 2024-08-28 시행 금융안전 영역이 다루는 보이스피싱·스미싱의 법률상 정의 근거 https://www.law.go.kr/법령/전기통신금융사기피해방지및피해금환급에관한특별법 — 확인 2026-08-18
[22] 금융위원회 보도자료 「생애주기별 금융교육을 통해 국민의 금융역량을 강화해 나가겠습니다」(2025년 제2차 금융교육협의회) 2025-12-22 생애주기별 금융교육으로 국민의 금융역량 강화, 고령층 금융피해 예방 교육 집중 방향 https://fsc.go.kr/no010101/85904 — 확인 2026-08-18
[15] 금융위원회 「포용금융 전략 추진단」 구성·운영방안 발표 2026.5.28, 분과 가동 6.29 / 7.6 / 7.7 금융소비자 보호가 정책 축으로 부상 금융산업분과 킥오프: https://www.fsc.go.kr/no010101/87268 / 정책서민분과: https://www.fsc.go.kr/no010101/87210 / 감독총괄분과: https://www.fsc.go.kr/no010101/87265

[22]의 용도. 기획서가 쓰는 금융역량이 정책 문서에 실재하는 용어임을 보이는 근거다. 금융위원회가 생애주기별 금융교육으로 국민의 금융역량을 강화하겠다는 방향을 밝히면서 고령층 금융피해 예방 교육을 함께 명시했다.

6. 공공 교육사업 — 연계 검토 대상

아래 기관·사업은 연계 검토 대상이며 협의·확정된 바 없다. 진입 절차와 심사 요건은 확인되지 않았다.

# 기관·사업 확인 시점 본문에서 쓰인 진술 원문
[16] 서울시50플러스재단 2026-08-16 서울시 출연기관, 40~64세 대상, 시민제안형 교육과정 제도 https://www.50plus.or.kr/
[17] 서울시평생학습포털 2026-08-16 온라인 콘텐츠 공급 경로, 법정의무교육 분야 포함 https://sll.seoul.go.kr/
[18] 서울런4050 2026-08-16 40~64세 대상 서울시 평생학습 브랜드 http://slei.seoul.kr/notice/noticeView.do?tBoardIdx=4611
[19] 4050 인생디자인학교 (모집 보도) 2026 하반기 약 250명 규모 코호트 — 사전·사후 측정 대상으로 검토 https://www.allrevenews.com/news/503799

7. 공공데이터 활용

# 데이터셋 제공 활용 원문
[20] 행정안전부_대한민국 공공서비스(혜택) 정보 (보조금24 원천) REST API, JSON/XML, 자동승인·무료 생활금융 영역(지원제도 탐색)의 데이터 소스 https://www.data.go.kr/data/15113968/openapi.do
[7] 경찰청_전화금융사기 피해자 연령별 현황 CSV + 자동변환 오픈API 타겟 세그먼트·훈련 문항 구성비 설계 https://www.data.go.kr/data/15091221/fileData.do
[9] NIA_디지털정보격차실태조사 통계자료 XLSX, 공공저작물 제2유형 진단 문항 설계 참고(재배포하지 않음) https://www.data.go.kr/data/15038422/fileData.do

8. 내부 추정 수치 — 검증 대기

아래 수치는 팀 기획서에 제시된 기대효과이며, 산출 근거가 되는 외부 출처가 아직 확인되지 않았다. 검증된 인용 통계(1~7절)와 성격이 다르므로 별도 표로 분리해 상태를 기록한다.

수치 출처 상태
금융 사기 인지율 기존 대비 75% 이상 향상 팀 내부 추정 — 산출 근거 미확인 검증 대기
안전 행동 실천율 20~30% 개선 팀 내부 추정 — 산출 근거 미확인 검증 대기
개인 대상 연간 금융 사기 피해액 약 1,380억원 감소 팀 내부 추정 — 산출 근거 미확인 검증 대기

9. 표기 정정·정밀화 이력

# 대상 처리
1 향후 발전 방향 2단계의 게이미피케이션 컨텐츠 도입 웹 재현 시 표준 표기 콘텐츠 로 정정
2 [1] 기준 시점 2025 원자료 기준인 2025년 1분기 로 정밀 표기(0절 대조표에 병기)

표기 상태 요약. 위 22개 항목 중 원문 주소가 확보된 항목은 18개이며, 나머지 4개([10] 금융이해력 조사 원문, [12] AI 기본법, [13] 금융위 가이드라인, [14] 시행세칙)는 언론 보도·정책 자료를 근거로 인용한 상태이고 원문 대조가 확인 진행 중이다. 이 4개는 모두 공개 자료이므로 원문 확보를 우선 과제로 두며, 확보 시 해당 행의 주소를 교체한다. 원문 대조 결과 값이 달라지는 항목이 나오면 본문 수치를 함께 정정한다.


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