쉽게 설명 드리는 경제 및 IT 전문가입니다.
Q. 네이버나 카카오도 은행을 운영하고 있나요??
안녕하세요. 김강일 경제전문가입니다.카카오는 '카카오뱅크'라는 인터넷전문은행을 직접 설립하여 운영하고 있습니다. 카카오가 주도적인 역할을 하여 은행업 라이선스를 취득했으며, 예금, 대출, 송금, 카드 발급 등 기존 은행과 동일한 금융 서비스를 제공합니다. 현재 카카오뱅크는 국내 최대 인터넷은행으로 성장하여 상당수의 고객을 확보하고 있으며, 모바일 플랫폼을 기반으로 카카오톡과의 연동을 통해 편리한 금융 서비스를 제공하고 있습니다.반면, 네이버는 국내에서 자체적인 은행을 운영하지 않습니다. 대신 '네이버파이낸셜'을 통해 네이버페이, 대출 중개, 금융 상품 비교 등 다양한 금융 플랫폼 서비스를 제공하는 데 집중하고 있습니다. 예를 들어, 네이버의 스마트스토어 사업자를 위한 대출 상품은 기존 금융기관과의 협력을 통해 제공됩니다. '네이버페이 머니 계좌'와 같은 혁신적인 서비스도 제공하지만, 이는 네이버가 직접 은행 라이선스를 보유한 형태는 아닙니다. 다만, 해외에서는 자회사인 라인을 통해 '라인뱅크'라는 인터넷전문은행을 운영하고 있습니다.향후 계획을 보면, 카카오는 이미 카카오뱅크를 통해 은행업을 적극적으로 운영하며 종합 금융 플랫폼으로의 성장을 목표하고 있습니다. 네이버는 현재까지 국내 은행 설립 계획은 공식적으로 밝히지 않고 있으며, 금융 플랫폼 서비스 강화와 해외 라인뱅크 사업 확장에 주력할 것으로 보입니다.
Q. 집을구할때 대부분 담보대출 몇프로받나요?
안녕하세요. 김강일 경제전문가입니다.최근 통계에 따르면, 주택 구매 시 평균적인 주택담보대출 비율(LTV)은 은행권 기준으로 약 45% 수준입니다. 비은행 금융기관의 경우 평균 LTV가 57% 정도로 다소 높게 나타납니다.일반적으로 은행을 통해 주택담보대출을 받는 실수요자들은 주택 가격의 40%에서 50% 정도를 대출로 활용하는 경우가 가장 흔합니다. 정부의 LTV 규제 완화로 무주택자나 1주택자는 최대 70%까지 대출이 가능하지만, 실제 평균적으로는 40~50% 선에서 대출을 실행하는 경우가 많습니다.2030세대의 경우 대출 비율이 더 높을 수 있지만, 전체 평균으로 보면 주택 가격의 절반 이하로 대출을 받는 것이 일반적입니다. 다주택자나 투자 목적의 매수, 혹은 고소득층의 경우에는 평균보다 높은 LTV를 적용받기도 하지만, 전체적으로는 40~50% 선이 주택담보대출의 일반적인 비율이라고 이해하시면 됩니다. 따라서 주택 가격의 30%만 대출받는 경우는 자금 여력이 비교적 충분한 경우이며, 60% 이상의 LTV는 특정 조건 충족 시나 비은행권 이용 시에 해당될 수 있습니다.
Q. 기준금리는 어느 주기로 결정하는 건가요?
안녕하세요. 김강일 경제전문가입니다.한국은행 기준금리는 연 8회 열리는 금융통화위원회 본회의에서 결정됩니다. 대략 6주 간격으로 보시면 됩니다. 회의 일정은 매년 초에 미리 발표되며, 긴급한 상황 발생 시에는 임시회의를 통해 추가적인 금리 조정이 이루어질 수 있습니다.금융통화위원회는 국내외 경제 동향, 물가 수준, 금융 시장 상황 등을 종합적으로 검토하여 기준금리 수준을 결정하며, 이 결정은 발표 즉시 금융 시장 전반에 영향을 미치게 됩니다.
Q. 레버리지 투자는 위험하다고 하지 말라는데 이유가 몬가요??
안녕하세요. 김강일 경제전문가입니다.레버리지 투자를 장기적으로 권장하지 않는 이유는 몇 가지 핵심적인 요인으로 설명될 수 있습니다.첫째, 대부분의 레버리지 ETF는 일별 수익률을 배수로 추종하는 구조입니다. 시장은 지속적으로 등락을 반복하므로, 이 일별 변동성이 복리로 누적되면서 '변동성 드래그'라는 현상을 야기합니다. 이는 장기적으로 지수가 상승하더라도 레버리지 ETF의 누적 수익률이 단순 배수에 못 미치거나 오히려 손실을 볼 수 있는 구조적 한계를 의미합니다.둘째, 변동성 자체로 인한 수익률 저하, 즉 '변동성 감쇠' 효과는 레버리지 투자의 핵심적인 위험 요소입니다. 동일한 폭의 상승과 하락이 반복되더라도 레버리지 ETF는 더 큰 폭의 변동성을 겪으며 원금 손실 가능성이 커집니다. 실제 연구 결과에서도 2배 레버리지 ETF의 장기 수익률은 이론적인 2배보다 훨씬 낮고, 위험도는 오히려 2배 이상 증가하는 경향을 보입니다.셋째, 레버리지 ETF는 매일 포트폴리오를 재조정하는 과정에서 발생하는 수수료, 이자, 운용 비용 등이 장기적으로 누적되어 투자 수익률을 잠식합니다. 또한, 급격한 시장 하락 시에는 강제 청산 위험까지 존재하며, 이는 투자 원금 이상의 손실로 이어질 수 있습니다.실제로 지난 10년간의 시장 데이터를 살펴보면, 꾸준한 우상향에도 불구하고 레버리지 ETF의 장기 수익률이 원지수 대비 저조하거나 심지어 마이너스를 기록한 사례를 쉽게 찾아볼 수 있습니다. 이는 레버리지 투자가 장기적인 관점에서 얼마나 위험한지를 명확히 보여주는 증거입니다.결론적으로, 레버리지 투자는 단기적인 관점에서 특정 방향성에 대한 투기적 전략으로 활용될 수 있지만, 장기적인 자산 증식이나 노후 대비를 위한 투자로는 매우 부적절합니다. 장기적인 관점에서는 일반적인 1배 ETF를 활용하여 복리 효과를 누리는 것이 훨씬 안전하고 효율적인 전략입니다. 레버리지는 투자자가 변동성과 복리 효과, 그리고 잠재적 리스크를 충분히 이해하고 감당할 수 있는 범위 내에서만 신중하게 접근해야 할 금융 상품입니다.
Q. AI를 활용해 공공의 효율성을 높일려면 어떤 정책이 필요할까요?
안녕하세요. 김강일 경제전문가입니다.공공 분야에 AI를 효과적으로 도입하여 효율성을 높이기 위해서는 몇 가지 중요한 정책 방향을 고려해야 합니다.첫째, 정부 차원에서 일관되고 전략적인 AI 도입 가이드라인을 마련하는 것이 필수적입니다. 이는 부처 간의 중복 투자를 방지하고, AI 도입의 방향성을 명확히 제시하며, 책임 소재를 분명히 하여 투명성을 확보하는 데 기여할 것입니다. 각 기관의 최고 AI 책임자 임명이나 AI 활용 현황 공개 등이 좋은 예시가 될 수 있습니다.둘째, AI 성능의 핵심인 데이터 거버넌스와 품질 관리를 강화해야 합니다. 양질의 데이터를 확보하고 공유할 수 있는 체계를 구축하는 동시에, 데이터 보안, 개인 정보 보호, 윤리적 활용에 대한 명확한 기준과 기술적 조치를 마련해야 합니다.셋째, AI 활용에 대한 윤리적이고 책임감 있는 원칙을 확립해야 합니다. AI의 투명성, 공정성, 설명 가능성, 책임성을 보장하고, 알고리즘 의사 결정 과정 공개나 시민의 이의 제기 절차 마련 등을 통해 공공 신뢰를 확보해야 합니다. 시민 참여와 소통, 투명한 정보 공개 또한 중요합니다.넷째, AI 도입 및 활용 역량을 강화하기 위한 교육과 현장 협업이 필요합니다. 공공 부문 직원들의 AI 및 데이터 역량 교육과 더불어, AI 도입 과정에서 현장 직원의 의견을 적극적으로 수렴해야 합니다. 디지털 격차 해소를 위한 지원 정책 또한 간과해서는 안 될 부분입니다.마지막으로, AI 도입에 따른 잠재적 위험을 사전에 평가하고 관리할 수 있는 규제 및 리스크 관리 체계를 구축해야 합니다. 고위험 분야에 대한 별도의 관리 감독 체계를 마련하고, 중앙 정부와 지방 정부가 협력하여 위험을 모니터링하고 대응하는 시스템을 구축하는 것이 중요합니다.AI는 민원 상담, 직원 관리, 데이터 분석, 사이버 보안, 행정 자동화 등 다양한 공공 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 잠재력이 큽니다. 제시된 정책 방향들을 바탕으로 신중하게 접근한다면, 공공 서비스의 질을 향상시키고 행정 효율성을 극대화하는 데 크게 기여할 수 있을 것입니다.