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'신한·미래' 제재 최다 불명예…절실해진 '내부통제'
[이코노믹데일리] 지난해 금융당국으로부터 가장 많은 제재를 받은 곳은 신한투자증권, 미래에셋증권으로 나타났다. 당국이 올해 종합금융투자사업자(종투사) 지정을 공식화하면서 내부통제 강화가 업계 최대 과제로 떠올랐다. 1일 금융감독원과 국내 10대 증권사(한국·미래에셋·삼성·키움·NH·메리츠·KB·신한·하나·대신) 사업보고서에 따르면 지난해 금융당국으로부터 가장 많이 제재를 받은 곳은 신한투자증권으로 집계됐다. 신한투자증권이 15건(회사 10건·임직원 5건)으로, 임직원 4명에게 내부통제 기준 마련 의무를 위반해 감봉 처분이 내려졌다. 또 금융당국으로부터 전자금융거래 안전성 확보 의무를 지키지 않아 기관주의를, 증권신고서 제출의무를 어겨 총 4차례 과징금이 부과됐다. 다음으로 미래에셋증권이 8건(회사 7건·임직원 1건)의 제재를 받았다. 금감원은 작년 말 미래에셋증권에 유동성비율 유지 의무 위반과 업무보고서 미제출을 이유로 기관주의 처분을 내렸다. 반면 삼성증권과 하나증권 최근 3년간 제재 현황이 전무했다. 양사 모두 가장 최근 제재를 받은 것은 지난 2022년이 마지막이다. 올해 들어 금융당국 제재가 급증한 곳은 한국투자증권과 KB증권이다. 한국투자증권은 금감원으로부터 지난 한 달간 총 3건의 제재를 받았다. 불건전 영업행위와 집합투자재산 운용지시 금지를 위반해 회사에 지난달 31일 기관경고와 과태료 4490만원을, 임직원(14명)에게는 정직 및 견착 등의 제재를 받았다. 이달 1일에는 전자금융거래 안전성 확보 의무를 어겨 기관주의 및 과태료, 임직원(2명) 제재, 18일에는 금융상품 불완전판매와 설명의무 위반으로 기관경고와 임직원 4명에 제재가 주어졌다. KB증권도 올해 3건의 제재 요구를 받았다. 지난 1월에는 상품 설명 확인의무 위반으로 과태료를, 지난달에는 불건전 영업행위로 기관경고 및 과태료, 임직원(8명) 제재가 이어졌다. 금융당국이 올해 하반기 종합금융투자사업자(종투사) 신규 지정을 예고하면서 투자금융업계는 긴장하는 분위기다. 앞서 금융위원회는 이달 9일 '증권업 기업금융 경쟁력 제고방안'을 공개하면서 오는 3분기 발행어음과 종합투자계좌(IMA)를 영위할 수 있는 종합금융투자사업자(종투사) 증권사를 지정한다고 밝혔다. 금융당국은 종투사 지정 심사 조건으로 자기자본, 내부통제, 이해상충 방지 체계를 핵심적으로 보겠다고 언급하면서 증권사들도 관련 제도를 신설하거나 책무구조도 도입을 준비하는 등 내부통제에 주력하는 모습이다. 지난해 상장지수펀드(ETF) 유동성공급(LP) 관련 1300억원 금융사고가 발생한 신한투자증권도 초대형 투자은행(IB) 신청을 공식화하면서 최근 내부통제를 평가 및 보상의 최우선 원칙으로 삼겠다고 밝혔다. 또 신한투자증권은 준법감시관리자 인력을 늘리면서 감사정보분석팀을 신설했고 내부통제 관리 책임을 부점장급까지 확대하는 등 내부통제 제도를 강화했다. KB증권, 하나증권, 메리츠증권도 책무구조도를 준비하는 것으로 알려졌다. 투자금융업계 관계자는 "인가를 준비하고 있는 증권사에서는 내부통제가 가장 중요해졌다"며 "올해 일부 곳에서 발생한 회계 오류 관련 당국 심사 결과와 국고채 입찰 담합 행위 관련 공정거래위원회 제재 결과가 주요 변수가 될 수 있다"고 말했다.
2025-05-01 06:06:00
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코웨이, 1년 넘게 동명이인 렌탈 요금 합산 인출
[이코노믹데일리] 국내 가전 렌탈업계 1위 코웨이의 정수기 렌탈 서비스를 이용중인 고객의 계좌에서 동명이인(同名異人)의 렌탈 요금이 합산 인출되는 사건이 발생했다. 피해 고객은 자신도 모르는 사이 본인의 계좌에서 1년여 동안 자동이체로 총 67만원이 추가로 빠져나간 것을 발견해 문제를 제기했고, 코웨이 측은 오류를 인정하고 전액 환불 조치했다. 최근 코웨이 서비스를 이용 중인 고객 A씨는 자동이체로 납부하는 렌탈 요금이 본인이 알고있는 것 보다 많이 인출되는 것을 이상하게 여겨 고객센터에 문의했다. 상담원은 A씨 명의로 서울 주소지 외에 경남 거창에도 정수기 렌탈 계약이 활성화돼 있다고 안내했다. A씨는 해당 지역에 연고가 전혀 없으며, 제품을 설치한 사실이 없다며 확인을 요구했다. A씨는 이게 말로만 듣던 명의 도용 인가 싶어 매우 놀랐다고 전했다. 코웨이 측은 "자체 확인 결과, 이번 사건은 전산 시스템상의 오류 때문에 발생한 것"이라고 A씨에게 설명했다. 코웨에 상담원에 따르면 A씨와 이름 및 법정 생년월일이 동일한 다른 고객 B씨가 2010년 거창에서 코웨이 제품을 일시불로 구매한 이력이 있었다. 이후 2013년, A씨가 서울에서 렌탈 서비스를 신규 계약했을 때, 시스템이 동일한 이름과 생년월일을 가진 기존 고객 B씨의 코드로 A씨의 계약을 잘못 통합 처리했다. 문제는 2023년 10월, 거창의 B씨가 새로운 렌탈 계약을 하면서 발생했다. B씨의 신규 렌탈 계약이 이미 잘못 통합된 고객 코드로 처리되면서, B씨의 렌탈 요금까지 A씨의 자동이체 계좌에서 출금되기 시작한 것이다. 이로 인해 1년 넘게 총 67만7590원이 A씨의 계좌에서 출금됐다. A씨는 "자동이체라 꼼꼼히 확인하지 못한 내 잘못도 있지만, 이런 일이 발생해 매우 놀랐고, 며칠이 지난 지금도 가슴이 뛴다"며 "아무리 동명이인이고 생년월일이 같다고 해도 주소가 다르고, 요즘 가장 강력한 본인인증 수단인 휴대전화 번호가 다른데, 이런 일이 있을 수 있는지 의문"이라며 놀란 가슴을 쓸어내렸다. 코웨이 상담원은 "저희 전산 문제로 발생한 부분에 대해 사과 말씀드린다"며 "시스템 오류"라고 설명했다. 이어 "최대한 빠르게 고객님 통장으로 해당 금액을 환불 조치하고, 두 고객님의 코드를 분리해 관리하겠다"고 약속했다. 이틀 후 해당 금액은 A씨 계좌로 환불조치 됐다. 이번 사건과 관련해 코웨이 관계자는 "소비자와 원만히 해결된 사안"이라며 "전산상 오류가 발생해 앞으로 같은 일이 발생하지 않도록 시스템 점검을 했으며 입력값을 변경했다"고 말했다. 한편 피해자 A씨는 "소비자와 원만히 해결된 사안"이라고 답한 코웨이 측 반응을 전해 듣고 "환불은 당연한 것이다. 오류를 인정하고 사과만 했을 뿐 정신적·시간적 피해에 대해 단 한마디 언급도 없었으면서, '환불 조치 했다'가 아니라 '원만히 해결됐다'고 답변했다니 기가 막힌다"며 불쾌감을 나타냈다.
2025-04-29 16:27:04
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키움증권의 전산장애, 신뢰 추락 막으려면 책임 있는 해명이 필요하다
[이코노믹데일리] 최근 키움증권이 이틀 연속으로 거래 시스템 장애를 겪으며 투자자들의 불안감이 극대화되고 있다. 특히 이번 사고는 하루가 아니라 이틀이나 연속으로 발생한 초유의 사건으로, 그 충격과 파장은 쉽게 가라앉지 않을 것으로 보인다. 주식 거래의 생명은 신속성과 안정성에 있다. 투자자들은 시시각각 변동하는 시장에서 원하는 시점에 매매 주문을 내야 한다. 거래 지연이나 시스템 오류가 발생하면 투자자들이 감수해야 할 손해는 치명적일 수 있다. 이번 키움증권의 거래 먹통 사태는 투자자들이 그동안 믿고 거래했던 온라인 플랫폼의 안정성과 신뢰성에 대한 근본적인 의문을 던지고 있다. 더욱 심각한 문제는 사고 발생 이후 키움증권이 즉각적인 원인 파악과 해명조차 제대로 하지 못하고 있다는 점이다. 통상 금융권의 전산사고는 대부분 단시간 내에 원인이 밝혀지고 대응책이 발표되는 것이 일반적이다. 하지만 이번 키움증권 사고는 그 과정이 지체되면서 투자자들이 답답함을 넘어 불안과 분노로까지 이어지고 있다. 이로 인해 온라인 주식 투자 커뮤니티에서는 "증권사를 바꾸겠다"거나 "믿을 수 없다"는 등 키움증권에 대한 신뢰 상실의 목소리가 갈수록 높아지고 있다. 이러한 상황이 발생한 배경으로 금융권 일각에서는 키움증권이 자체적으로 전산 시스템을 운영하는 것이 아니라, 모회사인 다우기술에 시스템 개발과 운영을 의존하고 있다는 점을 지목하고 있다. 키움증권과 시스템 운영 주체가 다른 탓에 신속한 원인 파악과 해결이 늦어지고 있다는 분석이다. 일반적으로 자체 시스템을 운영하는 금융회사들은 전산 장애가 발생할 경우 빠른 내부 대응이 가능하지만, 시스템을 외부에 맡기면 즉각적이고 명확한 대처가 어려워질 가능성이 있다. 이번 키움증권의 상황이 그 전형적인 사례일 수 있다. 키움증권은 국내 온라인 증권사 시장에서 압도적인 점유율을 자랑하며 투자자들에게 막강한 영향력을 행사해 왔다. 하지만 이번 사태로 투자자들의 신뢰에 심각한 균열이 발생했다. 전산 시스템 장애는 어느 증권사에서든지 간혹 발생할 수 있지만, 문제 발생 시 얼마나 신속하게 원인을 밝히고, 투자자들에게 명확히 설명하는가가 금융사의 역량을 가늠하는 중요한 잣대다. 키움증권은 그동안 저렴한 수수료와 편리한 온라인 거래 환경을 앞세워 수많은 개인투자자를 유치했지만, 이번 사태로 ‘싼 맛에 쓰는 증권사’라는 부정적인 인식까지 자리 잡을 우려가 있다. 이제 금융감독원까지 나서 전산 사고의 원인과 사실관계를 면밀히 조사하고 있다. 금감원의 조사 결과에 따라 키움증권은 법적 책임은 물론, 투자자 손실 보상 문제까지 다뤄야 할 가능성도 존재한다. 무엇보다 이번 사태를 계기로 키움증권은 단순한 전산 장애의 해결을 넘어, 시스템 운영의 근본적인 점검과 내부 관리체계 개편에 나서야 한다. 투자자들의 신뢰 회복을 위해서는 사고 발생 후 대응을 포함한 종합적인 개선책을 발표하고, 책임 있는 해명을 통해 재발 방지의 의지를 명확히 보여야 할 것이다. 결국 투자자들은 안정적이고 믿을 수 있는 거래 환경을 원한다. 키움증권이 다시 투자자의 신뢰를 회복하기 위해서는 철저한 반성과 함께 보다 명확하고 투명한 후속 대책 마련이 필수적이다. 이번 사고를 단순히 '기술적 오류'로 치부하지 말고, 근본적인 체질 개선의 계기로 삼아야 할 것이다. 키움증권의 현명한 대응을 기대해 본다.
2025-04-14 07:08:00
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알리바바 클라우드, 엣지 기기용 멀티모달 AI 'Qwen2.5-Omni-7B' 공개
[이코노믹데일리] 알리바바 그룹의 디지털 기술 및 인텔리전스 핵심 부문인 알리바바 클라우드가 최신 멀티모달 인공지능(AI) 모델 'Qwen2.5-Omni-7B'를 31일 새롭게 선보였다. Qwen2.5-Omni-7B 모델은 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 여러 유형의 입력 데이터를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 엔드투엔드(end-to-end) 방식으로 개발되었다. 사용자의 다양한 입력에 대해 실시간 텍스트 응답은 물론, 자연스러운 음성 답변까지 생성 가능하다. 특히 70억 개(7B)의 상대적으로 적은 파라미터로 구성된 경량 모델임에도 불구하고 성능 저하 없이 강력한 멀티모달 처리 능력을 구현한 점이 특징이다. 이러한 컴팩트한 설계와 고성능의 조합은 지능형 음성 애플리케이션과 같이 실제 환경에서 민첩하고 비용 효율적으로 작동해야 하는 AI 에이전트 개발에 유리하다. 예를 들어 시각 장애인이 주변 환경을 실시간 음성 설명으로 인지하도록 돕거나 동영상 속 재료를 분석해 요리법을 단계별로 안내하는 등의 서비스 구현이 가능하다. 알리바바 클라우드는 Qwen2.5-Omni-7B 모델을 오픈소스 커뮤니티에 공개했다. 현재 허깅페이스(Hugging Face)와 깃허브(GitHub)를 통해 누구나 접근할 수 있으며 자체 플랫폼인 큐원 챗(Qwen Chat)과 모델스코프(ModelScope)에서도 이용 가능하다. 이번 모델의 우수한 성능은 혁신적인 아키텍처 설계에 기반한다. 텍스트 생성(Thinker)과 음성 합성(Talker) 기능을 분리하여 모달 간 간섭을 최소화한 'Thinker-Talker 아키텍처', 비디오와 오디오 입력을 효과적으로 동기화하여 일관된 콘텐츠 생성을 돕는 'TMRoPE' 위치 임베딩 기술 그리고 끊김 없는 음성 상호작용을 위해 지연 시간을 줄인 '블록와이즈 스트리밍 처리' 기술 등이 적용되었다. Qwen2.5-Omni-7B는 이미지-텍스트, 영상-텍스트, 영상-음성 등 다양한 조합의 방대한 데이터셋으로 사전 학습되어 여러 종류의 작업에서 강력한 성능을 발휘한다. 특히 시각, 청각, 텍스트 정보를 복합적으로 이해하고 추론하는 능력을 평가하는 OmniBench 벤치마크 등 멀티모달 처리 능력이 중요한 평가에서도 최고 수준의 성능을 기록했다. 또한 인컨텍스트 러닝(ICL)과 강화학습(RL)을 통해 문맥에 맞는 음성 이해 및 생성 능력을 향상시키고 음성 응답 시 발음 오류나 부자연스러운 끊김 현상을 크게 줄여 안정성을 높였다. 한편 알리바바 클라우드는 지난해 9월 Qwen2.5 시리즈를 처음 선보인 이후 올해 1월에는 'Qwen2.5-Max'를 출시하여 챗봇 아레나에서 7위를 기록하는 등 우수한 성능을 입증한 바 있다. 시각 이해 모델 'Qwen2.5-VL', 장문 처리 모델 'Qwen2.5-1M' 등도 오픈소스로 공개하며 Qwen 모델 라인업을 지속적으로 확장하고 있다.
2025-03-31 15:54:50
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