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하나은행, '햇살론 이자 캐시백'으로 서민·취약계층 포용금융 확대 外
하나은행, '햇살론 이자 캐시백'으로 서민·취약계층 포용금융 확대 [이코노믹데일리] 하나은행은 서민·취약계층 금융부담 경감 지원을 위해 '햇살론 이자 캐시백' 프로그램을 시행한다고 29일 밝혔다. 이번 하나은행 '햇살론 이자 캐시백' 프로그램은 지난 8일 수원시 서민금융통합지원센터에서 열린 포용적 금융 대전환 제1차 회의에서 발표된 포용금융 확대 방안 중 하나로, 햇살론 특례보증과 일반보증 신규 손님 대상으로 신규일로부터 1년 동안 대출 잔액의 2% 수준을 월 환산하여 매월 현금으로 돌려주는 프로그램이다. 예를 들어, 햇살론 손님이 대출원금 1000만원, 대출금리 12.5%인 경우, 이자납부 후 다음 달 세 번째 영업일에 1만6667원(1000만원x2%÷12개월)을 1년 동안 매월 환급돼 1년간 총 20만원 상당액을 하나머니로 캐시백 받을 수 있다. 햇살론은 대표적인 서민금융상품으로서, 해당 금리는 서민금융진흥원 보증료율(최대 6.5%)과 은행의 이자율(6%)을 합해 결정된다. 이번 햇살론 이자 캐시백 프로그램시행을 통해 최근 서민금융진흥원의 보증료율 인하한 것에 더해 실질적으로 은행 이자율을 추가 감면함으로써 서민·취약계층의 금융부담 경감이 배가될 것으로 기대하고 있다. 하나은행 포용금융상품부 관계자는 "이번 이자 캐시백 프로그램을 시작으로 서민·취약계층이 제도권 금융에서 보다 낮은 비용으로 원활하게 자금을 이용할 수 있도록 지속적으로 포용금융 신사업을 발굴·추진하겠다"고 말했다. 케이뱅크, 은행권 최초 클라우드 기반 R&D망 구축 케이뱅크가 금융권의 망분리 환경을 넘어 클라우드 기반의 유연한 연구개발 환경을 조성했다. 케이뱅크는 은행권 최초로 클라우드 기반의 연구개발망을 구축했다고 29일 밝혔다. 연구개발망은 내부망과 분리된 독립적인 환경에서 새로운 기술과 서비스를 사전에 검증(PoC)하고 테스트하기 위한 개발 전용 인프라다. 클라우드 기반 연구개발망은 보안성을 유지하면서도 개발 자유도와 실험 속도를 대폭 높이고 비용 효율성까지 확보한 것이 특징이다. 기존에는 금융권 개발 환경이 내부망에 묶여 있어 높은 보안성을 확보하는 대신 외부 기술 활용이 크게 제한됐고 신기술 실험에도 제약이 있었다. 이번 연구개발망은 내부망과 분리된 클라우드 환경으로 구축돼 기존 금융권 개발 환경의 제약을 해소했다. 데이터 반입과 생성형 AI(인공지능) 기술 접근이 자유로워지면서 AI·빅데이터 기술 검증 속도가 크게 향상됐고, 신기술의 적용 가능성 평가부터 실제 서비스 전환까지의 기간도 대폭 단축됐다. 특히 제휴 비즈니스 서비스 개발 측면에서 개발 속도와 검증 효율이 크게 개선된다. 기존에는 제휴사 API(인터페이스) 연동을 위해 방화벽 설정, 보안 심의 등 복잡한 절차를 거쳐야 했지만, 연구개발망에서는 제휴사 API를 먼저 호출해 품질을 사전 검증하며 초기 개발단계부터 속도를 높일 수 있게 됐다. 보안 측면에서는 클라우드에 최적화된 보안 체계를 도입해 보안성을 높였다. 연구개발망에는 제로트러스트 보안 모델을 적용해 인증·권한 관리와 시스템 접근을 일원화하고, 악성코드 유입과 비인가 자료 반출 등 보안 사고 가능성을 원천적으로 차단한다. 또한 클라우드 기반으로 연구개발망을 구축하면서 온프레미스(자체 서버 구축) 환경 대비 설비·운영 비용을 약 70% 절감했다. 기존 온프레미스 방식은 전산실 공간 확보 등 각종 설비 비용과 유지보수 부담이 컸지만 클라우드 환경으로 구축하면서 비용을 크게 줄였다. 우리銀, 공공기관 AX 전환 지원 나선다 우리은행은 서울 중구 본점에서 한국상용인공지능소프트웨어협회와 'AI(인공지능) 확산 및 금융·산업 협력 강화를 위한 업무협약'을 체결했다고 29일 밝혔다. 이번 협약은 공공 및 기관금융 분야에서 AI·SW 기술 활용을 확대하고 금융과 기술을 연계한 협력 체계를 구축해 디지털 전환과 인공지능 전환을 보다 효율적으로 추진하기 위해 마련됐다. 양 기관은 협약에 따라 △공공기관 대상 AI 기반 금융·행정 융합 서비스 공동 개발 △금융·행정 연계 디지털 전환 및 인공지능 전환 가속화 △데이터 분석·자동화·보안 등 핵심 기술 분야 협력을 추진할 계획이다. 이를 통해 공공·기관금융 전반의 업무 효율성과 서비스 품질을 높이는 AI 기반 운영 환경 구축을 목표로 한다. 한국상용인공지능소프트웨어협회는 AI·SW 기술 동향과 회원사 네트워크를 기반으로 기술 자문과 참여 기업 매칭을 지원하고, 우리은행은 기관금융 고객 네트워크와 금융 전문성을 활용해 AI 기반 금융 서비스 기획과 실무 협력을 담당한다. 양 기관은 향후 공공기관과 지방자치단체, 교육기관 등을 대상으로 한 다양한 공동 프로젝트에도 참여할 방침이다. 어윤호 한국상용인공지능소프트웨어협회 회장은 "이번 협약을 계기로 우리은행이 보유한 금융 및 기관 인프라를 AI·SW 기술 확산의 중요한 채널로 삼아, 공공·금융 분야에서 체감할 수 있는 AI 혁신 사례를 만들어 내겠다"고 말했다. 조세형 우리은행 기관그룹 부행장은 "국내 AI 소프트웨어 산업을 대표하는 협회와의 협업을 통해 공공·금융 분야 디지털 혁신을 한층 속도감 있게 추진할 수 있게 됐다"며 "우수한 AI·SW 기술력과 은행의 금융 인프라를 결합해 고객에게 편리하고 스마트한 금융 서비스를 제공해 나가겠다"고 말했다.
2026-01-29 09:09:24
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'구조 개편' 승부수 GS리테일…'편의점·슈퍼' 분리로 수익성 강화할까
[이코노믹데일리] GS리테일이 편의점과 슈퍼를 분리하는 운영 구조 개편에 나서며 본업 체질 개선에 속도를 내고 있다. 채널별 손익을 따로 관리하는 구조를 마련한 뒤 매장·애플리케이션·멤버십 데이터를 결합한 O4O 전략을 앞세워 리테일 미디어 시장 공략까지 강화하는 흐름이다. 점포 단위 수익성과 디지털 기반 수익원을 동시에 끌어올리려는 구상으로, 사업 재정비 효과가 실적 개선으로 이어질 수 있을지 주목된다. 4일 업계에 따르면 GS리테일은 최근 편의점과 슈퍼를 각각 독립 사업부로 전환했다. 기존에는 두 채널이 하나의 플랫폼 체계 안에서 운영돼 상품 전략과 물류·마케팅 방향이 공통 구조에서 결정됐지만, 이번 개편으로 각 사업부가 별도 손익 책임을 갖는 체제로 바꿨다. 편의점은 근거리 소비 중심 채널이고 슈퍼는 장보기·배송 기반 채널로, 출점 전략·재고 운용·비용 구조가 크게 다르다. 이를 독립 사업부로 나누면 점포 단위 수익성을 더 세밀하게 관리할 수 있고, 채널별 전략 조정 속도도 빨라진다. 두 사업부를 분리하는 동시에 상품기획, 디지털 전략, 데이터 분석 등 공통 기능은 플랫폼 조직으로 묶었다. 점포·구매·고객 데이터를 한곳에서 분석해 채널별 전략을 빠르게 반영하고, 중복 비용을 줄이는 효과가 있다. 이 같은 결정은 최근 실적 흐름과 맞물린 것으로 풀이된다. GS리테일의 지난해 매출은 11조6551억원으로 전년 대비 4.7% 증가했지만, 영업이익은 2391억원으로 18.1% 감소했다. 당기순손익은 261억원 순손실로 적자 전환했다. 사업부 별로 보면 편의점이 외형을 이끌었지만 이익이 줄었다. 지난해 편의점 매출은 8조6661억원으로 전년 대비 5.1% 늘었지만, 영업이익은 1946억원으로 10.9% 감소했다. 점포 수 확대에 따른 감가상각비, 광고·판촉비 등 운영비가 늘어난 영향이 컸다는 분석이다. 반면 GS더프레시(슈퍼)는 매출 1조6080억원, 영업이익 315억원으로 각각 11.1%, 15.4% 늘며 두 자릿수 성장을 기록했다. 다만 대형마트와 온라인 장보기 경쟁 심화로 중장기적으로 물류·인력·마케팅 비용 부담이 계속되는 구조가 지속되고 있다. GS리테일이 편의점과 슈퍼 사업을 분리한 것은 이런 채널별 손익·비용 구조 차이를 전제로 전략 조정 속도를 끌어올리려는 조치로 해석된다. 기존에는 두 채널이 하나의 플랫폼 조직 안에서 함께 운영되면서 공통 기능을 공유했지만, 각 채널이 겨냥하는 상권과 고객층, 구매 패턴이 다르다. 편의점은 소량·고빈도 구매가 중심이고 상권과 고객군, 구매 시간대가 뚜렷하게 나뉜다. 슈퍼는 장보기를 기반으로 온라인 주문과 배송 연계가 필수적이어서 재고 운용과 물류 체계가 핵심이다. 이 같은 채널을 동일한 출점 기준, 동일한 프로모션 구조, 동일한 손익 책임 체계로 관리하는 데는 한계가 있을 것으로 보인다. 편의점과 슈퍼를 나누면 각 채널의 손익을 분리해 점포 단위 수익성을 정밀하게 관리할 수 있고, 상품 구성과 물류·배송 전략도 채널 특성에 맞춰 따로 설계할 수 있다. GS리테일은 구조 개편과 함께 O4O 전략과 리테일 미디어 사업도 강화하고 있다. 애플리케이션과 매장, 멤버십을 연결해 고객이 어느 경로에서 구매하든 동일한 경험을 제공하고, 점포 재고를 기반으로 주문과 픽업을 가능하게 하는 구조다. 편의점과 슈퍼가 생활권 내에 촘촘히 분포한 만큼 재고 운영과 근거리 배송에서 이점을 갖고 있다. 리테일 미디어 사업 또한 본업과의 결합도가 높다. 매장 내 디지털 화면과 애플리케이션 노출 영역 등 온·오프라인 접점을 광고 자산으로 전환해 제조사와 브랜드에 광고·프로모션 공간을 제공하는 방식이다. 매장 방문 데이터와 앱 이용 데이터를 결합해 광고 효율을 높이는 구조는 상품 판매 마진이 낮은 오프라인 유통사 입장에서 새로운 마진 보완책으로 주목받고 있다. GS리테일 관계자는 “조직 개편은 유통 업태 간 경쟁 심화, 인공지능 기술 발전 가속화 등 경영 환경 변화에 맞춰 사업 경쟁력을 강화하는 데 중점을 뒀다”며 “주력 사업 중심의 BU 체제 전환으로 경영 효율성을 극대화할 것으로 기대한다”고 말했다.
2025-12-04 16:57:15
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