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DLF 불완전판매한 은행 최대 80% 보상...역대 최고 수준

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Thursday, December 05, 2019, 17:12:39

금감원 분조위, 회부된 6건 모두 불완전판매 결정
“설명의무·적합성원칙 위반에 내부통제도 미흡”

 

인더뉴스 박민지 기자ㅣ대규모 투자자 손실이 발생한 해외금리 연계 파생결합펀드(DLF)에 대해 손실의 최대 80%를 배상하라는 결정이 내려졌습니다. 이는 역대 최고 수준의 배상비율입니다.

 

5일 금융감독원 금융분쟁조정위원회는 해외금리연계형 파생결합펀드(DLF) 투자손실 6건에 대한 배상비율을 40~80%로 결정했다고 밝혔습니다. 분조위는 이번에 다뤄진 6건 모두 불완전판매로 판단했습니다.

 

이날 분조위에 회부된 6건은 현재 금감원에 분쟁조정이 신청된 276건을 대표적인 유형으로 나눈 사례들입니다. 나머지 사례들은 이들 유형의 배상 기준에 따라 판매 금융사와 투자자가 자율조정을 하게 됩니다.

 

금감원은 은행이 DLF 가입자의 투자성향을 '공격투자형'으로 임의 분류하는 것은 불완전판매 중 적합성 원칙 위반으로 봤습니다. 초고위험상품인 DLF를 권유하면서도 '손실확률 0%', '안전한 상품' 같은 표현만 쓸 뿐 '원금전액 손실 가능성' 등 투자위험을 제대로 알리지 않은 것은 설명의무 위반으로 봤습니다.

 

특히 상품의 출시·판매 과정 전반에 걸친 심각한 내부통제 부실이 영업점 직원의 대규모 불완전판매를 초래해 고액·다수의 피해자를 양산한 점을 처음으로 배상 비율에 반영했습니다.

 

개별 사례별로 보면 80%, 75%, 65%, 55%, 40%(2건) 비율이 설정됐습니다. 80% 배상비율은 불완전판매 분쟁조정 사례 중 가장 높은 수치입니다. 기존에는 이론적인 마지노선이 70%였습니다.

 

금감원은 기본배상비율 30%에 내부통제 부실 책임 등 25%를 더한 뒤 개별사례에 따라 배상비율을 조정하는 방식을 선택했습니다. 기본배상비율 적용은 적합성 원칙과 설명의무를 위반한 데 따른 조치입니다.

 

여기에 내부통제 부실책임(20%), 초고위험상품 특성(5%)을 더했습니다. 그런 다음 은행의 책임 가중 사유와 투자자의 자기책임 사유를 투자자별로 가감 조정해 개별적인 배상 비율이 결정됩니다.

 

고령자 등 금융취약계층에게 설명을 소홀히 한 경우나 모니터링콜에서 '부적합 판매'로 판정됐음에도 재설명하지 않은 경우 등은 은행의 책임 가중사유가 됩니다.

 

금융투자상품 거래 경험이 많거나 거래금액이 크다면 은행의 책임 감경 사유가 됩니다. 은행이 적합성이나 설명 의무 등을 모두 준수했다면 배상 대상이 되지 않습니다. 분쟁조정 신청자와 은행이 20일 이내에 조정안을 수락하는 경우 조정이 성립됩니다. 조정이 성립되면 재판상 화해와 같은 효력을 발생하게 됩니다.

 

지난달 30일까지 총 276건의 DLF 민원이 제기됐습니다. 금감원은 이중 만기상환이나 중도환매로 손실이 확정된 210건에 대해서는 분조위의 배상 기준에 따라 은행의 자율조정 방식으로 조속히 배상이 이뤄지도록 한다는 방침입니다.

 

김상대 금융감독원 분쟁조정 2팀 국장은 “불완전판매 분쟁조정은 영업점 직원 위반 행위를 기준으로 배상비율을 결정했으나 이번 DLF 분쟁조정은 본점 차원의 과도한 수익추구 영업전략, 심각한 내부통제 부실이 대규모 불완전판매로 이어져 사회적 물의를 야기한 점을 최초로 배상비율에 반영했다”고 말했습니다.

 

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박민지 기자 freshmj@inthenews.co.kr

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KT, MS와 개발한 한국적 AI ‘SOTA K’ 출시

KT, MS와 개발한 한국적 AI ‘SOTA K’ 출시

2025.09.29 13:13:32

인더뉴스 이종현 기자ㅣKT[030200]가 마이크로소프트와의 전략적 협업을 통해 개발한 GPT-4o 기반 한국적 AI 모델 'SOTA K built on GPT-4o(이하 SOTA K)'를 출시했다고 29일 밝혔습니다. 기존 거대언어모델(LLM)은 영어권 중심 데이터로 학습돼 한국어와 한국의 독특한 사회·문화적 맥락 반영에 한계가 있었습니다. KT는 이를 해결하기 위해 고품질 한국 특화 데이터를 대규모로 확보하고 마이크로소프트와의 협력을 통해 GPT-4o를 한국 사회에 최적화된 모델로 발전시켰다고 설명했습니다. SOTA K는 한국적 AI의 4대 핵심 철학인 ▲데이터 주권 보호 ▲한국 문화 이해 ▲모델 선택권 보장 ▲안전하고 책임감 있는 AI를 구현합니다. 한국어 경어법·방언은 물론 법률·금융·역사 등 국내 특정 산업군 내에서 사용하는 전문 용어까지 자연스럽게 이해하고 생성할 수 있습니다고 회사 측은 설명했습니다. KT는 한국적 AI 지표를 새롭게 정의하고 이를 측정할 수 있는 자체 데이터셋을 구축해 정량 평가와 정성 평가를 진행했습니다. KT에 따르면 SOTA K는 한국어 이해·생성·추론·사회·문화·한국 전문지식 등 주요 지표에서 GPT-4o 대비 우위를 보였습니다. 특히 한국사·한국어·한국 법령 등 고난도 한국적 지식을 요구하는 대한민국 공무원 시험과 귀화 시험에서 GPT-4o 모델을 능가하는 성과를 거뒀습니다. 실제 고객 사례의 경우, 메리츠화재에서는 보험 업계에 특화된 약관의 자동 요약 리포트 생성과 상담원 스크립트 생성에서 SOTA K가 우수한 결과물을 보여줬습니다. EBS와의 협력에서는 초중고 난이도별 교과 문항을 생성하여 맞춤형 학습을 제공하는 측면에서 SOTA K의 활용 가능성이 확인됐습니다. 또 연세의료원에서는 영어와 한국어가 혼합된 의료 데이터를 환자가 쉽게 이해할 수 있도록 한국적인 표현으로 자연스럽게 안내했으며 날짜 표기법 등의 영역까지 한국인의 생활 방식과 문화를 이해하고 있음을 확인할 수 있었다고 KT는 평가했습니다. 또 한국전력공사에서는 질의에 대해 간결하면서도 명확한 답변을 신속하게 받을 수 있었다고 긍정적으로 평가하며 내부 시스템과의 연동이 가능하다면 활용 범위가 더 넓어질 수 있을 것이라는 기대를 나타내기도 했습니다. SOTA K는 한국적 AI 평가의 Responsible AI 항목에서 높은 평가를 받아 AI 응답 및 법률과 권리 준수, 사회 및 경제 영향도의 안전성, AI 모델의 강건성의 우수성을 입증했습니다. 또 악의적 사용자에 의한 AI 모델 탈옥 공격에 대해서도 강력한 방어 능력을 보유한 모델임을 확인했습니다. KT는 SOTA K를 물리적으로 대한민국 내 존재하는 클라우드 리전에서 운영하며 자체 개발한 벡터 모델 기반 한국적 검색증강생성(RAG) 기술과 결합해 기업별 맞춤형 지식 기반을 구축할 수 있는 서비스 환경도 제공합니다. 이에 고객사는 고유 데이터를 활용해 더 정확하고 특화된 AI 서비스를 경험할 수 있습니다. KT는 우선 자사 B2C 사업에 SOTA K를 적용해 자체 및 협업 모델 라인업을 검증한 뒤 파트너사에 서비스를 확대 제공할 방침입니다. 윤경아 KT Agentic AI Lab장(상무)은 "SOTA K는 글로벌 수준의 기술력과 한국적 AI 특화를 동시에 실현한 혁신적 모델로 마이크로소프트와의 협업을 통해 축적한 기술적 노하우는 향후 KT의 다양한 AI 모델 개발에 확산 적용될 것"이라며 "국내 AI 생태계 활성화는 물론 공공과 민간 전반에서 AI를 활용한 혁신을 주도하며 국가 AI 경쟁력 제고에 기여할 것"이라고 말했습니다.




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