명품레플리카사이트 보험상품 판매 시 설계사에게 지급되는 수수료가 최대 7년에 걸쳐 분할지급되는 형태로 바뀐다. 계약 초기 수수료를 한꺼번에 받은 뒤 ‘보험 갈아타기’를 유도, 소비자 피해를 일으키는 사례를 방지하기 위한 조치다.
금융위원회는 14일 정례회의를 열고 보험 계약 유지율을 높이기 위한 방향을 담은 보험업감독규정 개정안을 의결했다고 밝혔다.
개정안에는 보험계약 초기 보험사가 설계사에게 주는 판매수수료를 최대 7년간 나눠 내도록 유도하는 방안이 담겼다. 선지급 수수료와 별도로 분할 지급되는 유지관리 수수료를 신설, 계약 유지관리에 대한 대가로 지급하는 내용이다. 계약유지 5~7년차에는 장기유지관리 수수료도 추가로 지급, 유지 기간이 길수록 설계사의 이득이 많아지도록 설계했다.
이는 수수료 지급 구조로 인해 보험계약 유지 비율이 해외에 비해 과도하게 낮다는 지적에 따른 것이다.
그간 보험상품이 판매되면 보험사는 설계사에 수수료 대부분을 선지급해왔으나 일부 설계사들은 계약을 유지하기보다 고객에게 ‘갈아타기’를 권유해 실적을 높이려는 모습을 보였다.
또한 개정안에는 지급수수료의 1200%룰을 보험대리점(GA) 소속 설계사까지 확대하는 내용도 담겼다. 1200% 룰은 보험사가 설계사에게 계약 후 첫 1년간 지급할 수 있는 수수료 총액을 월 납입보험료의 12배(1200%) 이내로 제한하는 규제다.
과도한 선지급 수수료 경쟁으로 인한 불완전판매 등을 막고 보험업의 신뢰도를 높이기 위해 도입됐으나 보험사 전속 설계사들 위주로 적용돼 한계가 있었다.
금융당국은 이번 개정안을 오는 3월부터 순차적으로 시행할 예정이다.
기술·유통·서비스 등 김동선 사업부문, 별도 신설법인으로 새출발장·차남 존속법인, 조선·방산·금융 집중…주주가치 제고도 추진
한화그룹이 (주)한화에서 테크·라이프 부문을 신설 법인으로 떼어내는 인적 분할을 하기로 했다. 한화는 이번 인적 분할로 그간 저평가의 주요 원인으로 지목되던 ‘복합기업 디스카운트’가 상당 부분 해소될 것으로 기대하고 있다.
또한 재계에선 김승연 회장의 장남 김동관 부회장 중심으로 승계 작업이 본격화한 것으로 보고 있다.
(주)한화는 14일 이사회를 열어 인적 분할을 의결했다고 밝혔다. 인적 분할이 되면 한화비전·한화모멘텀·한화세미텍·한화로보틱스 등 테크 분야와 한화갤러리아·한화호텔앤드리조트·아워홈 등 라이프 분야 계열사는 신설법인인 ‘한화머시너리앤서비스홀딩스’에 속하게 된다.
한화에어로스페이스·한화오션·한화솔루션·한화생명 등 방산·조선·해양·에너지·금융 계열사는 그대로 (주)한화가 지배하는 구조에 속한다.
분할 비율은 순자산 장부가액 기준으로 존속 법인 76.3%, 신설 법인 23.7%로 산정됐다. 기존 주주는 존속 법인과 신설 법인 주식을 분할 비율대로 배정받는다.
(주)한화는 “존속 법인은 방산·조선 등 핵심 사업에 집중하고 주주환원을 강화함으로써 시장 재평가가 기대된다”며 “신설 법인은 독립적 지주 체계에서 분할 전 저평가됐던 사업의 성장성이 부각되고, 적기에 투자 의사결정을 할 수 있게 돼 기업 가치가 올라갈 것”이라고 설명했다.
인적 분할과 함께 자사주 소각, 배당 확대 등 주주환원 정책을 통한 주주가치 제고 방안도 추진한다.
임직원 성과 보상분을 제외한 보통주 445만주는 소각할 계획이다. 이는 전체 보통주의 5.9%, 시가 4562억원 규모로 이재명 정부 출범 후 최대 자사주 소각이다. 또 최소 주당 배당금을 지난해 주당 배당금(보통주 기준 800원)보다 25% 증가한 1000원(보통주 기준)으로 설정했다.
재계에서는 이번 인적 분할로 그룹 승계구도가 명확해진 것으로 평가한다. 현재 (주)한화는 방산·우주항공, 조선·해양, 에너지·케미컬, 금융, 테크, 라이프 등 사업 부문을 거느리고 있다.
이 가운데 김 회장 장남인 김동관 부회장이 방산·우주항공, 조선·해양, 에너지·케미컬을 맡고 있다. 차남 김동원 사장은 금융을, 삼남 김동선 부사장은 테크와 라이프 사업을 각각 맡고 있다.
장남과 차남의 사업 부문은 그룹 지주사 격인 (주)한화 아래에 남고, 삼남 사업 부문은 이번에 인적 분할로 신설 법인 산하로 떨어져 나가는 구조가 된다.
인적 분할이 완료되면 김 부회장의 무게감은 더 커질 것으로 풀이된다. 특히 이번 인적 분할은 김 사장과 김 부사장이 가진 한화에너지 지분 매각 후 나와 이 같은 해석에 힘이 실리고 있다. 김 사장과 김 부사장은 지난해 12월 보유하던 한화에너지 지분을 각각 5%, 15% 매각했다. 그러나 김 부회장은 지분을 매각하지 않았다.
그 결과 (주)한화 지분 22.15%를 보유한 사실상 그룹 지배구조 최정점에 있는 한화에너지 지분율은 김 부회장 50%, 김 사장 20%, 김 부사장 10%로 조정됐다. 다만 아직 (주)한화 최대 주주는 22.65%를 가진 김 회장이다.
이번 인적 분할은 오는6월 임시 주주총회 등 절차를 거쳐 7월 중 완료될 예정이다.
10년 전부터 내 과업은 지역의 문과 대학생들에게 코딩과 통계학을 가르쳐 취업시키는 일이었다. 당시 머신러닝(알고리즘을 활용한 학습)과 빅데이터가 유행이었고, 코딩 열풍도 막 시작됐다. 수업은 프로그래밍과 통계 기초, 몇 가지 머신러닝 기법을 따라 하며 사회적 현안을 데이터로 간단히 분석해 보는 수준이었다. 프로그래밍과 통계학을 교재에 나온 대로 실수하지 않는 것보다, 직접 실제 ‘빅데이터’를 만지며 ‘겪는 시간’이 중요했다.
컴퓨터 만지길 좋아했던 학생들을 모아 동아리를 만들었다. 야구 기록을 며칠씩 붙잡는 학생도 있었고, 지자체 민원게시판 글을 모아 지역 교통 문제를 풀어보겠다는 학생도 있었다. ‘빅데이터 공모전’이 늘던 시기라 학생들은 밤새워 데이터를 만지고 그래프를 그리고, 때로는 웹페이지로 시각화해 발표하고 상도 타왔다. 필요하니까 상경계·이공계 수업도 찾아 들었고, 어려운 프로그래밍·수학·통계학도 ‘필요한 만큼’ 체화해 나갔다. 지방대 인문사회계열 학생들에게도 ‘데이터 과학자’라는 취업처가 잠시나마 열렸고, 나도 그런 졸업생을 자랑하곤 했다.
대학의 ‘성공 경험’, 정부의 인공지능(AI) 지원, 교육부·고용노동부의 프로그램 확대 속에서 코딩·통계·머신러닝을 가르치는 전공 프로그램은 생겨나고 바뀌었다. 2020년대 초반엔 ‘빅데이터 전공’이 늘었고, 2020년대 중반엔 ‘AI 전공’으로 이름을 갈아탔다. 상당수 대학이 몇년간 AI 관련 전공자를 모시기 위해 사활을 걸었다. 그런데 질문이 생긴다. 대학이 ‘AI 특화 인재’를 쏟아내면 노동시장은 그 인재를 받아낼 수 있는가. 알고리즘을 만드는 엔지니어의 역량은 비교적 정의하기 쉽지만, 그 밖의 AI 인력 역량은 상대적으로 정의하기 모호하다. 오히려 전공 역량이 탄탄한 사람이, 필요한 만큼 AI 기술을 덧붙이는 편이 효과적일 수도 있다.
청년에게 ‘AI 실전’ 기회는 줄어
생성형 AI 이후 공모전 풍경도 바뀌었다. 세세한 데이터를 시행착오로 만져보기보다, 간략한 프롬프트로 빠르게 ‘처리’하는 데로 쏠린다. 깊은 이해, 맥락과 상황 인지가 생략되고, ‘겪는 시간’이 줄어든다. 생성형 AI의 발달로 점차 프롬프트를 간략히 써도 그럴듯한 답이 나오게 됐지만, 답이 도출된 과정에 대해 이해하지 못하는 경우가 태반이다. 데이터가 생성된 현장과 제약 조건을 모르니 해석은 얕아지고, 전문적 지식은 그럴듯한 요약으로 대체된다. 현업에서 필요한 방식과는 겉도는 경우가 늘어난다. 청년들의 손에 쥐여지는 것은 분석 방법론 도구와 자격증인데, 시행착오를 포함한 경험은 축적되지 않는 경우가 다반사다. 공모전 스펙으로 문과생이 취업하긴 더 어려워졌다.
노동시장은 점점 더 가혹해진다. 기업은 현장에서 신입들이 ‘겪을 시간’에 투자하지 않고 완비된 사람을 찾는다. 2025년 대기업 정규직 신입 채용 공고는 전년 대비 43% 줄었다. AI 확산 속에 청년들이 선호하는 IT·통신 업종에서 신규 채용보다 기존 인력 재교육·재배치가 강화되는 중이다. AI 특화 인재를 공급한다 한들, ‘겪을 시간’이 사라진 노동시장에서 남는 건 경력자에게만 열리는 좁은 문과 그 앞에서 무한경쟁하는 청년들뿐이다. 대규모 창업이 동반되지 않는 이상, 청년에게는 “배우라”는 말만 남고, 배울 수 있는 ‘실전’의 기회는 줄기 마련이다.
국가인공지능전략위원회는 2025년 12월 ‘대한민국 인공지능 행동계획(안)’을 공개하고 의견 수렴을 진행했다. 주로 등장하는 내용인 ‘핵심 인재 확보’만으로는 부족하다. AI와 한국 노동시장을 분석한 경제협력개발기구(OECD) 보고서는 훈련과 교육이 ‘전문 AI 기술자 양성’에만 갇히기보다, 다수 노동자가 AI와 함께 일하는 현실에 맞춰 역량을 넓혀야 한다고 지적한다. 대부분의 노동자와 학생들은 AI를 개발하지 않더라도 AI를 쓰고 있다. 이들에게 필요한 건 문해력·데이터 분석 능력, 협업과 사회적 기술 같은 일반 역량, 그리고 디지털 리터러시와 알고리즘에 대한 기본 이해다. 무엇보다 이 역량은 강의실에서 듣는 것만으로 생기는 게 아니라, 현장 기반 학습으로 실제로 AI를 활용하며 다양한 문제 상황을 ‘겪어야’ 습득이 가능하다.
AI 시대의 현실 맞춰 역량 넓혀야
산업정책으로서도, 다수 청년을 위한 노동시장 정책으로서도 AI 전환의 설계는 중요하다. 디스토피아를 현실화할 것인가, 아니면 미래에 대한 담대한 성장의 약속이 될 것인가. 관건은 핵심 인재를 키우기 위한 기술 목록의 정의에 그치는 게 아니라, 다수 청년들이 AI로 변화하는 세계를 어떻게 경험해 자신들의 도구상자를 만들게 할지다.

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