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학교폭력변호사 전국민 민생지원금 15만원, 취약계층은 최대 50만원 차등 지원 유력

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작성자이주임 작성일 25-06-18 19:45 조회 0회 댓글 0건

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학교폭력변호사 정부가 내수와 민생 경기 회복을 위해 전국민에게 15만원씩 민생회복지원금을 지급하되 기초생활수급자에게는 최대 50만원, 차상위계층에는 40만원을 지급하는 방안이 유력한 것으로 알려졌다. 전국민에게 지급하되 소득에 따라 두차례 나눠 차등지급하는 방향으로 가닥을 잡았다.
오는 19일 국무회의에 상정되는 2차 추경에 정부는 민생회복 지원금을 두 차례에 나눠 소득별로 차등 지급하는 방향으로 가닥을 잡고 있다. 다만 소득 상위 10% 고소득자의 경우 최종안에서 빠질 가능성도 거론된다.
민생회복 지원금은 두 차례에 나눠 진행될 것으로 보인다.
우선, 빠른 소비 진작 효과를 위해 정부는 취약계층을 제외한 전 국민에는 15만원을 지급하는 방안을 유력하게 검토 중이다. 차상위계층·한부모 가정에는 30만원, 기초생활 수급자에는 40만원을 선별 지급하는 방안으로 기울고 있다.
여기에 건강보험료를 기준으로 취약계층에는 2차로 추가 지급하는 방안이 유력하다. 정부는 소득 상위 10%를 제외한 나머지 계층에 10만원씩 추가로 지급하는 방안을 검토 중이다. 이렇게 되면 차상위계층은 총 40만원, 기초생활수급자는 총 50만원을 받는다. 보편 지원이면서 소득 하위 구간은 두텁게 지원하는 ‘절충안’인 셈이다.
더불어민주당이 지난 2월 제시했던 추경안과 비교하면 소득 상위 10%의 지원 금액은 줄어든 반면, 취약계층에 대한 지원금액은 늘어났다. 당시 민주당은 전 국민에게 1인당 25만원을 지원하되 특히 기초생활수급자·차상위계층·한부모가족에게는 1인당 추가로 10만 원을 얹어 35만 원을 주자고 했다.
정부가 민생회복 지원금을 ‘차등 지급’하는 방안을 검토한 데는 경기 침체가 장기간 이어지면서 취약 계층·소상공인의 경제적 어려움이 더 크다고 판단한 데 따른 것으로 풀이된다. 실제 통계청에 따르면 올해 1분기 기준, 소득 하위 20% 이하를 뜻하는 1분위 가구의 월평균 소득은 1.5% 감소한 반면, 소득 상위 20%인 5분위 가구의 소득은 5.6% 늘었다. 이재명 대통령도 지난 9일 비상경제점검 태스크포스(TF) 2차 회의에서 취약 계층·소상공인 우선 지원 방침을 밝혔다.
구체적인 지원 금액과 지급 상식 모두 바뀔 수 있는 상황이다. 민주당은 보편 지급을, 기재부는 선별 지원에 힘을 싣는 만큼 최종 단계에서는 고소득층 지원 부분이 빠질 수 있다.
민주당 정책위 관계자는 16일 “아직 검토 초기 단계여서 (지원금액과 지급방식이) 바뀔 수 있다”며 “당정협의 이전까지 실무 단위에서 협의가 계속 진행될 예정”이라고 했다. 기재부 관계자도 “현재는 검토 단계인 만큼 지원금액과 방식 모두 확정되지 않았다”고 설명했다.
‘개인’ ‘펀드 매니저’ ‘인공지능(AI)’, 이 중 누가 운영했을 때 펀드의 수익률이 가장 높을까. 감정에 휘둘리지 않는 ‘강심장’ AI가 돈을 굴리면 수익률이 높아질까.
금융당국이 주관하는 코스콤 RA테스트베드센터에 나온 수치를 보면, 인공지능(AI) 스타트업 콴텍이 운영하는 ‘콴텍 퀄리티 Focus 국내 주식 1호’의 최근 3년 수익률(코스콤 기준)은 89.16%에 달한다. 같은 시기 같은 회사가 운영하는 ‘콴텍 국내주식형 대형1호 -13.41%’였다. 개별 종목이 다른 이유가 있겠지만 AI가 돈을 굴린다고 해도 투자 성과가 이처럼 제각각이다.
올해 3월 로보어드바이저(AI 로봇이 운영하는 금융서비스) 퇴직연금 일임형 상품이 본격 출시되면서 은행, 증권사, 자산운용사들의 고객 유치 경쟁이 치열해지고 있다. 증권가와 자산운용업계는 AI가 인간의 투자 성과를 압도할 수 있다고 내세우지만 기대만큼 수익률이 높지 않을 수 있다는 지적도 나온다.
로보어드바이저 서비스를 직접 만드는 이들조차도 “단 하나의 완벽한 AI 알고리즘은 없다”고 말했다. 로보어드바이저 서비스마다 구사하는 전략이 다양하고, 시장 변동에 어떻게 대응할지 개발자가 만든 알고리즘에 따라 수익률이 크게 달라지기 때문이다. 매번 새로운 ‘위기’가 닥치는 글로벌 금융의 특성상 AI 학습에도 한계가 존재하기 때문이다.
코스콤 RA테스트베드센터에 따르면 지난 13일 기준 상용서비스가 가능한 국내자산형 RA 알고리즘(적극투자형 기준) 244개 중 130개는 지난 1년간 코스피200지수 수익률(4.36%)을 뛰어넘었다. 특히 37개 알고리즘은 지난 1년간 10% 이상의 높은 수익률을 기록했다.
특히 로보어드바이저 서비스는 ‘하락장’에서 두각을 나타냈다. 지난해 4분기 기준 적극투자형 RA의 평균 분기 수익률은 3.69%이였다. 이 기간 코스피 200 수익률은 -7.81%였다. 감정에 치우치지 않는 AI가 하락장에 ‘인간’과 달리 냉정한 판단을 해 손실을 방어할 수 있다는 ‘통념’이 생기는 대목이다.
다만 업계에선 RA라고 해서 인간보다 하락장에 대한 대응력이 우수하진 않다는 반론도 있다. 로보어드바이저 서비스 자체가 위험자산의 비중을 최대 70%로 제한하는 퇴직연금에서만 활용되고 있기 때문이다. 퇴직연금 특성상 하락장에서는 자연스럽게 코스피 지수보다 ‘선방’하게 된다는 것이다.
RA 개발에 참여하고 있는 자산운용업계 관계자 A씨는 “RA의 운용전략과 구조가 기존 펀드나 상장지수펀드(ETF)와 다르다는 것은 오해”라며 “RA가 여타 자산배분형 상품보다 하락장에 특별히 강하다고 말할 순 없다”고 말했다.
환율 변동도 로보어드바이저 서비스가 하락장 손실이 적은 요인으로 꼽힌다. 국내 RA의 경우 미국 주식에 투자하기 위해선 TIGER S&P500 등 국내에 상장된 해외 자산 ETF를 통해 운용한다. 대부분은 달러노출형 상품인 만큼 미국 주식이 급락해도 달러가 강세를 보이면 손실을 일정 부분 메워주는 구조다. 결국 애당초 위험에 노출된 금액 자체가 적거나 시장 충격이 상쇄될 수 있는 구조라는 것이다.
AI가 학습해보지 못한 ‘대폭락’ 사태가 발생할 경우엔 오히려 RA가 취약할 수 있다는 전망도 나온다. A씨는 “로보의 가장 큰 특징은 과거 데이터나 AI를 분석해서 알고리즘 기반으로 운용한다는 것인데, 그런 운용방식이 가장 취약한 것이 역사적 샘플이 많지 않은 코로나19 혹은 금융위기 같은 사례”라며 “역사적 하락장은 기본적으로 RA 같은 운용방법이 실패할 가능성이 높은 국면”이라고 말했다.
한 회사에서 운용하는 로보어드바이저라고 해도 어떤 알고리즘을 택하느냐에 따라 수익률 격차가 크다.
코스콤 통계를 보면, B알고리즘은 지난해 초부터 지난해 8월5일 국내 증시가 급락한 ‘블랙먼데이’ 전날까지 대체로 코스피200 지수와 비슷한 흐름을 보여왔다. 그러나 8월5일을 기점으로 수익률이 달라졌다. 지난해 8월5일 하락장을 경험한 이후 코스피200지수가 하락세를 보인 반면, B알고리즘은 상승 폭을 키우면서 코스피200지수와의 격차를 크게 벌렸다. 블랙먼데이 이전 수익률이 15%였으나 그 이후 연말까지 상승률은 23.6%였다.
반면 같은 회사의 C알고리즘은 지난해 초부터 블랙먼데이가 발생하기 전인 8월2일까지 코스피200보다 높은 상승률을 기록했다. 그러나 8월 5일 블랙먼데이를 기점으로 상승 흐름이 꺾이면서 8월5일부터 12월 말까지 0.58% 오르는 데 그쳤다.
두 알고리즘 간 격차가 커진 건 사용한 전략이 완전히 달랐기 때문이다.
C알고리즘의 경우 이른바 ‘달리는 말에 올라타는’ 상승 전략을 주로 활용했다. 특정 분야의 상승 흐름이 강할 때 흐름에 편승하는 방식이다. 반면 B알고리즘의 경우 변동성을 이용해 하락 후 반등 가능성이 큰 종목을 찾는 전략을 사용했다. 블랙먼데이 이후 뚜렷하게 상승세를 보인 업종을 찾기 힘들어지면서 C알고리즘은 힘을 쓰지 못했지만, B알고리즘은 하락장의 변동성이 컸던 만큼 수익률이 크게 불어난 것이다.
RA를 개발하고 있는 증권사 관계자는 “완벽한 RA는 없다”며 “시장에 따라 RA의 수익률이 달라지므로 이를 고려해 전략을 다양하게 가지고 있으려 한다”고 말했다.
자산운용업계에선 결국 로보어드바이저가 일반 투자자보다는 좋은 성과를 낼 수 있어도 전문 투자자나 펀드매니저보단 성과가 부족할 것이라고 전망했다. A씨는 “인간 매니저와 비교할 때 RA는 중간 정도, 낙관적으로 보면 중상 정도 수준”이라며 “투자분석의 깊이와 퀄리티는 사람을 따라오지 못하지만 투자 분석의 범위가 넓고 속도는 빠르다는 장점이 있다”고 말했다. 부족한 투자 판단력을 방대한 지식과 투자 결정 속도로 만회한다는 것이다.
중요한 점은 그러나 개인 투자자 입장에서 어떤 RA가 좋을지 판단하기 어렵다는 것이다. 자동적으로 개인의 투자 내역과 투자 종목을 분석해 운용해주는 맞춤형 RA는 현재 없다. 알고리즘 특성을 일반인이 이해하기 어렵다. 자칫 잘못된 투자에 나설 가능성도 있다.
박상연 자본시장연구원 연구위원은 지난 3월 보고서에서 “불완전판매 우려 등 RA의 복합적인 리스크도 존재한다”며 “금융이해도가 낮은 가입자가 많은 IRP 시장에서 부적절한 자문 제공 또는 알고리즘 운용에 대한 신뢰 부족으로 서비스 활용이 저조할 수 있다는 우려도 제기된다”고 밝혔다.
당초 로보어드바이저는 ‘중수익 중위험’이라는 취지로 도입됐으나 ‘고위험 고수익’ 상품에만 수요가 쏠릴 수 있다는 것도 변수다. 한 금융투자업계 관계자는 “자산 배분 RA는 원래 목적이 변동성 줄이고 안정적으로 가는 구조지만, 투자자들은 수익률이 높은 상품을 원한다”며 “중위험 중수익만 추구하면 찾는 사람이 없어서 업계로서도 고민이 될 수밖에 없다”고 말했다.
이효섭 자본시장연구원 선임연구위원은 “금융회사도 고객의 위험성향이나 투자 시계와 상관없이, 수익률도 높고 위험도 큰 상품 위주로 투자자에게 권유할 수 있다”며 “하지만 과거 수익률이 높았다고 해서 미래 수익률이 항상 높은 건 아니라는 점을 주의해야 한다”고 말했다.

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