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신용카드박물관 국고채 ‘76조 담합 혐의사건’ 곧 결론···재정 당국 “채권 시장 위축 우려”

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작성자 행복이이
댓글 0건 조회 7회 작성일 26-08-07 22:42

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신용카드박물관 공정거래위원회가 국고채 입찰 과정에서 은행·증권사들의 담합 혐의를 포착하고 조만간 결론을 내린다. 담합으로 추정되는 입찰 규모가 76조원에 달해 과징금도 역대 최대 기록을 갈아치울 가능성이 나온다. 금융권과 재정 당국은 제재가 과도할 경우 국채 시장 위축을 우려하고 있다.
공정위 사무처는 국고채 입찰 담합 사건과 관련한 심사보고서를 지난해 2월말 공정위에 제출하고, 15개 국고채 전문딜러(PD) 사업자에게 같은 해 3월 10일 송부했다고 6일 밝혔다. 심사보고서는 공정위 심사관이 조사 과정에서 파악한 위법성과 제재 의견을 담은 문서로 최종 판단은 전원회의 등에서 결정된다.
공정위는 이달 중 전원회의를 열고 국고채 담합 사건의 제재 여부와 수위를 결정할 계획이다.
국고채는 도로·복지·국방 등 국가 재정을 마련하기 위해 정부가 발행하는 채권으로 경쟁 입찰 방식으로 발행된다.
공정위 심사관은 ‘국고채 전문딜러’(PD)로 지정된 은행·증권사 15곳이 2020년 1월부터 2023년 6월까지 약 3년6개월 간 국고채 입찰 담합 행위를 했다고 판단했다. 이들이 입찰 전 금리·가격·물량 등의 정보를 사전에 공유한 혐의가 있는 것으로 알려졌다. 이러한 행위로 국고채 금리가 상승해 정부 부담이 늘어났다고 판단했다.
공정위 심사관은 이번 사안을 ‘매우 중대한 위법행위’로 판단하고, 시정조치와 과징금 부과, 법인 및 전·현직 임직원 고발 의견을 위원회에 제출했다.
담합 혐의 규모는 약 76조2000억원에 달하는 것으로 파악됐다. 최대 과징금 부과율 20%를 적용하면 15조원의 과징금 부과가 가능한 셈이다. 이는 공정위 역대 최대였던 퀄컴 사건(1조311억원)을 크게 웃도는 수준이다.
대상은 교보, 대신, 메리츠, 미래에셋, 삼성, 신한, NH투자, KB, 한국투자, 키움 등 증권사 10곳과 국민, 농협, 중소기업, 하나, 산업 등 은행 5곳 등 총 15곳이다.
국고채 유통 방식은 재정경제부가 주관하는 입찰에 은행과 증권사는 참여해 낙찰받고, 이를 시장에서 다른 투자자에게 매도하며 유통시킨다. 정부는 일부 회사만을 PD사로 지정해 입찰 참여 권한을 부여하는 대신, 이들이 유통시장에서 국채 거래를 활성화하도록 하고 있다. 지난해 말 기준 PD는 18개사, 예비 국고채 전문딜러(PPD)는 5개사다.
은행과 증권사들은 그러나 입찰 과정의 정보 공유가 통상적인 시장 동향 파악 차원이었다며 담합 의혹을 반박했다. 과징금 산정 기준도 국고채 낙찰금액이 직접 수익으로 연결되지 않는 만큼 영업수익을 기준으로 해야 한다는 입장이다.
재정 당국은 제재 수위가 높으면 PD사들이 국채 거래를 축소할 가능성을 우려하고 있다. 과징금 부과로 PD사의 참여가 위축되면 정부가 원하는 금리 수준에서 국채를 발행하기 어려워질 수 있다는 것이다.
공정위가 조사를 마치고 처음 관련자들에게 심사보고서를 보낸지 1년 넘게 지나고도 전원회의가 열리지 않은 배경에는 보고서 분량만 1만2000쪽에 달할 정도로 방대해 공정위원들에게 충분한 판단 시간을 주고, PD사의 방어권 보장을 위해 의견제출 기한을 다른 사건보다 상대적으로 여유롭게 준 데 있다.
재경부도 공정위에 PD 제도의 중요성과 시장 영향을 고려해달라는 의견을 제시한 것으로 전해졌다.
공정위 관계자는 “시장 반칙 행위를 바로잡는 조치이므로, 유럽연합(EU) 등 해외 사례에 비추어 볼 때 담합 제재가 자금 조달이나 시장 신용도에 결정적인 악영향을 미친다고 보지는 않는다”며 “재경부도 입찰 담합 문제에 대해선 공정위와 뜻이 같다”고 말했다.
LG AI연구원이 개발한 산업 특화 인공지능(AI) 파운데이션 모델 2종이 글로벌 기관 평가에서 구글이나 알리바바 등 미·중 빅테크를 제쳤다고 (주)LG가 7일 밝혔다.
LG에 따르면 표 데이터를 예측하는 ‘엑사원 태뷸러(Tabular)’는 글로벌 평가기관 탭아레나에서 범주형 데이터 예측 부문 종합 1위 등 1760점을 기록했다. 구글의 최신 모델 ‘TabFM’의 평가점수 1749점을 넘어선 것이다.
엑사원 태뷸러는 표 형태의 합성 데이터를 학습한 정형 데이터 파운데이션 모델이다. 기존 범용 언어모델은 표를 텍스트로 변환한 뒤 분석하지만, 엑사원 태뷸러는 표의 행·열 구조와 데이터 간 관계를 직접 이해할 수 있다. 이에 다양한 산업 현장에서 제조 이상 탐지, 품질 판정, 리스크 예측, 고객 이탈 예측 등 정형 데이터 기반 의사결정에 활용하기 쉽다는 게 LG의 설명이다.
‘엑사원 포캐스트(Forecast)’는 제품 수요나 원자재 가격 등 시간 흐름에 따른 데이터 예측에서 구글이나 알리바바의 AI 모델보다 높은 성능을 보였다. 엑사원 포캐스트는 글로벌 기업 세일즈포스가 개발한 성능평가(리더보드)에서 ‘제로샷’ 부문 1위를 기록했다. 제로샷은 AI가 처음 하는 분야의 데이터를 추가 학습 없이 예측하는 것을 의미한다. 시계열 예측을 활용하면 시간 흐름에 따라 달라지는 제품 수요, 원자재 가격, 전력 사용량, 주가 등을 예측해 기업의 투자나 생산, 공급망 전략 결정을 할 수 있다.
그동안 하나의 범용 AI 모델로 산업별로 다른 시계열 예측을 하기 어렵다는 지적이 제기돼 왔다. LG AI 연구원은 엑사원 포캐스트 기술을 산업 현장에 꾸준히 적용한 결과, 금융·에너지·제조·의료 등 서로 다른 산업의 시계열 예측이 가능한 모델을 개발했다고 밝혔다.
임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 “글로벌 빅테크의 관심이 범용 언어모델에서 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 산업 특화 AI 파운데이션 모델로 빠르게 이동하고 있다”며 “이번 성과는 제조업을 비롯한 다양한 산업 현장에서 축적한 데이터가 한국 AI의 차별화된 경쟁력이 될 수 있다는 점을 입증한 사례”라고 밝혔다.
정부가 ‘장기보유’에서 ‘실거주’ 중심으로 부동산 세제를 개편하면서, 취학·전근·질병 등 불가피한 사정으로 거주하지 못하더라도 최장 3년까지 ‘거주기간’으로 인정하기로 했다. 일시적으로 집을 비운 실거주자가 피해를 보지 않도록 예외를 폭넓게 구성해 실거주자를 보호하겠다는 취지에서다.
재정경제부가 3일 발표한 세제개편안을 보면, 정부는 1년 이상 거주 중인 주택에서 부득이한 사유로 다른 시·군으로 주거를 옮겨 지낸 경우에도 최대 3년까지는 양도소득세 장기거주특별공제(장특공제)와 종합부동산세(종부세) 거주공제의 ‘거주기간’으로 인정한다.
정부는 이번 세제개편안에서 장특공제와 종부세의 보유공제를 거주공제로 전환하기로 했다. 이 과정에서 어쩔 수 없이 집을 비운 1주택 실거주자도 세제 혜택에서 제외될 수 있다는 우려가 커지면서 예외를 신설해 실거주자의 피해를 막겠다는 것이다.
구체적으로, 고등학교나 대학교 취학이나 직장 근무로 타 지역으로 이동하거나 해외에 체류하는 것은 거주기간으로 인정된다.
1년 이상 치료나 요양을 필요로 하는 질병치료, 60세 이상 부모를 봉양하기 위한 합가, 학교폭력 피해로 인한 전학도 예외사유로 인정된다. 이외에도 이에 준하는 불가피한 사유가 있을 경우엔 개별 사례를 검토해 거주기간 인정 여부를 판단한다는 방침이다.
재개발·재건축으로 신축주택을 취득할 경우에도 정비사업 공사기간의 일부는 거주기간으로 인정된다. 관리처분계획 인가일 기준으로 1년 이상 거주했다면, 인가일로부터 신축주택 입주가능일까지 기간의 절반은 거주기간으로 인정돼 거주공제 혜택을 받을 수 있다.
정부는 등록임대주택 임대기간과 인구감소지역 주택 등 일부 특례주택 보유기간도 양도세 장특공제의 거주기간으로 인정할 예정이다.

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