[매경E] 거리두기 해제 1년 강남 상권 지각변동 (2203호) - 휴지 조각된 코코본드와 국내 본드런 우려, 가논강압 뜨고 선청대 지고, 챗GPT, 킥스(K-ICS)

 

이번 매경이코노미 2203호에서는 유독 눈에 띄는 기사가 많았다. 

코코본드, 서울에서 상권 매출 증가액이 높은 지역(가논강압), 챗GPT, 킥스 관련 기사(4가지)를 가져와봤다. 

 

첫째, 코코본드란 무엇이고, 

CS의 코코본드가 왜 전액 상각처리가 되었는지, 

CS사태가 국내 금융권에 미치는 영향은 무엇인지, 

 

둘째, 서울 상권 매출 증가액 순위는 어떠한지, 

코로나19 이후 서울 주요 상권에 나타난 새로운 트렌드는 무엇인지, 
가논강압 상권이 잘 나가는 비결은 무엇인지,

가논강압 상권이 앞으로도 흥행할 수 있을지, 

 

셋째,  챗GPT를 포함한 생성 AI의 작동원리는 무엇인지, 
생성 AI를 업무에 어떻게 활용할 수 있는지, 
챗GPT 시대의 유망직업은 무엇인지,

 

넷째, 킥스(K-ICS)란 무엇이며, 
자산건전성 규제를 도입해온 유럽 사례에서 얻어야 할 교훈은 무엇인지, 
현실-세계 시나리오와 위험-중립 시나리오는 무엇을 의미하는지, 
LSMC방식 시스템 도입 효과는 어떠한지,
금융당국과 보험사의 대응 전략은 무엇인지에 대해 알아볼 수 있었다. 

 

[매경E] 거리두기 해제 1년 강남 상권 지각변동 (2203호)

 

1. 코코본드 전액 상각 처리에 국내 '본드런' 우려 

1) 코코본드란

  - 코코본드는 'Contingent Convertible Bond'의 영문 약어를 딴 용어로, '조건부 자본 증권'이라는 의미다. 특정 조건(통상 자기자본 비율 하락)이 되면 자본으로 전환되는 유가증권이다.

  - 통상 은행이나 금융기관이 자기자본 비율 하락 등의 이유로 부실기관으로 지정될 경우, 코코본드는 투자자 의사와 무관하게 자동으로 보통주로 전환되거나, 상각(채권을 손실 처리)되는 조건이 붙는다. 

  - 코코본드는 2008년 글로벌 금융위기 이후 금융권에서 확산됐는데, 채권자 책임을 보다 강화하자는 취지에서다.

  - 코코본드는 형식적으로는 투자자에게 돈을 빌려오는 채권이지만, 유사시 자본으로 전환할 수 있다. 이 경우, 원리금 상환 의무가 사라진다는 점에서 자본으로 분류된다. 

  - 금융사 자본을 크게 기본자본(Tier1, T1)과 보완자본(Tier2, T2)으로 분류하는데, 기본자원은 다시 보통주자본(Common Equity Tier1)과 기타기본자본(Additional Tier1, AT1)으로 분류한다. 코코본드는 조건에 따라 AT1이나 T2 채권으로 분류된다. AT1 채권은 주식 전환 기능이나 손실 흡수 기능이 포함돼, 금융기관 자본을 강화하는 데 도움이 된다. 

  - 코코본드는 신종자본증권, 후순위채 등과는 다른 개념이다.

    · 신종자본증권은 코코본드보다 상위 개념으로, 주식과 채권 성격을 모두 갖고 있는 하이브리드 채권을 포괄적으로 규정하는 개념이다. 발행 기업이 만기를 연장할 수 있어, 실질적으로 만기가 없는 채권이라는 점에서 자본으로 분류된다. 

    · 투자자에게 만기가 없는 채권은 리스크가 매우 높다. 이 때문에 발행사는 선순위채권보다 높은 금리를 제시하고, 5년 혹은 10년 주기로 조기상환청구권(콜옵션)을 행사해 왔다. 

  - 코코본드는 국내에서 주식전환형(발행사 주식으로 자동 전환)은 발행되지 않고, 상각형(원금 상환·이자 지급 의무가 감면)만 가능하다. 코코본드 발행 잔액(3월 20일 기준)은 31조 5000억원으로, 금융지주가 19조5000억원, 은행이 12조원이다. 

 

2) 코코본드 전액 상각에 투자자 충격

  - CS(유동성 리스크에 휩싸였던 스위스 2위 은행, 크레디트스위스) 매각 과정에서 도마에 오른 것은 '코코본드'고, 160억 스위스프랑(약 22조) 규모 코코본드가 전액 상각 처리되면서 하루아침에 휴지 조각이 됐다. 

  - 이번 CS사태는 코코본드의 리스크인 '원금 전액 상각'과 '이자 지급 정지'가 극적으로 드러난 예다. 

  - 무엇보다 CS의 코코본드는 전액 상각이 이뤄져 투자자를 충격에 빠뜨렸는데, 주식회사의 리스크는 '주주 > 코코본드 투자자 > 선순위채 투자자' 순으로 분담한다는 자본시장의 상식이 깨진 것이다. 

 

3) CS 사태가 국내 금융권이 미치는 영향

  - 전문가늘은 CS 사태가 국내 금융권에 미치는 영향은 제한적이라 보면서도 코코본드에 대한 신뢰가 무너진 것을 우려한다. 

 

 ① CS같은 대규모 상각은 발생하기 힘들다는 것이 중론이다. 

  - 국내 코코본드 상각 조건에 관한 특약에는 보통주보다 앞서 상각 할 수 있는 조건은 없는 것으로 알려진다. CS 사태에서는 보통주보다 코코본드를 선제적으로 전액 상각 처리해 논란이 됐다. 

  - 국내 코코본드 상각 사유는 금융당국으로부터 부실 금융기관으로 지정되거나, 보통주 자본 비율이 5.1% 미만으로 떨어질 경우다. 부실 금융기관 평가 대상 선정 기준(총자본 비율 4% 미만, 보통주 자본 비율 2.3% 미만 등)과 최근 국내 은행 자본 적정성 격차를 감안할 때, 은행, 금융지주사들이 사전 징후 없이 급작스럽게 부실 금융기관으로 지정될 가능성은 낮다. 

 

② 금융 시장 투자 심리가 잔뜩 위축된 상황에서는 코코본드의 차환 발행이 차질을 빚고, 금융사 재무 전략의 유연성도 떨어질 수밖에 없다. 

  - 최근 주요 시중 은행은 콜 옵션행사일이 돌아오는 AT1을 모두 조기 상환하되 차환을 하지 않겠다고 밝혔다. 

  - 금융사 입장에서는 기존 코코본드보다 낮은 금리로 채권을 다시 찍어 차환을 하는 것이 합리적인 의사 결정이나, 지금처럼 금리가 급등한 상황에서는 기존 코코본드보다 낮은 수준의 금리로는 투자자를 모으는 게 거의 불가능하다. 

  - 이럴 경우, 조기 상환 대신 기존 코코본드 금리를 다소 올려주는(스텝업) 쪽이 낫다. 

  - 하지만, 투자 심리가 잔뜩 위축된 상황에서는 '조기 상환 청구권 미행사'가 '돈 갚을 여력이 없다'는 신호로 해석돼, 재무 리스크 우려로 확산할 수 있다. 

 

 ③ 만약 제2, 제3의 CS 사태가 연쇄적으로 발생할 경우, 국내 금융권도 악영향이 불가피하다. 

  - 월스트리트저널에 따르면, CS 사태와 동일한 글로벌 AT1 규모는 2750억 달러에 육박한다. 

 

2. 가논강압 뜨고, 선청대 지고 

  *가논강압 : 가로수길, 논현, 강남, 압구정로데오,  *선청대 : 선릉, 청담, 대치은마

 

1) 서울 상권 매출 증가액

 ① 사회적 거리두기 해제 이후, 신사동 가로수길, 논현역, 강남역, 압구정 로데오거리 등 강남 인기 상권마다 유동인구가 몰리면서 매출 증가세가 두드러졌다. 

순위	상권	매출증가액	특징
1	신사동 가로수길	4067억8872	- 성형외과, 피부과 등 뷰티·미용 관련 병원 매출이 늘어나고, 인기 맛집이 들어서면서 외식 업종 매출도 급증했다.  - 애플스토어, 메종키츠네, 아미, 딥티크 등 신흥 명품 브랜드들이 연달아 플래그십 스토어를 연 것도 매출 증가에 한몫 했다.
2	논현역	3613억2011	- 지하철 7호선 역세권인 논현역 상권은 다른 강남 상권과 비교하면 유동인구가 적어 분위가가 한산했지만, 신분당선 개통 이후 20~30 젊은 층 유동인구가 늘면서 매출이 치솟았다.
3	강남역	3351억6713	- 전통적인 강남 인기 상권이다.
4	압구정 로데오거리	1917억3890	- MZ세대 핫플레이스로 떠오르면서 상권 매출 증가세가 두드러졌다.
5	여의도역	1424억4462	- 대한민국 대표 오피스 상권인 여의도역은 코로나19이후 직장인들이 재택근무에 돌입하면서 극심한 침체를 겪어왔다. 하지만, 최근 직장인들이 컴백하면서 한식, 고깃집, 유흥주점 매출이 반등했다.  - 현대백화점의 야심작 '더현대 서울'이 화제몰이를 한 덕분에 유동인구가 늘면서 덩달아 여의도역 상권이 들썩였다.
6	잠실새내역	1301억4403
7	압구정역	898억3876
8	종로3가역	803억7402
9	고덕역	762억4335
10	경동시장	631억1244

[2019년 대비 2022년 상권 매출 비교]   *자료:나이스지니데이타

 

 ② 다만, 서울 모든 상권 분위기가 좋아진 것은 아니며, 2019년 대비 오히려 매출이 감소한 상권도 많아 '양극화' 현상이 두드러진다. 

순위	상권	매출증가액	특징
1	용산전자상가	-527억4645	- 용산은 서울 중심부에 위치해 입지가 좋지만, 전자상가 인기가 줄면서 매출 하락폭이 컸다.
2	선릉역	-350억5696	- 전형적인 유흥상권에서 오피스 상권으로 변화가 포착되고 있다. - 유흥주점, 호프·맥주, 룸살롱, 주차장 매출이 급감한 반면 한식·백반이나 카페·브런치 매출은 늘었다.
3	청담역	-335억6232
4	동대문시장	-334억9464
5	건대입구역	-330억5637	- 대학이 인접한 상권 매출 하락세도 두드러졌다.  - 코로나19 이후 비대면 수업으로 전환한 학생들이 대학을 떠나면서 모임이 사라져, 거리가 텅 비고 폐점하는 상가가 속출했다.  - 그나마 대학가 상권에는 최근 무인 점포가 늘면서 불황을 이겨내고 있다. 무인과 기기에 익숙한 대학생들을 공략하기 위해 무인 사진관, 무인 카페, 무인 주점 등이 속속 들어서면서 인건비 절약에 안간힘을 쓰는 중이다.
6	신촌역	-308억9878
7	노량진역	-307억9791
8	은마아파트입구 사거리	-296억4854
9	이태원역	-268억6936
10	강서구청	-267억5206

[2019년 대비 2022년 상권 매출 비교]   *자료:나이스지니데이타

 

2) 코로나19 이후 서울 주요 상권에 나타난 새로운 트렌드 : 뒷골목 상권의 인기

  - 경기 침체로 메인 스트리트 상권보다 주택가 같은 뒷골목 상권이 더욱 인기를 끈다.

  - 뒷골목 상권은 유동인구가 적지만, 상대적으로 임대료가 저렴해 SNS를 통해 입소문만 타면 얼마든지 매출을 높일 수 있다. 

  - 뒷골목 상권의 예시

지하철 2호선 뚝섬역	- 서울숲 카페거리는 서울숲과 가까운 데다 신생 맛집들이 하나둘씩 몰려들면서 상권이 커졌다. - 쏘카, 크래프톤 등 주요 기업 사무실이 멀지 않아, 유동인구가 상당한 것도 인기 비결이다.
망원동 망리단길	- 망원시장부터 한강공원 망원지구에 이르는 골목에 식당, 만화 가게 등 상점들이 하나둘씩 들어서면서 상권이 커졌다.  - 수요는 많은데 상가 점포가 적다 보니, 기존 주택을 상가로 개조하는 경우도 적잖다.

  - 하지만, 사회적 거리두기 해제에도 불구하고 고금리, 고물가와 경기 침체 여파로 당분간 상가 시장은 침체 국면을 이어갈 우려가 크다. 

 

3) 가논강압 상권, 잘 나가는 비결

상권	특징
신사동 가로수길	- '의료 서비스'가 전체 상권을 끌어가고 있다. 업종별로 살펴보면 '성형외과' 매출이 가장 많이 올랐고, 상위 10개 업종 중 6개가 의료, 그것도 대부분 뷰티·미용과 관련된 병원들이다. 이 배경에는 급증한 '시술 수요'가 있다. 코로나19 기간 동안 보톡스와 필러 등 미용 목적의 '에스테틱' 수요가 크게 늘었다.  - '외식업' 매출도 크게 늘었다. 한식, 일식, 바·카페, 커피 전문점까지 고른 증가세를 보였다. 외식업 매출을 견인한 것은 가로수길 메인 옆에 위치한 '이면도로 상권'이다. 세로수길, 나로수길, 다로수길까지 외식 상권이 확장 중이다.  - 승승장구 중인 가로수길에도 여전히 '공실'문제가 있다. 워낙 비싼 임대료가 걸림돌로 작용하는 중이다.
논현역	- 논현역 상권은 언젠가부터 '의료의 메카'가 된 모습이다. 매출증가 상위 업종 10개 중 8개가 모두 병원이다. 성형외과, 안과, 약국, 비뇨기과, 정형외과를 비롯해 한방병원과 비만관리까지, 종합병원을 방불케 한다.  - 하지만, 외식업은 오히려 매출이 줄어든 업종이 많다. 일찍 자리를 뜨는 1차 손님은 많고, 2차 손님은 부족한 탓에 호프·맥주 매출은 111억원 넘게 줄었다. 오후 6~9시 매출은 2019년 대비 593억원 늘은 반면, 밤 9~12시 매출은 153억원 감소, 밤 12시~다음날 오전 6시까지는 364억원이나 줄었다.
강남역	- 강남역 상권의 점포 수와 결제 건수는 줄었는데, 매출이 늘었다. 이것은 매장이 대형화, 고급화되면서 객단가가 높아졌다는 의미다. 강남역 상권 특성에 비춰보면 결국 비용이 큰 '병원'으로 매출이 집중되고 있다는 해석이 가능하다.  - 강남역은 매출 증가 상위 10개 업종 중 9개 업종이 의료 관련 업종이다. 안과, 성형외과, 병원, 피부과, 약국 등 매출이 크게 올랐다.  - 가논강압 상권 중 유일하게 주말(토요일, 일요일) 매출이 모두 감소했다는 점도 상권 입장에서는 우울하다.
압구정 로데오거리	- 압구정로데오는 비교적 크지 않은 상권임에도 불구하고, 외식을 비롯해 카페, 주점, 의료, 패션, 전시 등 다양한 업태의 매장이 오밀조밀 골고루 자리잡고 있다.  - 최근 MZ세대 사이에서 인기가 많은 '바·카페'가 무려 8000%가 넘는 성장을 보이며, 외식 업종이 힘을 냈다.  - 포트폴리오가 다양한 덕분에 요익이나 시간대별 매출도 고르게 나타난다.  - 다양한 매장이 들어서게 된 배경에는 '저렴한 임대료'가 있다. 코로나19로 공실이 많이 생겼는데, 위기감을 느낀 건물주들이 임대료를 낮추면서 공실마다 새로운 카페나 식당이 많이 입정하기 시작했다.

 

4) 가논강압 상권, 앞으로도 흥행할까

 ① 신분당선 연장선 호재

  - 강남역에서 9호선 신논현역, 7호선 논현역을 지나 3호선 신사역까지 이어지는 신분당선 연장선이 지난해 개통했다. 신분당선이 향후 용산과 고양 삼송지구까지 연장될 예정이라, 강남 대장 상권의 유동인구는 앞으로 더 늘어날 전망이다.  

 

 ② 소비층의 높은 소득 수준

  - 가로수길과 압구정로데오 상권은 기본적으로 소비층의 소득 수준이 높은 지역이다. 

  - 이들 상권의 성형·미용 시술, 명품 수요가 주변으로 확산되고, 여기서 돈을 번 이들의 소비가 증가하는 '낙수 효과'가 나타난다면 강남역, 논현역 상권도 덩달아 활성화를 기대해 볼 수 있다. 

 

 ③ 다만, 장밋빛 전망은 금물

  - 서울 주요 상권 매출이 오르는 추세라지만, 임대료도 덩달아 오른 탓에 막상 자영업자 입장에서는 수익성이 기대에 못 미치는 상황이다. 

  - 서울시의 '2022년 상가 임대차 실태 조사' 보고서에 따르면, 통상 임대료 대비 매출액 배율이 '논현역 4,5배, 강남역 3.3배, 압구정로데오 3.5배' 수준에 그친다. 강북권 주요 상권인 '을지로 3가 6.5배, 성수카페거리 8.6배'인 점을 감안하면 강남 상권 '가성비'가 현저히 떨어지는 편이다. 

 

3. 챗GPT 어디까지 써봤니 

1) 챗GPT의 활용

 ① 챗GPT를 포함한 생성 AI의 작동원리

  - 챗GPT, 구글 바드, MS빙 등 현재 주목받고 있는 AI들은 '언어 모델'이 기반이다. 

  - 챗GPT에 쓰인 GPT-3.5 엔진의 경우 1750억 개의 파라미터(명령어를 입력할 때 추가하거나 변경하는 수치 정보)를 활용, 머신러닝이 이뤄졌다. 

  - 이후 사람의 손으로 만든 양질의 데이터를 덧붙이고, 윤리적으로 잘못된 표현이 나오지 않도록 선별하는 작업을 거친다. 

  - 학습된 데이터를 바탕으로 답변을 '예측'하는 원리로 이뤄지기 때문에, 사용자의 질문에 따라 나오는 답변 수준이 천차만별이다.

 

 ② 챗GPT의 활용

  - 프롬프트(AI에 명령하는 문장)가 직관적이고 구체적일수록 원하는 답변을 쉽게 얻을 수 있다. 

  - 생성 AI들은 대부분 영어 문장을 기반으로 내용을 학습하여, 코딩 등 작업을 할 때는 영어로 프롬프트를 입력하는 게 가장 좋다.

  - 반면 가사나 소설을 쓸 때는 해당 언어로 프롬프트를 입력해야 정확한 답변이 나온다. 

 

2) 생성 AI 업무 활용

 ① IT 제품 리뷰 기사

  - 현재 챗GPT 엔진은 2021년까지 작성된 각종 인터넷 문서, 위키피디아, 신문 기사를 학습시킨 모델로, 최신정보가 반영돼 있지 않다. 따라서 최신 기기의 경우, 정확한 리뷰 기사를 위해서는 프롬프트를 작성할 때 정보를 업데이트해야 한다.

  - 프롬프트에 직접 세부 스펙을 적으면, 훨씬 높은 수준의 답을 얻을 수 있다. 

 

 ② 카드 뉴스 제작

  - 카드 뉴스 만드는 데 걸린 시간은 5분 남짓이다. 간당한 편집 외에는 기자가 할 일이 없다. 

  - 기사에 쓸 이미지도 '생성 AI'로 제작할 수 있다. 

 

 ③ 작사·작곡

  - 어떤 주제로 가사 작성을 부탁하면 빠른 속도로 이뤄진다. 

  - 작곡도 어떤 느낌의 곡으로 코드를 붙여달라고 하면 가사에 맞는 기타 코드를 붙여준다. 코드가 적힌 창의 'copy code' 버튼을 눌러 작곡된 코드를 복사하고, 음악 연주 사이트의 재생 프로그램에 입력하면 바로 음악이 나온다. 

 

 ④ 게임 코딩

  - 한국어가 아닌 영어로 프롬프트를 입력하는 게 더 정확한 결괏값이 나온다.

  - 프로그래밍 언어는 파이썬을 선택했는데, 파이썬으로 게임을 만들면 실행시켜 주는 프로그램 '파이게임'을 깔아야 한다. 그러면 해당 코드로 바로 게임을 만들 수 있다. 

 

 ⑤ 사무자동화 

  - 보고서용 PPT의 경우 생성 AI 'tome'을 활용하면 순식간에 파일을 만들 수 있다. 

  - 엑셀은 챗GPT부터, 빙까지 생성 AI에서 모두 제작이 가능하다. 

 

3) 챗GPT 시대의 유망직업

프롬프트 엔지니어	- AI 챗봇과 대화시 가장 중요한 건 '질문의 디테일'이다. AI에게 얼마나 명확하고 구체적인 질문을 하느냐에 따라 답변의 정확도와 신뢰도가 천차만별이다.  - 인간의 언어 구사 방식과 AI의 이해방식은 다르므로 사용자와 AI 사이에는 의사소통 장애가 발생한다. 이런 오류를 해결하고, AI가 최상의 결과물을 낼 수 있도록 AI에 지시하고 대화하는 기술이 프롬프트 엔지니어링이다.  - 프롬프트 엔지니어는 말 그대로 프롬프트 엔지니어링 기술을 활용, 생성형 AI를 훈련시키는 직업이다. 핵심업무는 '질문'으로, 사용자가 물어볼 만한 내용을 계속해 질문하고, 인문학적 사고방식을 '주입'해 생성형 AI의 성능을 높인다. 따라서 이 직업에 가장 중요한 역량은 언어 구사력과 상상력이다.
디지털 자산 창작자	- 생성형 AI를 활용해 미술, 음악, 동영상 등 다양한 예술·엔터테인먼트 분야의 디지털 자산을 만드는 직업이다.  - 최근 달리, 미드저니, 노벨 등 그림 제작 AI 플랫폼 이용자가 급등하고 있다. 챗GPT가 텍스트에 특화된 생성형 AI라면, 해당 플랫폼들은 그림에 특화된 생성형 AI다.  - 소설, 만화 등 인간의 창의성이 필요하다고 여겨졌던 분야에서도 AI를 활용한 책이 쏟아진다.
생성형 AI 감별사	- 디지털 자산 등을 AI가 만든 것인지, 진짜 사람이 만든 것인지 구별하는 직업이다.  - 특히 교육 현장에서 생성형 AI 감별사를 요구하는 목소리가 커지고 있는데, 챗GPT를 활용해 자기소개서, 논문 등을 작성하는 사례가 늘고 있기 때문이다.

 

4. 킥스(K-ICS) 

1) 킥스(K-ICS)란

  - 킥스는 보험사가 예상하지 못한 손실이 발생할 경우, 보험 계약자에게 보험금을 지급할 수 있는 여력이 있는지 알려주는 제도다. 

  - 킥스는 IFRS17(올해부터 보험부채를 현재가치로 평가하는 새로운 회계기준)과 같이 보험부채의 평가 기준이 결산 시점 할인율로 계산하는 시가평가 방식이다. 

- 결산기마다 시가평가에 적용하는 위험률, 금리 등이 달라질 수 있어, 계산과정이 복잡하다. 따라서 고성능의 시스템이 필요하다. 

- 보험사는 지급 여력을 계산할 때 금융 당국이 제시한 표준 모형과 자사의 내부 모형 중 선택적으로 사용한다. 킥스의 표준모형만을 고려한다면, IFRS17 시스템을 구축하면서, 킥스의 가정과 할인율의 차이 등을 반영하면 된다. 그러나 표준모형만으로 리스크를 완벽하게 관리하기 어렵다는 게 문제다. 

 

2) 자산건전성 규제 적응 '특명'

 ① 자산건전성 규제를 도입해 온 유럽 사례

  - 유럽은 '솔벤시Ⅱ'라는 규정을 통해 지급 여력이 있는지를 평가한다. 솔벤시Ⅱ는 EU에서 2016년부터 시행하는 '시가 평가'기반의 보험회사 지급여력제도다. 한국의 신지급여력제도 K-ICS가 유럽의 솔벤시Ⅱ를 벤치마킹했다. 자체적 기준에서 리스크 관리와 지급 여력 포지션에 대한 적정성을 평가하고, 장래 지급 여력 전망을 하도록 한 감독 제도다. 

  - ORSA(Own Risk and Solveny Assessment)는 보험회사가 직면 가능한 중요 리스크를 식별· 평가·감시·관리·보고하고, 전체 지금 여력을 보증하는 가용자본을 결정하는 일련의 과정과 절차를 말한다. 일률적 리스크 관리가 아닌 회사 고유 특징을 반영한 리스크를 구별해 측정 방법을 적용한다는 점이 가장 큰 차이다. 

  - 유럽의 해외 재보험사들은 2000년대 초반부터 내부모형을 구축했고, 회사별 특성을 반영해 정교하게 리스크를 산출한다. 글로벌 재보험사인 뮤니크리, 스위스리, 스코르 등은 내부모형을 영업전략, 경영 의사 결정 등에 활용 중이다. 

 

 ② 유럽 사례에서 얻어야 할 교훈

  - 보험업계는 먼저 표준 방법에 따라 감독 기관 규제를 충족해야 한다. 

  - 동시에 내부적으로 고안한 시뮬레이션과 모델링 방식을 통해 전략적 자산 배분, 지급 여력 비율 등에 대한 '가정별 가상 분석'을 수행해야 한다. 

 

3) 현실-세계 시나리오 VS 위험-중립 시나리오

현실-세계 시나리오	- 현실 세계의 전망치, 예측치, 기대값 등을 반영하거나, 과거 변수들의 움직임을 반영해 생성하는 시나리오다.
위험-중립 시나리오	- 무위험이자율을 가정하고, 미래에 대한 최선의 기대값은 오늘의 가격이라는 가정하에 생성되는 시나리오다.  - 보험에서는 주로 위험-중립 시나리오를 사용하고, IFRS17에서도 시가평가를 목적으로 위험-중립 시나리오를 활용한다.

  - 현실 세계에서 리스크 관리 관점에서는 다소 맞지 않는 부분이 있기 때문에 보험 리스크 관리에서는1년 차 시나리오에는 '현실-세계 시나리오'를 사용하고, 특정 시점에서의 가치 평가를 위해서는 '위험-중립 시나리오'를 사용하고 있다. 

  - 문제는 시뮬레이션을 실행할 때마다 IFRS17 부채 시가평가 시스템에 의존해야 한다는 점이다. 결산 기간과 시뮬레이션기간(시점)이 겹치거나, 많은 케이스의 시뮬레이션 수행 시 시스템 활용이 여의치 않다. 또한 일반적으로 IFRS17의 시가평가 산출의 위해서는 약 1000번 정도 시뮬레이션이 필요하다. 

  - 킥스의 경우, 상대적으로 훨씬 더 많은 시뮬레이션과 다양한 케이스에 대한 분석이 필요해 어려움을 더한다. 

 

4) LSMC방식 시스템 도입 효과

  - 다차원 함수와 회귀분석 방법을 활용한 LSMC 방식은 시뮬레이션 횟수 부담이 개선돼 10만 번 이상의 시뮬레이션을 약 2000번으로 줄였다. 

  - 다만, 모델 자체가 복잡하고 이해하기 어렵다는 것이 단점으로 지적된다. 

  - LSMC 방식의 경우, 부채에 대한 모델링을 실시하게 되면 옵션 등 시간 가치가 반영된 원래의 모습을 따라갈 수 있고, 적은 시뮬레이션으로도 상대적으로 많은 횟수의 시뮬레이션과 같은 효과를 낼 수 있다. 

 

5) 금융당국과 보험사의 대응 전략

금융당국	- 보험사의 킥스 경과 조치 신고·수리와 회사별 제도 운영 현황 점검 등으로 건전성 제도 안착에 만전을 기하고 있다.  - 킥스 기반 내부 모형 승인 절차 구축을 추진하고, 회사 규모별 자체 위험·ORSA 평가 기준 차등화 등 실효성 제고 방안도 마련하겠다고 밝혔다.
보험사	- 내부모형의 도입 이후 보험사는 기존보다 고도화된 자산 배분 전략을 실시해야 한다. - 자본 적정성에 대한 충격과 여파를 고려해 최적의 대응 방안을 마련해야 할 것이다.