실전 금융 톡톡

계열사 거래·대여금·지급보증에서 발견하는 연쇄부실의 위험신호 기업을 분석할 때 대부분의 투자자와 기업분석 실무자는 매출액, 영업이익, 부채비율, 영업현금흐름과 같은 재무지표부터 확인합니다. 물론 이러한 지표는 기업의 경영성과와 재무건전성을 판단하는 중요한 기준입니다. 그러나 실제 기업부실은 재무제표의 숫자보다 기업 간의 관계에서 시작되는 경우가 적지 않습니다. 금융교육기관에서 기업여신심사와 기업신용평가 과정을 강의하다 보면 감사보고서에서 가장 놓치기 쉬운 부분이 무엇이냐는 질문을 자주 받습니다. 저는 항상 '특수관계자 거래 주석'을 먼저 살펴보라고 이야기합니다. 많은 사람들은 특수관계자 거래를 단순히 계열회사 간 거래 내역 정도로 이해합니다. 그러나 실제로는 기업집단 내부의 자금흐름과 위험이 어떻..

지급보증·자금보충약정·매입확약 등에서 찾는 숨은 위험신호 금융연수원에서 기업여신심사 과정을 강의하다 보면 "기업을 분석할 때 가장 먼저 어디를 봐야 합니까?"라는 질문을 자주 받습니다. 많은 사람들은 매출액이나 영업이익, 부채비율 같은 재무지표를 먼저 떠올립니다. 물론 중요한 지표입니다. 그러나 오랫동안 기업금융과 여신심사 업무를 수행하며 얻은 경험은 조금 달랐습니다. 은행에서 기업여신심사를 담당하던 시절, 재무제표는 양호해 보였지만 얼마 지나지 않아 유동성 위기를 겪거나 기업회생절차에 들어간 기업을 적지 않게 보았습니다. 이러한 차이를 만든 원인은 손익계산서나 재무상태표가 아니라 감사보고서 주석에 숨겨져 있는 경우가 많았습니다. 재무제표가 기업의 현재 모습을 보여주는 사진이라면, 감사보고서 주석은 ..

퇴직 전 5년의 세액공제·비과세·소득 공백기 준비 전략 은퇴를 앞두고 망설였던 그날의 기억 나도 직장생활을 정리하고 은퇴를 앞두었을 때, 같은 고민을 했던 적이 있습니다. 그때가 2013년이었는데, 지금 돌이켜보면 그때는 선택지 자체가 단출했습니다. 연금저축은 이미 오래전부터 있던 제도였고, IRP도 2012년에 막 도입되어 시행 중이었습니다. 하지만 ISA는 아예 존재하지 않았습니다. ISA가 세상에 나온 건 그로부터 3년이 지난 2016년의 일이었으니, 당시 제가 고민할 수 있는 절세계좌는 연금저축과 IRP, 이 두 가지가 전부였던 셈입니다. 선택지가 적었던 만큼 셈법도 단순했을 것 같지만, 실제로는 그렇지 않았습니다. 막 도입된 IRP는 생소한 제도였고, 연금저축과 어떻게 배분해야 할지, 세액..

워크아웃과 회생절차로 보는 경영정상화의 핵심 구조 기업구조조정은 회생 가능성 판단과 자구노력에서 시작된다 은행에서 여신심사와 여신정책 업무를 담당하던 시절, 기업구조조정 대상기업을 선정하는 기업신용위험평가위원회에 평가위원으로 여러 차례 참여한 적이 있습니다. 당시 건설업, 조선업, 해운업 등 경기 변동과 금융환경 변화에 민감한 업종의 기업들을 대상으로 신용위험을 평가했고, 그 결과를 바탕으로 구조조정 대상기업을 선정하는 업무를 수행했습니다. 또한 기업구조조정 관련 내규와 제도를 기획하고 규정화하는 업무도 담당했습니다. 신용위험평가위원회에서 대상 기업을 평가할 때 중점적으로 보았던 것은 단순한 재무 부실 여부만이 아니었습니다. 신용위험평가는 재무적 관점과 비재무적 관점을 함께 반영해 대상 기업이 정..

금리상승 가능성이 커지는 시기, 낮은 금리보다 중요한 대출 선택 기준 주택 구입이나 갈아타기를 준비하는 분들과 상담하다 보면 가장 많이 듣는 질문입니다. “금리가 가장 낮은 은행을 선택하면 되는 것 아닌가요?” 대출신청자들은 자주 은행연합회 소비자포털이나 금융회사 홈페이지에서 주택담보대출 금리를 비교합니다.그리고 가장 낮은 금리를 제시하는 은행을 찾습니다. 물론 금리 비교는 중요합니다. 주택담보대출은 대출금액이 크고 상환기간도 길기 때문에 금리 0.1%p 차이도 장기적으로는 적지 않은 이자 차이를 만들 수 있습니다. 그러나 금융기관에서 오랜 기간 현장 영업, 대출심사, 여신정책기획 업무를 담당해 본 실무 전문가의 관점에서 보면, 좋은 대출의 기준은 단순히 ‘가장 낮은 금리’에 있지 않습니다. 좋은..

AI가 만든 숫자를 믿고 실제 자산을 사고팔 때 생기는 위험 요즘 AI 미래금융을 주제로 글을 계속 쓰고 있습니다. AI가 금융을 어떻게 바꾸고 있는지, 투자분석과 자산관리, 대출심사, 금융상담이 앞으로 어떻게 달라질 수 있는지를 살펴보고 있습니다. 하지만 AI의 밝은 면만 볼 수는 없습니다. AI는 금융을 더 빠르고 편리하게 만들 수 있지만, 잘못 사용되면 금융위험을 더 빠르게 키울 수도 있습니다. 특히 AI가 단순한 정보검색 도구를 넘어 자산가격 평가, 대출한도 산정, 담보평가, 투자추천에 사용될 때는 이야기가 달라집니다. 이번 글에서는 미국 부동산 플랫폼 기업 Zillow의 iBuying 사업 실패를 통해 AI 금융시대의 알고리즘 함정을 살펴보겠습니다. Zillow는 무엇을 하려 했나 Zillo..

금융지식만으로는 부족합니다. 이제는 AI를 활용해 자산을 관리하고 판단하는 능력이 필요합니다 📂 AI가 바꾸는 금융·투자의 미래 시리즈◀ 1편 | 내 통장과 투자생활은 이미 달라지고 있습니다◀ 2편 | AI 에이전트는 내 금융생활을 어디까지 챙겨줄 수 있을까◀ 3편 | AI가 투자 정보를 정리해주는 시대, 최종 판단은 투자자의 기준에서 시작됩니다▶ 4편 | AI 금융문맹자가 되지 않으려면 지금 배워야 할 5가지 능력 ← 현재 글핵심 내용 정리· AI 시대의 금융문해력은 예금, 대출, 보험, 펀드 같은 금융상품 지식만을 의미하지 않습니다. 내 금융상황을 숫자로 정리하고, AI에게 정확히 질문하며, 답변을 검증하는 능력까지 포함합니다. · AI가 발전할수록 금융정보는 더 쉽게 얻을 수 있습니다. ..

깊이 있는 답을 끌어내고 오류를 줄이는 프롬프트 작성법 — 실전 AI 활용법 시리즈 2편 ☞ 시리즈 1편을 읽지 않으신 분은 아래 링크 글을 읽으시길 권합니다 시리즈1편 : 여러 AI 도구, 어떻게 연결해 활용할까 요즘은 일상생활과 업무에서 생성형 AI를 활용하는 분들이 빠르게 늘고 있습니다. 저 역시 금융교육 현장에서 강의자료를 작성하고, 강의에 활용할 사례를 연구하며, 최근 정책자료와 연구보고서를 검색하고 정리하는 과정에서 생성형 AI를 자주 사용하고 있습니다. 그런데 AI를 실제로 활용하다 보면 흥미로운 점들을 발견하게 됩니다. 같은 AI를 사용하더라도 누구는 단순한 요약 수준의 답변을 얻고, 누구는 전문가가 작성한 보고서에 가까운 결과물을 얻습니다. 비슷한 주제를 질문했는데도 답변..