검색결과 총 295건
-
-
-
-
-
-
쿠코인·MEXC·빙엑스 웹도 막는다…미신고 코인 사이트 27건 차단 결정
[경제일보] 쿠코인·MEXC·빙엑스 등 국내에 신고하지 않고 영업한 가상자산거래소의 웹사이트 접속이 제한된다. 구글·애플 앱마켓에서 신규 설치와 업데이트를 막은 데 이어 웹까지 차단 범위를 넓힌 조치다. 금융당국은 기존 이용자의 자산 인출에 생길 수 있는 불편을 줄이기 위한 지원도 추진한다. 금융위원회 금융정보분석원(FIU)은 방송미디어통신심의위원회가 지난 6~7일 두 차례 심의를 거쳐 불법 가상자산 취급 사이트 27건에 대한 국내 접속차단 또는 이용해지를 결정했다고 13일 밝혔다. FIU가 차단을 요청한 사이트 가운데 현재 운영 중인 곳이 대상이다. 서버나 운영자가 해외에 있으면 국내 접속을 차단하고, 국내에 있으면 이용해지 조치를 부과한다. 대상에는 쿠코인, MEXC, 페멕스, XT.com, 비트루, 코인W, BTCC, 빙엑스, 비트마트, KCEX 등의 사이트가 포함됐다. FIU 신고 없이 내국인을 대상으로 영업한 것으로 당국이 판단한 사업자들이다. 이번 결정은 불법 영업 적발과 이용자 접근 차단을 연결하는 데 초점을 맞췄다. FIU와 방미심위는 미신고 영업 자체가 특정금융정보법 위반인 만큼, 수사 결과나 구체적인 피해 신고를 기다리지 않고 심의를 거쳐 사이트를 차단할 필요가 있다는 데 뜻을 모았다. 국내에서 가상자산사업을 하려면 정보보호관리체계(ISMS) 인증 등 요건을 갖춰 FIU에 신고해야 한다. 해외 업체도 한국어 홈페이지, 한국인 대상 고객 유치·마케팅, 원화결제 지원 등을 종합적으로 고려해 국내 영업 여부를 판단한다. 미신고 영업에는 5년 이하 징역 또는 5000만원 이하 벌금이 부과될 수 있다. 웹 차단은 앞선 앱 제한 조치의 후속 단계다. FIU 요청에 따라 지난해 3월 25일 구글플레이에서 미신고 해외 사업자 앱 17개의 국내 신규 설치·업데이트가 차단됐다. 같은 해 4월 11일에는 애플 앱스토어의 앱 14개에도 동일한 제한이 적용됐다. 거래 경로를 제한하는 조치도 병행해왔다. FIU는 신고 사업자에 미신고 업체 명단을 통보해 해당 업체로의 가상자산 이전을 제한하도록 하고 있다. 2024년 5월에는 신용카드를 통한 미신고 업체의 가상자산 구매·결제를 제한하는 제도개선도 이뤄졌다. 현재까지 수사기관에 통보한 불법 업체는 총 44개다. 배경에는 자금세탁 위험과 이용자 피해 우려가 있다. FIU는 미신고 업체의 자산 보호 장치와 보안 체계가 미비하고, 거래대금을 받은 뒤 가상자산을 지급하지 않는 등의 피해는 구제가 어렵다고 설명했다. 올해 6월 디지털자산거래소 공동협의체(DAXA)와 신고 사업자의 합동조사에서 적발된 업체들의 거래수수료는 1.5~10%로, 국내 5대 원화거래소 평균 0.16%보다 높았다. FIU는 접속차단에 따른 인출제한 등 불편을 줄이기 위해 사업자의 협조 아래 DAXA를 통해 인출 방법과 절차를 상세하게 안내·지원할 계획이다. 이용자에게는 FIU 홈페이지에서 신고 여부를 확인하고, 미신고 사업자로 확인되면 본인 소유 가상자산과 예치금을 인출하도록 당부했다. 한편 FIU는 차단 이후 주소를 바꿔 영업하는 대체 사이트를 지속적으로 점검하고 추가 심의를 요청할 방침이다. 신규 적발 업체에 대한 차단 요청과 신고·미신고 사업자 명단 공개도 강화한다.
2026-10-13 10:37:08
-
-
AI가 예금까지 옮긴다…美은행 5000억달러 흔들 '에이전트 뱅크런' 경계
[경제일보] 인공지능(AI)이 고객을 대신해 금융상품을 비교하고 더 높은 수익을 주는 곳으로 자금 이동까지 지원하는 시대가 다가오면서 은행의 전통적인 예금 사업 모델이 시험대에 올랐다. 고객이 낮은 금리에도 돈을 그대로 두는 ‘예금 관성’이 AI 에이전트에 의해 약해질 경우 은행들은 고객을 붙잡기 위해 더 높은 금리를 지급해야 하고, 이는 조달비용 상승과 순이자마진 축소로 이어질 수 있기 때문이다. 파이낸셜타임스(FT)는 최근 자율적으로 복수의 업무를 수행하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’가 금융시장에 확산하면 미국 은행권이 그동안 누려온 저원가 핵심예금의 경제적 가치 약 5000억달러가 영향을 받을 수 있다고 분석했다. 미국 상장 은행 전체 시가총액의 약 10%에 해당하는 규모다. 다만 5000억달러는 AI로 인해 은행에서 당장 빠져나가는 현금도, 실제 발생이 확정된 손실액도 아니다. AI가 예금자의 금리 민감도를 높여 저원가 예금이 고금리 예금이나 머니마켓펀드(MMF) 등으로 이동하면 은행은 예금금리를 높여야 한다. 그 결과 조달비용이 증가하고 미래 수익성이 떨어지면서 저원가 예금이 제공해온 경제적 가치가 훼손될 수 있다는 의미다. ◆AI가 깨우는 ‘잠자는 예금’…은행 조달구조 바뀌나 은행의 저원가 조달 기반 가운데 하나는 고객이 낮은 금리에도 예금을 장기간 유지하는 데서 형성돼 왔다. 수시입출금식 예금이나 무이자성 예금이 많이 쌓일수록 은행은 낮은 비용으로 자금을 조달해 대출과 채권 등 수익자산에 운용할 수 있다. AI가 바꿀 수 있는 것도 바로 이 부분이다. 기존에는 고객이 여러 은행의 금리와 상품 조건을 직접 찾아 비교하고 계좌까지 옮겨야 했다. 금리 차이가 크지 않으면 번거로움 때문에 기존 계좌에 돈을 그대로 두는 경우도 많았다. 그러나 AI 에이전트가 이용자의 동의와 권한 범위 안에서 금융상품을 상시 비교하고 일정 조건이 충족되면 자금 이동까지 지원한다면 상황이 달라진다. 금리가 조금이라도 높은 상품을 찾는 비용과 계좌 이동에 필요한 시간이 크게 낮아진다. 고객에게는 유리하지만 은행에는 부담이다. 고객 자금을 유지하기 위해 지금보다 높은 예금금리를 제시해야 하기 때문이다. 결과적으로 저원가 예금 감소→예금금리 상승→조달비용 증가→순이자마진(NIM) 축소→미래 이익 감소→기업가치 하락이라는 경로가 형성될 수 있다. 이를 두고 시장 일각에서는 ‘에이전틱 뱅크런(agentic bank run)’이라는 표현까지 나온다. 전통적인 뱅크런이 금융회사에 대한 불안으로 예금자들이 한꺼번에 돈을 인출하는 현상이라면, 에이전틱 뱅크런은 AI가 금리와 조건을 계속 비교해 자금을 더 유리한 곳으로 이동시키면서 은행의 예금 경쟁을 급격하게 높이는 상황에 가깝다. ◆美 3대 은행 무이자예금 1.6조달러…3%면 비용 470억달러 미국 대형은행이 보유한 저원가 예금 규모를 보면 AI가 가져올 변화의 파급력을 가늠할 수 있다. FT에 따르면 JP모건체이스와 뱅크오브아메리카, 웰스파고가 보유한 무이자 예금은 약 1조6000억달러에 달한다. 세 은행 전체 부채의 약 16% 수준이다. FT는 이들 예금에 평균 연 3%의 금리를 지급해야 하는 상황을 가정했다. 이 경우 추가로 부담해야 할 이자비용은 연간 약 470억달러로 계산된다. 현재 거의 비용을 들이지 않고 조달하는 자금에 금리를 붙여야 한다는 의미다. 은행 입장에서 예금금리 1~2%포인트 변화가 수십억달러의 비용 차이로 이어질 수 있는 이유다. AI가 금융상품 비교와 계좌 이동의 장벽을 낮추면 금리 차이가 몇십bp(1bp=0.01%포인트)에 불과하더라도 자금 이동이 지금보다 민감해질 가능성이 있다. 은행들은 예금금리를 높이거나 수수료를 낮추고 부가서비스를 강화하는 방식으로 고객을 붙잡아야 할 수 있다. ◆5000억달러는 저원가 예금의 ‘경제적 가치’ FT가 제시한 5000억달러도 이 같은 저원가 조달 효과를 계량화한 것이다. 계산에는 은행 인수합병(M&A) 과정에서 활용되는 ‘핵심예금 무형자산(CDI·Core Deposit Intangible)’ 개념이 사용됐다. CDI는 은행이 안정적인 핵심예금을 통해 시장에서 직접 자금을 조달하는 것보다 얼마나 낮은 비용으로 자금을 확보할 수 있는지를 경제적 가치로 환산한 것이다. 낮은 금리의 예금이 많이 유지될수록 은행 입장에서는 조달 경쟁력이 높아진다. 금융자문회사 Mercer Capital에 따르면 올해 미국 은행 M&A에서 평가된 CDI는 핵심예금의 평균 2%대 중반 수준이었다. 최근 거래에서는 대체로 핵심예금의 2~3% 범위에서 평가됐다. FT는 이런 비율을 미국 은행권의 핵심예금에 적용해 저원가 조달이 제공하는 경제적 가치를 약 5000억달러로 추산했다. 따라서 5000억달러를 ‘AI가 은행에서 빼내는 돈’으로 이해해서는 안 된다. AI 확산으로 은행들이 시장금리에 가까운 수준까지 예금금리를 높여야 할 경우 저원가 핵심예금이 제공해온 조달비용 우위가 약해지고 미래 수익과 기업가치가 그만큼 영향을 받을 수 있다는 의미다. 반대로 보면 그동안 은행에 귀속됐던 저원가 예금의 경제적 가치 일부가 더 높은 예금금리와 낮은 수수료 형태로 고객에게 이전될 가능성이 있다는 얘기다. ◆‘AI 뱅크런’ 현실화까진 신뢰·규제 장벽 AI가 당장 대규모 예금 이동을 촉발할 것이라고 단정하기는 어렵다. 금융거래는 일반 온라인 쇼핑과 달리 본인 인증과 고객 동의, 거래 한도, 금융사별 내부통제와 소비자보호 규제를 거친다. AI가 임의로 고객의 돈을 자유롭게 이동할 수 있는 구조도 아니다. 고객이 자신의 금융자산에 대한 통제권을 어디까지 AI에 넘길지도 변수다. AI가 잘못된 판단으로 자금을 옮기거나 부적절한 상품을 선택했을 경우 책임을 누가 질 것인지도 해결해야 한다. 개인정보와 계좌정보 보호, 금융사기 방지, AI의 투자 판단에 대한 설명 책임도 풀어야 할 과제다. 따라서 AI가 예금 경쟁을 강화할 가능성은 있지만 금융불안에 따른 전통적인 뱅크런과 같은 현상이 단기간에 현실화될 것으로 보는 것은 과도하다는 분석도 나온다. ◆은행도 AI 활용…비용 절감으로 맞대응 은행이 AI 확산의 일방적인 피해자가 되는 것도 아니다. 미국 은행들은 이미 AI를 고객 상담과 신용평가, 자금세탁방지, 이상거래 탐지, 내부 업무 자동화 등에 활용하고 있다. 대출심사를 정교하게 하고 인적 오류를 줄이면 상당한 비용을 절감할 수 있다. 은행이 AI를 활용해 생산성을 높이면 높아진 예금 조달비용을 일부 상쇄할 여지도 생긴다. 고객별 신용위험을 세분화해 대출금리를 정교하게 설정하거나, 반복 업무와 사후관리 비용을 줄이는 것도 가능하다. 결국 AI는 한쪽에서는 은행의 저원가 예금 기반을 흔들면서 다른 한쪽에서는 비용구조를 낮춰주는 양면적인 기술인 셈이다. 당장 시장이 더 민감하게 보는 변수 역시 AI만은 아니다. 미국 금리와 경기 방향, 대출 부실 가능성, 기업의 신용위험 등이 여전히 은행 실적과 주가에 더 직접적인 영향을 미친다. AI는 기존 위험요인을 대신하기보다 은행의 예금 경쟁 구조를 중장기적으로 바꿀 새로운 변수에 가깝다. ◆한국 은행도 예외 아니다…‘저원가성 예금 경쟁’ 달라질 수도 이 같은 변화는 미국 은행만의 문제로 보기 어렵다. 국내 은행 역시 요구불예금과 저축예금 등 저원가성 예금 규모가 순이자마진과 수익성을 좌우하는 주요 요인이다. 은행들은 저원가성 예금을 확대하기 위해 급여이체와 카드, 각종 생활금융 서비스를 묶어 고객을 주거래은행에 붙잡아 왔다. 하지만 AI가 은행별 예금금리와 수수료, 우대조건을 실시간으로 비교하고 자금 이동까지 지원하는 단계로 발전하면 기존의 ‘주거래은행’ 개념도 달라질 수 있다. 고객이 한 은행에 자금을 장기간 묶어두기보다 AI가 가장 유리한 조건에 따라 여러 금융회사로 자금을 나눠 이동시키는 환경에서는 은행도 브랜드나 고객 충성도만으로 저원가성 예금을 유지하기 어려워질 수 있다. 한 금융권 관계자는 “AI가 ‘잠자는 예금’을 깨우기 시작하면 은행이 오랫동안 누려온 저비용 자금 조달의 이점 일부가 예금자에게 돌아갈 수 있다”며 “AI 시대 은행의 경쟁은 대출을 얼마나 많이 늘리느냐뿐 아니라 예금을 어떤 가격과 서비스로 확보하느냐에서도 한층 치열해질 것으로 보인다”고 말했다.
2026-10-13 08:12:36
-
SKT, 통신요금 다음은 AI요금…'토큰 게이트웨이'의 진짜 계산법
[경제일보] SK텔레콤이 인공지능(AI) 시대의 새로운 먹거리로 ‘토큰 게이트웨이’를 꺼내 들었다. AI 모델 자체를 만드는 경쟁에서 한발 비켜서 여러 AI 모델과 인프라 가운데 이용자에게 가장 적합한 조합을 찾아주는 일종의 AI 관제센터를 만들겠다는 구상이다. 통신사가 수십년간 해온 사용량 측정과 과금, 네트워크 운영 경험을 AI 시장에 적용한다는 점에서 의미가 있다. 정재헌 SKT 대표는 지난 8일 ‘SKT 성장 기어 전략’을 발표하며 토큰 게이트웨이를 신규 사업으로 제시했다. SKT가 보유한 2300만 고객과 결제 체계, AI 플랫폼, 데이터센터와 AI 팩토리 등을 묶어 기업과 개인의 AI 사용 패턴을 관리하고 수요에 맞는 모델과 인프라를 연결한다는 개념이다. 여기서 토큰은 가상자산이 아니다. 생성형 AI가 문장과 이미지를 이해하고 결과를 만들어낼 때 처리하는 기본 단위다. 이용자가 AI를 많이 사용할수록 처리되는 토큰도 늘고 비용도 증가한다. AI 서비스가 확산될수록 기업에는 어떤 모델을 어디에 쓰고 비용을 어떻게 관리할지가 새로운 고민이 된다. 모든 업무에 가장 비싼 AI 모델을 사용할 필요는 없다. 단순 요약이나 분류는 가벼운 모델로 처리하고 복잡한 추론이 필요한 업무만 고성능 모델을 쓰면 비용을 줄일 수 있다. AWS도 프롬프트의 복잡도에 따라 적합한 모델로 요청을 보내는 ‘Intelligent Prompt Routing(지능형 프롬프트 라우팅)’을 제공하고 있으며 회사 측은 정확도를 유지하면서 비용을 최대 30% 절감할 수 있다고 설명한다. 글로벌 통신사도 같은 문제를 보고 있다. 미국 AT&T는 하루 평균 약 450억개의 AI 토큰을 내부 업무에서 사용하고 있으며 자체 AI 게이트웨이를 통해 업무별로 가장 경제적인 모델을 선택한다. AT&T는 캐시와 모델 라우팅을 적용해 일부 영역에서 AI 비용을 최대 90% 줄이고 수백만달러를 절감했다고 밝혔다. SKT가 노리는 사업도 이 지점과 맞닿아 있다. 이용자가 AI에 질문하면 토큰 게이트웨이가 질문의 난이도와 목적, 비용 등을 판단한 뒤 적합한 AI 모델과 컴퓨팅 인프라로 보내는 구조다. 단순 질의는 비용이 낮은 모델에 보내고 복잡한 추론은 고성능 모델이나 AI 팩토리의 자원을 활용하는 식이다. SKT에는 통신사라는 출발점이 있다. 이동통신사는 오랫동안 통화시간과 문자 건수, 데이터 사용량을 측정하고 고객별로 요금을 청구해왔다. AI 시대에는 이 관리 대상이 데이터 GB에서 AI 토큰으로 넓어질 가능성이 있다. 기업별 AI 사용량을 측정하고 예산 한도를 관리하거나 부서별·서비스별 비용을 정산하는 사업으로 이어질 수 있다. 수익모델도 여기서 나온다. 아직 SKT가 구체적인 토큰 요금제나 과금 방식을 공개한 것은 아니다. 다만 토큰 게이트웨이가 상용화될 경우 모델 선택과 인프라 연결에 대한 수수료, 기업용 AI 사용량 관리, 토큰 기반 정산, AI 인프라 사용료 등을 하나의 서비스로 묶는 방식은 가능하다. 통신사가 단순 네트워크 제공자를 넘어 AI 소비의 중개자 역할을 맡는 구조다. AI 인프라 투자와도 연결된다. SKT는 SK호라이즌·SK하이퍼를 통해 데이터센터와 해저케이블 사업을 확대하고 엔비디아와 협력한 AI 팩토리를 내년부터 상용화할 계획이다. 자체 인프라까지 확보하면 토큰 게이트웨이가 고객의 AI 수요를 외부 모델뿐 아니라 SKT의 컴퓨팅 자원으로 연결하는 통로가 될 수 있다. 경쟁력의 핵심은 모델을 많이 보유하는 데 있지 않다. AI 모델은 계속 바뀌고 가격도 빠르게 낮아질 가능성이 크다. 고객 입장에서는 어느 모델을 써야 하는지 직접 비교하고 계약하는 것보다 품질과 비용을 자동으로 최적화해주는 사업자가 필요할 수 있다. SKT가 노리는 자리는 바로 이 중간 지점이다. 과제도 있다. 모델 공급사가 직접 라우팅 서비스를 제공하고 AWS·마이크로소프트·구글 같은 클라우드 기업도 비용 최적화 기능을 강화하고 있다. SKT가 경쟁력을 확보하려면 단순 모델 연결을 넘어 통신 고객 데이터와 인증, 결제, 보안, 자체 AI 인프라를 묶은 차별화가 필요하다. 통신사는 과거 통화량을 팔았고 이후에는 데이터 사용량으로 성장했다. AI 시대에는 토큰이 새로운 사용량 단위가 될 수 있다. SKT가 토큰 게이트웨이를 통해 AI 모델과 인프라 선택부터 사용량 관리, 결제까지 연결한다면 통신요금 이후 새로운 과금 시장을 만들 가능성도 열린다. 아직 토큰 게이트웨이는 사업 구상 단계다. 그러나 AI 경쟁의 무게중심이 모델 성능에서 실제 사용 비용과 운영 효율로 이동할수록 ‘어떤 AI를 만들었느냐’ 못지않게 ‘어떤 AI를 얼마나 효율적으로 쓰게 해주느냐’가 중요해진다. SKT가 통신에서 축적한 관제와 과금 능력을 AI 시장의 새로운 성장동력으로 바꿀 수 있을지가 다음 관전 포인트다. [아주경제 2026년 10월 13일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-10-13 08:12:30
-
-
우리은행, 생성형 AI로 금융사기 탐지…11월 모니터링 시스템 가동
[경제일보] 우리은행이 다음달 생성형 인공지능(AI)을 활용한 금융사기 모니터링 시스템을 가동한다. 금융사기 수법이 피그부처링과 리커버리 스캠 등으로 고도화되자 전담조직과 전문인력, 이상금융거래탐지시스템(FDS)을 결합해 사전 차단 체계를 강화한다는 방침이다. 우리은행은 12일 서울 중구 우리은행 본점에서 '금융사기예방 기자간담회'를 열고 최근 금융사기 수법과 피해예방 성과, 향후 대응 계획을 공유했다. 이날 발표는 우리은행 금융사기예방부 전재홍 총괄수석이 맡았다. 전 수석은 경찰에서 24년간 근무한 뒤 총경으로 퇴직한 금융사기 수사 전문가다. 보이스피싱 1세대 '김미영 팀장' 조직 총책 등 운영진 검거와 해외 보이스피싱 조직 수사 등을 이끈 이력이 있다. 우리은행은 은행권 처음으로 경찰 출신 금융사기 전문가를 영입하고 금융사기예방 전담부서를 신설했다. 개별 직원의 경험이나 판단에 의존하던 대응을 조직 차원의 상시 예방체계로 바꾸기 위한 조치다. 국내 금융사기 피해는 빠르게 늘고 있다. 경찰청 조사 통계에 따르면 국내 금융사기 피해액은 지난 2022년 7911억원에서 지난해 2조3755억원으로 3년 만에 약 3배 증가했다. 범죄 방식도 바뀌고 있다. 과거에는 한 조직이 전화 중심으로 범행을 저질렀지만 최근에는 기술개발, 유인·실행, 자금이동·세탁 등이 분업화되고 있다. 스마트폰과 사회관계망서비스(SNS), 메신저 등 디지털 기술도 금융사기에 활용되는 중이다. 우리은행은 최근 주의해야 할 수법으로 피그부처링과 리커버리 스캠을 꼽았다. 피그부처링은 SNS나 메신저로 접근해 장기간 신뢰를 쌓은 뒤 투자를 권유하는 사기다. 소액 투자와 수익 경험으로 신뢰를 높인 뒤 투자금을 키우고 최종적으로 출금을 막는 방식이다. 리커버리 스캠은 이미 금융사기 피해를 입은 사람에게 피해금을 되찾아 주겠다고 접근해 추가 금전을 요구하는 2차 사기다. 수사기관이나 환불 전문가를 사칭해 수수료, 세금, 보증금 등을 요구하는 방식으로 이뤄진다. 우리은행은 금융사기 대응체계의 중심에 FDS를 두고 있다. FDS는 계좌이체, 출금, 입금, 카드결제, 해외송금 등 고객 금융거래를 실시간으로 분석해 이상징후를 포착한다. 필요할 경우 고객에게 직접 연락해 본인 여부와 거래 목적을 확인하고 위험도가 높으면 거래를 지연하거나 차단한다. 자금세탁방지(AML) 부서와의 협업도 강화했다. 우리은행은 지난 4월부터 8월까지 FDS에서 자금세탁 등이 의심되는 정보 639건을 AML 부서에 전달했다. 이 가운데 83건은 추가 분석을 거쳐 의심거래보고(STR)로 이어졌다. 같은 기간 AML 분석 과정에서 확인한 타행 의심계좌 664건은 보이스피싱 정보공유 분석 AI 플랫폼(ASAP)을 통해 전 금융권에 공유했다. 타행 의심계좌 정보를 해당 금융회사와 공유해 거래 모니터링과 피해예방조치에 활용하도록 한 것이다. 우리은행은 금융사기 예방체계를 3단계로 고도화한다. 우선 AI 기반 탐지역량과 전문 대응조직, 외부기관 협력·교육체계를 정비하고 이후 탐지·분석 업무 표준화와 전문인력·교육 확대, 정보공유·신고 연계를 강화한다. 차세대 FDS 구축도 추진한다. 기존 금융거래 정보 중심 탐지체계에서 벗어나 △전자금융 FDS △로그인 정보 △상품 이용 정보 △ASAP 위험계좌 정보 등을 폭넓게 연계하는 방식이다. 생성형 AI는 새로운 금융사기 유형과 이상징후를 분석하고 신규 탐지 시나리오와 정책 수립을 지원한다. 우리은행은 다음달 신규 AI 모니터링 시스템을 가동한 뒤 연말까지 안정화할 계획이다. 정진완 우리은행장은 "금융사기 예방은 고객의 자산뿐 아니라 금융에 대한 신뢰를 지키는 일인 만큼 최우선 경영과제로 추진하고 있다"며 "피해가 발생한 뒤 구제하는 데 그치지 않고 위험징후를 한발 앞서 포착해 고객의 자금이 사기범에게 넘어가기 전에 차단하는 예방체계를 더욱 강화하겠다"고 말했다.
2026-10-12 12:56:50
-
-
-
-