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'지독한 불경기' 인터넷은행으로 서민들 몰린다
인터넷전문은행 3사(케이뱅크·카카오뱅크·토스뱅크)는 지난해 중·저신용자 신용대출 비중 목표치 30%를 모두 넘겨 케이 34.1%·카카오 32.2%·토스 34.7%를 기록했다. 공급 규모도 컸다: 카카오는 작년 2조5천억 원 이상·누적 13조원 이상, 토스는 누적 8조7천억·작년 1조3,600억, 케이는 작년 신규 1조1,658억·누적 7조1,658억을 공급했다. 원인은 낮은 금리와 완화된 심사, 비대면 신용평가 모형 및 '월 납입 감소·이자만 갚기' 등 상환부담 완화 프로그램으로 금융 취약계층의 대출 접근성이 높아진 점이다.
왜 중요한가: 방향을 단정할 직접 근거는 제한적입니다.
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[경제기자M] 짭짤한 인터넷뱅크…제4인뱅 만든다는데 나한테 실익은?
K뱅크·카카오뱅크·토스뱅크 등 인터넷전문은행은 영업점 없이 모바일 중심으로 빠르게 확산돼 10대·2030 세대 중심으로 이용자가 늘고 지난해 사상 최대 이익을 냈다. 제4인터넷은행 인가 신청은 2025년 3월 25일부터 접수되며 더존·렌딧·한국신용데이터 등 주도 컨소시엄을 포함해 총 6개 컨소시엄이 소상공인·농민·재외동포 등 특정 고객층을 내세워 신청했다. 인가가 통과되면 빠르면 두 달 내(늦어도 2025년 상반기) 새 은행이 결정될 수 있고 예금·대출 경쟁 심화로 소비자 금리 혜택과 시중은행과의 경쟁 격화가 예상된다.
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“땅파서 포용금융하나”…인뱅, 주담대 확대 논란 호소
인터넷전문은행 3사(카카오뱅크·케이뱅크·토스뱅크)의 지난해 말 가계대출 잔액은 69조5385억원, 주담대 잔액은 34조4783억원으로 2021년 대비 각각 약 2배·3.3배 증가했다. 은행들은 지난해 도입한 대환대출 플랫폼으로 저금리 상품으로 갈아탄 수요가 몰리며 주담대가 늘었다고 주장하고, 잔액 기준 평균 금리(연 3.91%)가 16개 주요 은행 평균(4.28%)보다 낮아 가계금융비용 경감 효과가 있다고 밝혔다. 동시에 중·저신용자 신용대출 비중(카카오 32.1%, 케이뱅크 34.1%)을 목표 이상으로 유지하고 있고 고정이하여신 비율은 0.78%로 주요 은행(0.66%)과 유사한 수준이라며 포용금융 및 건전성 관리 필요성을 강조했다.
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인뱅, 취지와 달리 담보대출 집중 [경제 레이더]
인터넷전문은행 3사(카카오뱅크·K뱅크·토스뱅크)가 올해 가계대출을 작년보다 3조3183억원(잔액 대비 4.8% 증가) 늘리기로 했고, 이는 시중은행 평균을 크게 웃도는 수준이다. 가계대출 잔액은 2021년 말 33.48조원에서 작년 말 69.54조원으로 3년 만에 2배 이상 늘었고, 주택담보대출은 2021년 말 10.31조원→2023년 9월 34.48조원으로 급증(카카오 24.69조원, K뱅크 7.83조원), 토스는 주담대 상품 출시 준비 중이다. 이인영 의원은 중·저신용자 포용 취지와 달리 담보대출 중심으로 영업이 흐르고 있다며 금융당국의 역할 재점검과 금융소외계층 대책 마련을 촉구했다.
왜 중요한가: 부정적 영향 가능성이 확인됩니다.
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토스뱅크, 외국인 고객 10만명 돌파
토스뱅크의 외국인 고객이 10만7천명을 넘겼고, 2025년 1월 말 기준 외국인 대상 계좌는 21만4천좌·예치금 2,816억 원을 기록했다. 국내 체류 외국인 수는 265만783명으로 증가했고, 인터넷전문은행들은 여권·외국인등록증 기반 비대면 인증 간소화·다국어·전용상품 등 외국인 대상 서비스를 확대 중이며 카카오뱅크도 전용 계좌·선불카드 등을 검토하고 있다. 그러나 5대 시중은행의 누적 외국인 고객은 737만806명으로 압도적이고(하나은행 316만2,763명·42.9%), 언어 지원과 영업력에서의 격차로 인해 인터넷전문은행의 경쟁력은 제한적이라는 평가가 제기된다.
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[기자수첩]금융권에 부는 생성형 AI 바람…'AI 워싱' 논란 피하려면
금융권이 챗GPT 이후 생성형 AI 도입을 급속히 확대하며 상품개발·신용평가·리스크관리·내부통제·프로세스 자동화 등 거의 모든 업무에 적용될 가능성이 커지고 있다. 금융당국은 지난해 일부 금융사의 AI 서비스를 혁신금융서비스로 지정했고(신한·NH농협·KB·카카오뱅크·투자증권·보험사·카드사 등), 대부분의 금융사도 조직개편과 인재 영입으로 AI 내재화에 주력하고 있다. 그러나 미국 SEC의 경고처럼 'AI 워싱'과 과도한 의존이 신뢰 훼손 및 시스템 리스크로 이어질 수 있어 인재 확보, 기술 안전성 설명, 한계 연구 등 실질적 검증과 투명성이 요구된다.
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