AI 요약
2026년 5월 8일 서울 은행회관에서 열린 한국신용카드학회 춘계세미나에서는 카드업권의 경쟁력 강화를 위한 규제 완화 필요성이 집중 논의되었습니다. 서지용 상명대 교수는 국내 7개 카드사의 8개년 패널 데이터를 분석하여 레버리지 규제와 조달비용 간의 이례적인 정량적 상관관계를 입증했습니다. 전문가들은 빅테크와의 규제 형평성 문제를 지적하며, 카드사가 보유한 방대한 결제 데이터를 활용해 생성형 AI 기반의 혁신 서비스를 창출해야 한다고 주문했습니다. 또한, 대출 중심인 국내 기업금융 구조를 투자 중심으로 전환하기 위해 금산분리 및 부수업무 제한을 완화해야 한다는 목소리가 높았습니다. 이번 세미나는 자산 건전성 규제가 실제 자금 조달에 미치는 악영향을 수치로 증명하며 정책 변화의 시급성을 시사했습니다.
핵심 인사이트
- 레버리지 비용 영향: 레버리지 배율 규제가 1배 강화될 시 카드사 조달비용은 약 0.26%p 증가하며, 반대로 1~2배 완화 시 0.23%p 하락하는 효과가 발생함.
- 카드사별 지표: 삼성카드의 레버리지 배율은 4.9배로 가장 안정적이나, 현대카드는 7.1배로 규제 한도(배당성향 고려 시 사실상 7배)에 근접한 상태임.
- 기업금융 불균형: 국내 중소기업 대출 잔액은 1,000조 원을 넘는 반면, 벤처 투자 규모는 13조 원 수준에 불과해 투자 중심의 포트폴리오 전환이 필요함.
- 데이터 자산 가치: 카드사는 월 120억 건 이상의 결제 데이터를 처리하며, 이는 마이데이터 2.0 및 생성형 AI와 결합될 때 핵심 수익 모델이 될 수 있음.
주요 디테일
- 규제 구조: 현행 법적 규제 한도는 8배이나, 배당성향이 30%를 초과하는 카드사는 7배 규제를 적용받아 실질적인 투자 여력이 제한됨.
- 리스크 프리미엄: 규제 한도에 근접할수록 신용평가사의 등급 하향 압력이 커지며, 이는 위험 프리미엄 급증으로 이어져 조달 비용을 높임.
- 해외 사례 비교: 비자(Visa)나 아메리칸익스프레스가 핀테크 M&A 등 다양한 투자를 진행하는 것과 달리, 한국 카드사는 IPO 위주의 경직된 투자 형태를 보임.
- 신사업 모델: 결제 데이터와 AI를 결합하여 금융 소외계층 대상 대안신용평가, 소상공인 경영 인텔리전스, 초개인화 서비스 제공이 가능함.
- 규제 패러다임 전환: 단순한 규제 철폐가 아닌, '사전 진입 규제'에서 위험 기반의 '사후 감독 체제'로의 전환이 필요하다는 제언이 나옴.
향후 전망
- 소비자 후생 증대: 레버리지 규제 완화로 조달비용이 절감될 경우, 카드론 금리 인하 및 무이자 할부 혜택 유지 등 소비자 혜택으로 직결될 전망임.
- 사업 다각화: 플랫폼 및 비금융 사업 진출 제한이 완화되면 카드사가 단순 결제 수단을 넘어 종합 금융·비금융 플랫폼으로 진화할 것으로 예상됨.
- 제도 개선 가속화: 카드채 발행 한도 확대 및 사잇돌대출 절차 간소화 등 실질적인 자금 조달 여건 개선을 위한 정책 논의가 이어질 것으로 보임.
출처:naver_startup