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동해시 3대 축제 소비효과 103억원…체류형 관광도시 전환 속도 강원 동해시가 지역 대표 축제 3종의 경제 효과를 빅데이터로 분석한 결과, 지난해 방문객 21만여 명이 103억원 규모의 소비를 일으킨 것으로 나타났다. 동해시는 이를 바탕으로 단순 방문형 관광지를 넘어 체류형 관광도시로 전략 전환에 나선다.동해시는 17일 ‘무릉별유천지 라벤더축제’, ‘묵호도째비페스타’, ‘동해무릉제’를 대상으로 KT 빅데이터와 한국관광공사 데이터랩 자료를 분석한 결과를 공개했다.분석 결과 지난해 세 축제 방문객은 총 21만8643명, 전체 소비액은 약 103억원으로 집계됐다. 축제 기간 일평균 관광객 수는 평시 대비 최대 368% 증가했고, 소비 금액은 평균 37% 늘었다. 라벤더축제, 외지 관광객 유입 압도적무릉별유천지 라벤더축제는 외지인 방문 비율이 77.5%로 가장 높았다. 일평균 관광객 수는 평소보다 368% 증가했고, 축제 기간 일평균 소비 금액은 6억2991만원으로 전후 기간보다 30% 상승했다.방문객은 여성과 60대 비중이 높아 자연경관과 감성 콘텐츠를 결합한 관광형 축제로 경쟁력을 확인했다. 묵호도째비페스타, 해양문화 축제로 자리매김묵호도째비페스타는 축제 기간 일평균 관광객 1만7374명을 기록해 평소보다 38% 증가했다. 소비 금액은 일평균 7억7281만원으로 37% 늘었다.외지인 비율은 52%로 관광객 유입 효과가 뚜렷했고, 50대 남성 방문객 비중이 높아 해양·항만 문화축제로서의 정체성이 강화된 것으로 분석됐다. 동해무릉제, 지역 공동체형 축제 성격동해무릉제는 총 7만3245명이 방문했고, 현지인 비율이 75%에 달했다. 축제 기간 관광객은 평시보다 123% 많았으며, 일평균 소비 금액은 5억7709만원으로 12% 증가했다.가족 단위 방문과 시민 참여가 활발해 지역 공동체 중심의 생활밀착형 축제로 평가됐다. ‘들렀다 가는 도시’에서 ‘머무는 도시’로외지 관광객 주요 출발지는 강릉·삼척·원주 등 인근 도시였으며, 이동 지역이 대부분 동해시에 집중된 것으로 나타났다. 이는 숙박·야간관광·체험 프로그램을 강화할 경우 체류형 관광지로 성장 가능성이 높다는 의미로 해석된다.외국인 방문객은 미국, 베트남, 독일 순으로 많았다.동해시는 앞으로 축제 콘텐츠를 수요층별 맞춤형으로 고도화하고, 지역 상권과 연계한 야간 프로그램, 체험형 콘텐츠, 교통·숙박·공연 인프라를 확충할 계획이다.심규언 동해시장은 “관광객의 행동과 소비 패턴을 객관적으로 확인했다”며 “데이터 기반 관광정책으로 지역경제와 도시재생을 이끄는 지속 가능한 축제 생태계를 만들겠다”고 밝혔다. 
2026.04.17
AI가 바꾼 노동시장, ‘대체’보다 ‘재편’…청년 고용에 집중된 충격 국내 기업의 인공지능 도입이 일자리 전체를 급격히 대체하는 단계에는 이르지 않았다. 한국 기업 다수는 AI가 수행하는 업무 비중을 약 10% 수준으로 평가하고 있으며, 이는 노동시장 전반에 미치는 영향이 제한적이라는 점을 보여준다.다만 변화는 균등하게 나타나지 않는다. 특정 직무, 특히 반복성과 데이터 기반 업무 비중이 높은 직종에서 AI 노출 위험이 집중되면서, 노동시장 내부의 구조적 재편이 이미 시작된 모습이다.이는 단순한 ‘일자리 감소’ 문제가 아니라, 어떤 일자리가 먼저 바뀌고 있는지에 대한 문제로 읽힌다. 청년층에 집중되는 영향…‘진입 일자리’가 줄어든다문제는 그 변화가 청년층에 먼저 나타난다는 점이다.생성형 AI 도입이 본격화된 2023년 이후, AI 노출 위험이 높은 직무에서 청년 고용 증가세가 둔화되는 흐름이 확인된다. 이는 기업들이 신입 인력을 통해 수행하던 기초 업무를 AI로 대체하기 시작했기 때문이다.보고서 작성, 데이터 정리, 기초 분석 등 이른바 ‘입문 단계 업무’가 줄어들면서, 노동시장 진입 자체가 어려워지는 구조가 형성되고 있다.결과적으로 AI는 기존 일자리를 대체하기보다, ‘처음 들어갈 자리’를 줄이는 방식으로 영향을 미치고 있다. 기술 격차가 곧 고용 격차로…불평등 심화 가능성AI 도입이 전면적인 실업으로 이어지지는 않고 있으나, 기술 격차에 따른 고용 불균형은 더 뚜렷해지고 있다.AI를 활용할 수 있는 인력과 그렇지 못한 인력 간 생산성 차이가 확대되면서, 동일 직군 내에서도 임금과 기회 격차가 벌어질 가능성이 커진다.특히 청년층 내부에서도 AI 활용 능력에 따라 고용 안정성이 달라지는 ‘이중 구조’가 형성될 가능성이 제기된다.이는 단순한 노동시장 문제가 아니라 교육, 직무훈련, 기업 인사 전략이 동시에 작동하는 구조적 문제로 이어진다. 정책 방향, ‘대체 대응’에서 ‘전환 설계’로이번 APEC 미래 일자리 포럼에서는 AI 시대 노동정책의 방향도 함께 제시됐다.핵심은 세 가지다.근로자의 AI 활용 역량을 높이는 평생학습 체계 구축, 기술 도입 과정에서의 사회적 대화와 노동자 참여 확대, 그리고 책임 있는 AI 거버넌스 확립이다.이는 기술을 통제하는 접근이 아니라, 기술 변화에 맞춰 노동시장 자체를 재설계하는 방향에 가깝다.정부가 추진 중인 ‘산업전환 고용안전 기본계획’ 역시 이러한 흐름을 반영하고 있다.일자리 감소를 방지하는 데 초점을 두기보다, 변화 과정에서의 충격을 완화하고 새로운 기회를 만드는 데 정책의 중심이 이동하고 있다. 기업 현장, ‘대체’보다 ‘재배치’가 현실현장에서는 이미 다른 방식의 변화가 진행 중이다.콜센터 산업에서는 상담 인력을 줄이는 대신, AI 시스템을 설계하고 운영하는 역할로 기존 인력을 재배치하는 사례가 등장했다.제조업에서는 위험 작업을 AI 기반 원격 운영으로 전환해 산업재해를 줄이는 방향으로 기술이 활용되고 있다.이는 AI가 일자리를 없애는 도구라기보다, 역할을 바꾸는 도구로 작동하고 있음을 보여준다.결국 노동시장의 핵심 변화는 ‘일자리 수’보다 ‘일의 구조’에서 발생하고 있다. 사람 중심 전환, 선언이 아닌 설계의 문제정부는 ‘사람 중심 산업 대전환’을 강조하고 있다.다만 실제 효과는 정책 선언보다 실행 방식에 달려 있다.AI 도입 속도보다 느린 교육 시스템, 직무 전환을 흡수하지 못하는 노동시장, 기업의 단기 효율 중심 의사결정이 맞물릴 경우, 기술은 생산성을 높이면서 동시에 고용 불안을 키울 수 있다.결국 핵심은 AI를 도입하는 문제가 아니라, 그 도입 과정에서 ‘누가 이동하고, 누가 남는지’를 설계하는 문제다.현재 10% 수준의 대체는 시작에 불과하다. 노동시장 변화의 방향은 이미 정해졌고, 이제 남은 것은 그 속도를 어떻게 관리할 것인지에 대한 선택이다.
2026.04.06
AI가 고른 인재, 채용의 기준이 바뀐다 고용노동부가 AI 기반 인재추천 기능을 한 단계 끌어올렸다. 채용 과정에서 기업이 가장 큰 어려움으로 꼽은 ‘인재 탐색’ 문제를 줄이겠다는 의도다. 단순히 지원자를 나열하는 수준에서 벗어나, 왜 이 사람이 적합한지까지 설명하는 구조로 바뀐 점이 핵심이다. 채용의 병목, ‘사람 찾기’에서 발생했다고용노동부 조사에 따르면 기업 1,255곳 중 43.9%가 채용 과정에서 가장 어려운 단계로 인재정보 탐색을 지목했다. 지원자 풀이 충분함에도 불구하고, 적합한 인재를 선별하는 데 시간이 과도하게 소요된다는 의미다.또한 AI 기능에 대한 요구도 분명했다. 기업의 26.5%가 ‘AI 인재추천 기능 강화’를 개선 과제로 꼽았다. 채용의 문제는 지원자가 부족한 것이 아니라, ‘선별 기준의 비효율’에 있다는 점이 확인된 셈이다. AI, 단순 추천에서 ‘판단 보조’로 진화이번에 고도화된 고용24 AI 인재추천 서비스는 구조가 달라졌다. 직무, 직종, 경력, 임금 등 8개 항목을 분석해 구인공고와 지원자의 적합도를 수치화하고, 이를 종합 매칭지표로 시각화한다.눈에 띄는 변화는 ‘설명 기능’이다. 추천 인재마다 2~3줄로 추천 이유를 제시하고, 주요 경력과 역량을 요약해 제공한다. 인사담당자는 지원서를 처음부터 끝까지 읽지 않아도 핵심 판단을 빠르게 내릴 수 있다.이는 AI가 결과만 제시하던 방식에서, 판단 근거까지 함께 제공하는 방향으로 이동했음을 보여준다. 채용 영역에서도 ‘설명 가능한 AI’가 본격적으로 적용되기 시작한 것이다. 채용 속도와 비용 구조, 동시에 바뀐다노동부는 이번 기능 개선으로 기업이 체감할 변화로 세 가지를 제시했다. 인재 탐색 시간 단축, 서류 검토 부담 감소, 채용 의사결정 속도 향상이다.이는 단순한 편의성 개선을 넘어 채용 비용 구조 자체를 바꾸는 요소다. 인사 담당자의 시간 투입이 줄어들수록 채용 단가는 낮아지고, 의사결정 속도가 빨라질수록 우수 인재 확보 경쟁에서도 유리해진다.결국 AI 채용은 ‘효율성’과 ‘속도’라는 두 축에서 기업 경쟁력과 직결되는 영역으로 이동하고 있다. 채용 플랫폼, ‘통합 HR 시스템’으로 확장고용노동부는 향후 기능을 더 확장할 계획이다. 채용확률 기반 구인컨설팅, 면접·입사관리, 지원자 분석·통계 기능을 포함한 ‘AI 채용마당’을 구축해 채용 전 과정을 통합 지원한다는 구상이다.이는 채용 플랫폼이 단순 공고 게시 공간을 넘어, 데이터 기반 의사결정 시스템으로 전환되고 있음을 의미한다.AI가 사람을 추천하는 시대에서, AI가 채용 전략을 설계하는 단계로 넘어가고 있다. 채용의 기준 역시 ‘경험’에서 ‘데이터’로 이동하는 흐름이 더욱 뚜렷해질 전망이다.
2026.03.30
AI로 바닷속 유물 찾는다 인공지능(AI)이 바닷속 문화유산 탐사의 방식 자체를 바꾸는 실험이 시작됐다. 인하대학교가 AI와 무인자율수상정을 결합한 수중 탐사 기술 개발에 나서면서, 인력과 우연에 의존해 온 기존 조사 체계에 변화가 예상된다.인하대학교는 24일 ‘무인자율 군집 운항 기반의 수중 문화유산 탐사 기술개발·표준화’ 과제가 국가유산청 연구개발사업에 선정됐다고 밝혔다. 연구는 2029년 12월까지 약 24억원 규모로 진행된다. AI+군집 자율운항…수중 탐사 ‘자동화 체계’ 구축이번 연구의 핵심은 AI 탐지 기술과 다중 무인자율수상정(ASV)의 군집 운항을 결합한 통합 탐사 시스템이다.여러 대의 ASV가 동시에 해역을 탐색하고, 수중에서 수집된 다중 센서 데이터를 AI가 분석해 난파선이나 유물로 추정되는 이상 구조물을 자동으로 식별하는 방식이다.기존 수중 탐사는 잠수 인력이나 제한된 장비에 의존해 탐색 범위와 정확도에 한계가 있었다. 이번 기술은 탐사 범위를 넓히고, 데이터 기반으로 탐사 효율을 높이는 데 초점이 맞춰져 있다. ‘우연의 발견’에서 ‘데이터 기반 탐사’로 전환연구가 성공할 경우 수중 문화유산 발굴 방식 자체가 바뀔 가능성이 있다.그동안 난파선이나 유물 발견은 어업 활동이나 제한된 조사 과정에서 우연히 이뤄지는 경우가 많았다. AI 기반 탐사 체계는 특정 해역을 체계적으로 스캔하고, 이상 신호를 자동으로 분류함으로써 계획된 발굴을 가능하게 한다.이는 단순 기술 개발을 넘어 국가 차원의 문화유산 관리 방식에도 영향을 줄 수 있는 변화다. 표준화까지 겨냥…국가 관리 체계 확장연구팀은 탐사 기술 개발뿐 아니라 수중 문화유산 관리 기준 마련까지 목표로 설정했다.장준우 스마트모빌리티공학과 교수와 조영근 전기전자공학부 교수 연구팀은 AI 탐지 기술과 군집 자율운항을 결합한 정밀 탐사 체계를 구축하고, 이를 국가 차원의 표준으로 확장하는 방안을 제시할 계획이다.기술이 상용화될 경우 해양 문화유산 보호, 불법 인양 방지, 해저 자원 탐사 등 다양한 분야로 활용 범위가 넓어질 가능성도 제기된다. AI 확장, 해양으로…탐사 산업 구조 변화 신호이번 연구는 AI 기술이 제조·의료를 넘어 해양 탐사 영역까지 확장되는 흐름을 보여준다.특히 무인 군집 시스템과 결합된 AI는 넓은 해역을 동시에 분석할 수 있다는 점에서 기존 단일 장비 중심 탐사의 한계를 보완할 수 있다.수중 탐사가 ‘사람 중심’에서 ‘데이터·자동화 중심’으로 이동하는 전환점이 될지 주목된다.
2026.03.24
정부, 전략기술 R&D 8조6천억원 투자…전년 대비 30% 확대 정부가 인공지능·반도체 등 국가전략기술 확보를 위해 올해 연구개발(R&D) 투자 규모를 대폭 확대한다.과학기술정보통신부는 13일 제13회 국가전략기술 특별위원회를 열고 ‘제1차 국가전략기술 육성 기본계획 2026년 시행계획’을 의결했다고 밝혔다.이에 따라 올해 국가전략기술 분야 연구개발 투자 규모는 8조6천억원으로, 지난해보다 약 30% 늘어난다. 정부는 내년에도 투자 확대 기조를 유지할 계획이다. NEXT 전략기술 확보 목표올해 시행계획은 차세대 전략기술 확보를 목표로 ▲멈춤 없는 성장 지원 ▲전방위적 기술 안보 ▲임무 중심 정책체계 등 3대 핵심 목표를 중심으로 추진된다.정부는 전략기술 연구개발 성과가 실제 산업 경쟁력으로 이어지도록 혁신 생태계 조성과 기업 전주기 지원을 강화할 방침이다.이를 위해 전략기술 분야 기업의 연구개발 활동과 해외 진출을 지원하고, 전략기술 확인 기업에 대해 연구개발 가점과 금융·비금융 지원을 확대하기로 했다. 46조 정책금융 공급…지역 연구 인프라도 확대정부는 전략기술 분야 지원을 위해 총 46조6천억원 규모의 정책금융도 공급한다.또 제주와 전북 등 지역기술혁신허브와 특화연구소를 중심으로 연구·실증 인프라를 구축해 지역 기반 기술 확산을 추진한다.데이터 기반 과학기술 인재 정책도 강화해 전략기술 분야 전문 인력을 체계적으로 육성할 계획이다. 기술안보 강화·국방기술 투자 확대정부는 올해 상반기 중 국가전략기술 체계도 개편한다.국가연구개발혁신법 개정에 따라 보안등급을 세분화하고 전략기술 보호 체계를 강화하는 방안이 검토된다.아울러 국방 전략기술 투자도 확대하고, 국가전략기술 선도 ‘NEXT 프로젝트’를 도입해 부처 간 협업을 통한 임무 중심 연구개발을 추진할 예정이다.이날 회의에서는 전략기술 플래그십 사업 가운데 혁신형 소형모듈원자로(i-SMR) 기술개발 사업 1단계 평가 결과도 보고됐다.박인규 과학기술혁신본부장은 “지정학적 갈등이 심화되는 상황에서 전략기술은 국가 경제와 안보를 좌우하는 핵심 자산”이라며 “부처 간 협업을 통해 기술 경쟁력을 확보하고 신속한 성과 창출을 지원하겠다”고 밝혔다.
2026.03.13
올해 개미 10명 중 7명 수익…평균 912만원 벌었다 올해 국내 주식시장에 참여한 개인 투자자 10명 중 7명은 수익을 거둔 것으로 나타났다. 다만 수익 규모는 크지 않았고, 매매 시점에 따라 체감 성과의 격차가 뚜렷했다. 신한투자증권이 18일 공개한 2025년 1∼11월 국내 주식 거래 데이터 분석에 따르면, 이 기간 주식을 매도한 개인 투자자 가운데 67.0%가 수익을 기록했다. 평균 수익액은 912만원으로 집계됐다. 반면 33.0%는 손실을 봤으며 평균 손실액은 685만원이었다. 수익을 낸 투자자 중 절반 이상은 소액 수익에 머물렀다. 수익 구간별로 보면 100만원 이하가 54.4%로 가장 많았고, 100만원 초과∼1천만원 이하가 32.3%, 1천만원 초과는 13.3%였다. 손실 투자자 역시 100만원 이하 손실이 57.1%로 과반을 차지했다. 개인 투자자의 희비가 가장 엇갈린 종목은 삼성전자였다. 삼성전자를 매도한 투자자 가운데 81.4%는 평균 250만원의 수익을 냈고, 18.6%는 평균 100만원의 손실을 기록했다. 수익 실현 구간은 7만∼8만원대 매도가 35.0%로 가장 많았으며, 5만∼6만원대 34.2%, 9만원 이상 30.9% 순이었다. 주가가 11만원 이상으로 올랐던 시점에 매도한 비율은 0.5%에 불과했다. 손실을 본 투자자의 매수 단가는 5만∼6만원대가 53.3%로 절반을 넘었고, 7만∼8만원대 32.3%, 9만원 이상 14.4%였다. 매수와 매도 시점의 선택이 결과를 갈랐다는 해석이 나온다. 시장별로는 코스피 종목을 매도한 개인 투자자의 71.3%가 수익을 냈다. 반면 코스닥 종목에서는 수익 비중 52.8%, 손실 비중 47.2%로 엇비슷했다. 코스피 시장에서 개인 투자자 수 기준 수익 상위 종목에는 삼성전자, SK하이닉스, 두산에너빌리티가 포함됐다. 손실 상위 종목으로는 삼성전자, 카카오, 네이버가 꼽혔다. 코스닥에서는 에코프로, 로보티즈, 레인보우로보틱스가 수익 상위에, 에코프로, 에코프로비엠, 휴림로봇이 손실 상위에 이름을 올렸다. 신한투자증권 관계자는 개인 투자자 성과는 지수 흐름과 종목 선택, 매매 시점에 따라 큰 차이를 보인다며, 데이터 기반 분석과 서비스를 통해 합리적인 투자 판단을 돕겠다고 밝혔다.
2025.12.18
응급실 뺑뺑이 막는 인천시의 새 대응 체계 인천시가 응급환자가 병원을 찾아 이동을 반복하는 이른바 ‘응급실 뺑뺑이’ 문제를 줄이기 위한 데이터 기반 시스템을 도입했다.시는 10일 군·구 보건소, 소방본부, 의료기관 관계자들과 응급 의료 간담회를 열고 환자 이송 흐름을 분석하는 ‘아이맵’과 응급 핫라인 ‘아이넷’을 공개했다. 데이터 기반으로 병원 수용능력 예측아이맵은 응급환자가 수용이 어려운 병원으로 이송된 사례를 분석해 지리 정보와 이동 경로를 시각화하는 시스템이다.축적된 데이터로 병원 수용 가능성을 예측해 이송 단계에서 필요한 정보를 제공하는 기능이 핵심이다. 응급의료기관 간 신속 연결 ‘아이넷’아이넷은 인천 지역 응급의료기관 21곳의 센터장들이 참여하는 긴급 소통망이다.현장에서 환자 이송이나 전원이 필요할 때 신속한 의사 결정이 가능해지는 구조다. 골든타임 확보 위한 협력 강화인천시는 이번 시스템 구축을 계기로 119구급대와 의료기관 간 사례 공유가 정교해질 것으로 내다보고 있다.시 관계자는 “시민의 생명을 지키는 골든타임 확보를 위해 기관 간 협력을 강화하겠다”고 밝혔다.
2025.12.10
실업급여·육아휴직 신청 간소화 민원 신청의 큰 변화실업급여와 육아휴직급여를 신청할 때 요구되던 각종 서류 제출이 크게 줄어든다. 고용노동부가 공공마이데이터와 고용24를 연계하기로 하면서 신청 절차가 한층 간단해진다. 37종 서류 자동 연계그동안 신청자가 주민등록등초본, 가족관계증명서 같은 기본 서류를 직접 발급받아 제출해야 했다. 이번 연계로 이런 서류 37종이 자동으로 전달된다. 실업급여, 국민내일배움카드, 고용장려금 등 14종 민원에 적용되며 제출 부담이 크게 줄어든다. 신청 과정의 실질적 개선예를 들어 실업급여 신청 시 가족 돌봄을 위한 자진퇴사를 증명하려면 대법원에서 가족관계증명서를 직접 발급받아야 했다. 앞으로는 가족관계 정보가 대법원에서 고용24로 바로 전송된다. 절차가 짧아지고 오류도 줄어든다. 시범운영과 확대 계획이달 15일부터 육아휴직급여와 유급휴업지원금 신청자 등을 대상으로 시범 운영이 시작된다. 내년 상반기에는 모성보호와 실업급여 신청자까지 범위가 넓어진다. 고용행정통계 개방 확대고용행정통계포털에서 확인할 수 있는 통계가 36종 더 열린다. 기존에는 실업급여 지급 현황 중심이었으나 국민취업지원제도 참여 인원 등 더 많은 데이터를 확인할 수 있다. 맞춤형 고용서비스 강화국가일자리정보플랫폼을 활용해 지역·진로 유형·희망 직종별 추천 서비스가 강화된다. 특히 취업 공백기 청년들을 위해 행정데이터 기반 프로그램도 확대될 예정이다.
2025.12.03
삼성전자, 미래 기술 인재 전면에…5년 만에 임원 승진 ‘반등’ 삼성전자가 2026년 정기 임원 인사에서 미래 기술 역량을 중심으로 한 대규모 발탁 인사를 예고했다. 승진자는 총 161명으로 지난해보다 24명 늘며 5년 만에 증가세로 전환됐다. AI·로봇·반도체 등 핵심 기술 분야에서 성과를 낸 인재들이 대거 발탁됐고, 30대 상무·40대 부사장이 증가하며 세대교체 흐름이 뚜렷해졌다.승진 규모 확대는 2021년 214명 이후 5년간 감소하던 인사 기조가 올해 다시 상승세로 돌아섰음을 보여준다. 부사장 51명, 상무 93명, 펠로우 1명, 마스터 16명이 발령됐고, DX 부문 92명·DS 부문 69명이 승진했다. AI 및 데이터·솔루션 분야에서 성과를 낸 기술 인재들이 주요 보직으로 이동하며 미래 사업 강화 전략이 확인됐다. AI·반도체 핵심 리더 전면 배치DX 부문에서는 데이터 기반 기술 개발을 주도한 이윤수 삼성리서치데이터인텔리전스 팀장이 부사장으로 승진했다. DS 부문에서는 서버용 SSD 핵심 기술을 이끌어온 장실완 설루션플랫폼개발팀장이 부사장에 올랐다. 스마트폰 기획 전문가 강민석 부사장은 갤럭시AI 기반 AI폰 개발 성과가 반영됐다. 반도체 공정 신뢰성 개선을 추진한 노경윤 그룹장도 승진자 명단에 포함됐다. 30대 상무·40대 부사장 증가…세대교체 가속삼성전자는 연공·서열보다 성과 중심 인사 기조를 유지했다. 올해 30대 상무 2명, 40대 부사장 11명이 배출되며 지난해(각 1명·8명)보다 확대됐다. AI 모델 개발을 주도한 이강욱 상무, 시스템 소프트웨어 경쟁력을 높여온 김철민 상무 등 젊은 기술 인재가 전면에 섰다. 승진자 평균 연령은 47.7세로 전년과 비슷한 수준이다. 여성·글로벌 인재 발탁으로 다양성 강화DX 부문 ESG전략그룹장 정인희 부사장이 지속가능경영 전략 수립 성과를 인정받아 승진하는 등 여성 리더 발탁 기조도 이어졌다. 글로벌 무대에서 경쟁력을 확보하기 위한 인재 다변화 전략이 유지되고 있다는 평가다.삼성전자는 이번 임원 인사 발표 후 조직개편과 보직 인사를 곧 확정할 예정이며, AI·로봇·반도체 중심의 미래 기술 리더십 강화 전략을 지속 추진할 계획이다.
2025.11.25
3400만원부터 23억원까지…‘보험금 노린 고의 충돌’ 전국 확산회전교차로와 교차로 일대에서 고의로 교통사고를 내고 보험금을 타낸 사건이 잇따라 적발되며 보험사기 근절의 필요성이 다시 주목받고 있다. 경찰은 조직적 보험사기단을 검거하고 보험업계는 인공지능(AI)을 활용한 대응 시스템을 고도화하고 있다. 25일 대전중부경찰서에 따르면 A씨(25)는 지난 3월부터 9월까지 가족 명의 차량을 이용해 대전 중구 일대 교차로에서 신호위반 차량이나 차로 변경 차량을 노리고 고의로 과속 충돌을 일으켰다. A씨는 6개 보험사로부터 총 3400여만원의 보험금을 타낸 혐의로 구속 송치됐다. 조사 결과 A씨는 신호위반 차량의 과실이 높게 인정되는 점을 악용해 사고를 유도했고 차량을 수리하지 않은 채 견적서만 복사해 허위 청구를 하거나 비접촉 사고 후 병원 치료를 받는 방식으로 보험금을 편취했다. 경찰은 “보험사기를 통해 선량한 시민에게 피해가 전가되는 만큼 엄정 대응하겠다”고 밝혔다. 지난 20일 서울경찰청 광역수사단은 2020년 1월부터 지난 4월까지 전국에서 보험사기를 벌인 조직 182명을 적발했다고 발표했다. 이들은 렌터카를 이용해 진로 변경 차량을 고의 추돌하거나 가해·피해 운전자를 나눠 역할극을 벌이는 수법으로 보험금 약 23억원을 편취했다. 조직 총책 4명은 보험사기방지특별법 위반 혐의로 구속됐다. 총책들은 보험사에서 근무했던 경험을 살려 사고 합의를 고의로 지연시키며 보험금의 절반 이상을 수익으로 챙겼다. 유형별로 보면 신호위반 차량 고의 추돌이 50% 이상을 차지했고 가피 공모가 40%, 허위 신고는 10% 이하였다. 단건 편취액은 최대 5000만원에 달했다. 경찰 조사 결과 A씨 조직은 서울 인근에서 112회에 걸쳐 9억9850만원을, B씨 조직은 전국 179회에 걸쳐 9억3220만원을 편취했다. 또 C씨와 D씨 조직은 충남 천안과 인천 일대에서 각각 2억3730만원, 2억1500만원을 부당 수령한 것으로 밝혀졌다. 가담자들은 보험금으로 얻은 자금을 도박 자금이나 유흥비로 사용했으며 일부는 허위 증언을 종용하거나 SNS 자동 삭제 기능을 이용해 범행을 은폐하려 했다. 경찰은 금융감독원 제보를 통해 수사를 시작해 통신·계좌 추적을 거쳐 검거에 성공했다. 배은철 서울경찰청 형사기동대 2팀장은 “보험사기는 다른 가입자들의 보험료 인상으로 이어지는 중대범죄”라며 “고액 알바 광고에 현혹되지 말고 주의해야 한다”고 경고했다. 이런 가운데 DB손해보험은 인공지능(AI)과 빅데이터 기반의 ‘보험사기 예측·분석 시스템(IFDS)’을 구축해 보험사기 탐지 능력을 대폭 강화했다. 이 시스템은 이상징후 자동탐지, 위험 스코어링, 난이도별 배당체계 등 기능을 통해 보험사기 가능성을 조기에 식별한다. DB손해보험은 이를 기반으로 ‘DB T-System’을 추가 개발해 공모형 보험사기까지 추적 가능한 네트워크 분석 체계를 완성했다. 정종표 DB손해보험 대표는 “AI와 데이터 기반 혁신은 보험 산업의 신뢰도와 고객 편의성을 높이는 핵심 경쟁력”이라며 “앞으로도 기술 중심의 혁신을 지속해 스마트 보험 서비스를 확산하겠다”고 밝혔다. 한편 경찰은 보험사기 근절을 위해 금융감독원과 공조 체계를 강화하고 있으며, 각 보험사는 AI 기반 분석 시스템을 확대 도입해 사기 예방과 탐지 효율을 높이고 있다. 전문가들은 교통사고 유형이 복잡해질수록 보험사기 수법도 정교해지고 있다며, 제도적 관리와 기술적 대응이 함께 이뤄져야 한다고 강조했다.
2025.11.25
