거래 개선

마지막 업데이트: 2022년 4월 27일 | 0개 댓글
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This paper proposes the FMEA-based model to avoid backdoor transactions when purchasers select suppliers for products and services. In the model, backdoor transactions consist of two categories: backdoor selling and maverick buying. Both of which influence negative effects on cost savings due to not only uncompetitive advantage but also unusable purchasing leverage by unethical and misbehavior of purchase requestors. For the risk evaluation based on FMEA, three and five risk types of backdoor selling and maverick buying are identified respectively. Current risk priority numbers(RPN) based on those risk types are calculated by three categories: occurrence, detection and severity. Six risk mitigation strategies and fourteen mitigation tactics are identified to improve current RPN. In order to validate the model, questionnaires are collected from fifteen companies and statistically analyzed. The analysis result shows that the model reduces backdoor transaction risks and has no differences in reduction of backdoor transaction risks regardless of the type of purchasing organization units and existence of purchasing procedures in the organization.

Abstract
1. 서론
1.1 연구의 목적
2. 이론적 고찰
2.1 뒷문판매 행동의 선행연구
2.2 뒷문구매 행동의 선행연구
2.3 구매자 대응 행동 선행연구
2.4 FMEA 모델 선행연구
3. 뒷문거래 개선모델 개발
3.1 위험변수의 정의
4. FBTIM 모델
4.1 자료수집 및 분석
4.2 설문분석 검증
5. FBTIM 개선모델 활용 가이드라인
6. 결론 및 향후 연구방향
7. References

인공지능 AI와 데이터를 통한 신용거래 개선

전 세계가 주목했던 인공지능(AI)과 인간의 바둑 승부! 인공지능의 놀라운 가능성을 확인했던 세기의 대결 이후 벌써 1년이 지났습니다. 그렇지만 인공지능에 대한 관심은 여전히 뜨거운데요. 이제 머신러닝과 딥러닝까지 가세해 대기업은 물론 스타트업과 벤처캐피탈 그리고 정부 정책에 이르기까지 글로벌 이슈를 이끌고 있습니다.

실제 구글, 마이크로소프트, 아마존, 페이스북 등 글로벌 IT 기업들은 음성 인식, 이미지 식별, 번역, 가상 비서, 챗봇 등 관련 서비스를 앞다퉈 출시하며 연일 헤드라인을 차지하고 있는데요. 그런데 여기 최신 인공지능 기술을 적극 활용하고 있는 또 다른 기업들이 있습니다. 바로 ‘21세기 원유’라 불리는 데이터를 분석하거나 분석 툴을 제공하는 에퀴팩스(Equifax)와 SAS(쌔스)입니다.

1899년 설립된 에퀴팩스는 미국 3대 신용 평가사입니다. 전 세계 8억2000만 이상의 소비자와 9100만개가 넘는 기업에 대한 데이터를 수집하고 분석합니다. 이 방대한 데이터를 기반으로 딥러닝 기술을 적극 활용해 신용 평가 방식을 개선하고 있습니다.

▲ SAS 비주얼 데이터 마이닝과 머신러닝 8.1에서 생성된 신경망

인공지능과 머신러닝의 역사

인공지능의 역사는 뿌리가 깊습니다. 1950년대 빠른 연산 작업에 활용되던 초기 컴퓨터를 또 다른 유형의 인지 작업에 적용할 수 있는 2가지 방식이 등장합니다. 바로 인공지능과 머신러닝!

두 방식에는 몇 가지 차이점이 있습니다. 인공지능 방식은 수학의 한 분야인 기호 논리학과 관련됩니다. 당시 지배적이었던 컴퓨터 공학 패러다임의 일부로 알고리즘, 모델, 프로그램을 프로그래밍 언어로 코딩해서 컴퓨터가 해야 할 일을 정의하는 프로그래머의 역할을 수행했죠.

반면 머신러닝 방식은 통계와 관련됩니다. 컴퓨터가 데이터 자체와 데이터의 패턴을 발견하거나 데이터를 그룹화하는 통계적 절차에 의존해 새로운 데이터 유형을 학습하고 예측할 수 있게 했습니다. 예를 들어 컴퓨터는 학습을 통해 특정 작업의 성능과 정확성을 최적화하고, 예측을 통해 데이터를 분류하고 그룹화했죠.

딥러닝을 일깨운 ‘데이터’

전통적인 컴퓨터 공학에서 데이터는 프로그램이 처리하는 대상과 처리 결과를 의미했습니다. 그러나 머신러닝 방식에서 데이터는 스스로 다음 할 일을 결정합니다. SAS의 올리버 샤펜버거(Oliver Schabenberger) 수석부사장 겸 최고기술책임자(CTO)는 “우리는 머신러닝을 이끄는 것은 바로 데이터라는 사실을 이따금 잊곤 한다”라고 말하기도 했죠.

머신러닝은 수년간 스팸 필터링, 필기 인식, 기계 번역, 사기 탐지, 제품 추천 등 다양한 분야에 성공적으로 적용됐습니다. 구글, 아마존, 넷플릭스와 같은 ‘디지털 네이티브’ 기업들의 수많은 성공 사례들은 머신러닝 알고리즘이 데이터를 활용해 소비자 행동을 얼마나 잘 예측할 수 있는지 그 무한한 가능성을 증명하고 있죠!

더 많은 데이터는 더 강력한 예측 모델과 더 정확한 예측으로 이어집니다.그런데 ‘빅데이터’는 새로운 유형의 ‘데이터 중심 기업’은 물론 머신러닝의 새로운 유형 ‘딥러닝’을 탄생시킵니다.

▲ 빅데이터는 머신러닝의 새로운 유형 ‘딥러닝’을 탄생시킵니다.

딥러닝, 눈부신 통계적 발전을 이루다

딥러닝은 다계층 인공 신경망을 적용해 머신러닝을 한층 더 발전시킵니다. 인공 신경망은 1943년 처음 개발된 인간 신경망의 전산 모형에서 영향 받습니다. 이후 1957년 이중 네트워크에 기반한 패턴 인식 알고리즘인 퍼셉트론(Perceptron)을 통해 최초의 소프트웨어 형태로 구현됐죠.

당시 제한된 연산력 때문에 한동안 빛을 보지 못했던 DNN(Deep Neural Network) 기법은 최근 10년간 고급 알고리즘과 빅데이터 그리고 특히 데이터를 병렬 처리하는 그래픽 처리 장치(GPU) 형태의 연산력이 증가하며 눈부시게 부활했습니다. 그 결과 컴퓨터 훈련에 쓰이는 시간이 현저히 줄었죠.

DNN은 여러 레이어의 하드웨어와 소프트웨어를 통해 대량의 데이터를 이동시킵니다. 이때 각 레이어마다 데이터를 표시하고, 학습한 내용을 다음 레이어로 전달합니다. SAS의 샤펜버거 부사장은 “인공지능은 인간처럼 생각하는 기계를 만들고 DNN은 한정된 과제를 해결하려고 한다”라고 설명합니다. 딥러닝은 인간과 같은 지능을 포기한 대신 기계가 학습하고 수행할 수 있는 한정된 작업의 범위를 크게 확대시킵니다.

신용 평가 업계에 새로운 바람이 불다

머신러닝이 발전을 거듭하는 동안 에퀴팩스는 전통적인 신용 평가 방법의 한계를 거래 개선 깨닫습니다. 당시 신용 평가 업계에는 로지스틱 회귀와 같은 전통적인 머신러닝 방식을 유지해야 한다는 통념이 있었습니다. 신용 평가 규제를 준수하기 위해서는 결과를 해석할 수 있어야 했는데요. DNN과 같은 최신 머신러닝 방식은 더 정확한 결과를 도출하지만 해석이 어렵다는 큰 문제가 있었습니다. 프로세스가 너무 복잡해서 심지어 통계 프로그래머조차 머신러닝이 어떻게 해당 결과를 도출했는지 완전히 이해하기 힘들었죠.

그러나 에퀴팩스는 포기하지 않고 신경망 해석 방법을 찾아냅니다! 그리고 수학적 증거를 통해 완전히 해석 가능한 신경망 솔루션을 증명했죠. 각 입력을 신경망의 은닉층(hidden layer)으로 매핑하고, 최종 모델이 되는 속성을 해석할 수 있는 일련의 기준을 도입했습니다. 그 누구도 시도한 적 없는 혁신이었습니다!

에퀴팩스는 신경망을 통해 모델의 예측 능력을 최대 15%까지 개선했습니다. 분석 데이터 세트의 크기가 크고 분석이 복잡할수록 개선 효과는 더 커지는데요. 사실 신용 평가 과정에서 기반 모델을 구축할 때 세그먼트 생성에 시간이 많이 소비됩니다. 최적의 세그먼트를 결정하기 위해 모델 구축 시간의 20%까지 쓰기도 하죠. 하지만 신경망 맥락에서 볼 때 이러한 세그먼트는 은닉층이며, 모든 일은 신경망이 처리합니다. 머신은 애널리스트를 대신해 거래 개선 세그먼트와 세그먼트 별 가중치를 파악하죠.

▲ DNN(Deep Neural Network)은 신용 평가 모델의 예측 능력을 최대 15%까지 개선시킵니다.

머신러닝, 신용 거래를 개선하다

신경망은 과거 데이터 과학자들이 직접 했던 모델 구축과 테스트 작업의 일부를 자동화합니다. 덕분에 모델 개발 속도가 크게 향상됐지만 에퀴팩스는 ‘완전한 자동화’를 목표로 하고 있습니다. 특히 데이터 과학자 업무의 상당 부분을 차지하는 모델 조정의 자동화를 구상하고 있는데요. 에퀴팩스는 뛰어난 예측과 해석 능력을 갖춘 신경망이 있다면 신용 평가 과정에 사람이 개입할 필요가 없다고 설명합니다. 마치 사용자가 클릭할 때마다 모델이 조정되는 검색 최적화나 제품 추천처럼 말이죠!

더욱이 오늘날 신용 평가에 영향을 미치는 요인들은 데이터를 중심으로 합니다. 개인 당좌 예금 잔고나 지난 6개월간의 사용 내역처럼 말이죠. 이제 데이터 속성은 과거 데이터 과학자들이 개발한 가설 대신 대량의 이력 데이터나 트렌드 데이터를 기반으로 딥러닝 프로세스를 통해 생성됩니다.

실제 에퀴팩스는 미국의 2년치 주택담보대출 데이터를 분석합니다. 그 결과 거절된 수많은 대출들이 안전하게 승인될만하다는 놀라운 결과가 나왔습니다. 승인 대출의 범위가 크게 확대될 수 있다는 뜻이죠! 이렇듯 최신 머신러닝 기술은 신용 거래의 개선이라는 혜택을 선물했습니다. 바야흐로 신용 거래의 새로운 시대가 밝아오고 있습니다.

지난해에 비해 하도급 거래 실태가 전반적으로 개선됐지만, 아직도 10곳 중 1곳은 대금을 제때 주지 않는 것으로 나타났다.

공정거래위원회는 16일 이런 내용이 담긴 '2021년도 하도급 거래 실태조사 결과'를 발표했다. 이번 실태조사는 제조·용역·건설업을 하는 9만3972개 업체(원사업자 1만개·하도급업체 8만3927개)의 지난해 거래현황을 분석한 결과다.

조사 결과, 하도급법상 법정 지급 기일(목적물 수령일부터 60일) 안에 하도급 대금을 지급한 비율은 90.0%였다. 지난해(87.3%)보다는 개선됐지만, 여전히 제때 대금을 지급하지 않는 사업자가 10%에 이른다.

아울러 원자재 가격이 올랐어도 납품가에 전혀 반영하지 않는 경우는 17%로 조사됐다. 원자재 가격 상승분이 납품가에 `전부 반영`됐다고 응답한 하도급업체는 36%였다. `50% 초과 반영`은 17%, `50% 이하 반영`은 29.9%, `전부 미반영`은 17.1%로 나타났다.

상호 간에 충분히 협의한 뒤 원자재 구매 가격을 결정하는 하도급업체는 59.1%였다. 협의는 하고 있으나 불충분하다는 응답은 17.3%, 원자재 공급처가 일방적으로 결정한다는 응답은 23.6%였다. 특히 목재·석유화학 분야는 협의가 불충분(50.8%)하거나 일방적으로 결정한다(45.1%)는 응답이 많았다.

원사업자의 64.3%는 모든 하도급 거래에서 서면 계약서를 작성·교부한다고 응답했다. 반면 수급사업자의 85.3%는 모든 하도급 거래에서 계약서면을 받았다고 응답했다.

하도급계약이 구두로 체결된 경우 수급사업자로부터 계약 내용 확인을 요청하는 서면을 받았다는 원사업자는 9.3%였다. 해당 서면을 발송했다는 수급사업자는 13.7%로 나타났다. 공정위는 "하도급 분야에서 구두계약 하는 관행이 여전히 잔존하고 있는 것으로 보이지만, 구두 계약 시 수급사업자가 대응할 수 있는 수단인 계약추정제도의 활용은 점차 증가하는 추세"라고 설명했다.

하도급 대금 조정제도에 대해 알고 있다고 응답한 하도급업체는 52.8%로 지난해(49.5%)보다 늘었다. 원사업자의 11.4%는 공급원가 상승으로 하도급업체에 하도급 대금 조정신청을 받은 적이 있다고 응답했다. 조정신청을 한 적 있다고 응답한 하도급업체는 4.0%였다.

거래 개선

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    • 황남경 기자
    • 승인 2022.06.17 18:14
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      (서울=연합인포맥스) 황남경 기자 = 내부자 거래 사전 공시 및 주식매수청구권 등 소액 주주 보호와 공정한 자본시장 조성을 위한 다양한 의견이 나왔다.

      김소영 금융위원회 부위원장은 17일 '주식시장 투자자보호 강화' 정책 세미나에 참가해 "정부가 투자자 보호 및 공정한 자본시장 조성을 위해 다양한 정책과제를 발표했으며 앞으로도 제도적 개선을 검토하겠다"고 말했다.

      그는 내부자 거래와 관련한 정보의 투명성, 대주주 지분 인수를 통한 경영권 변경 시 피인수 기업 소액주주의 권리 보호, 불공정거래행위 등을 개선이 필요한 부분이라고 진단했다.

      내부자 거래와 관련해선 사전 공시 제도를 통해 정보의 투명성을 제고할 수 있다고 조언했다. 이어 공매도 제도 개선, 물적분할 관련 주주 보호 등 소액주주들의 반발이 큰 사안에 대해 "다양한 정책을 적극 추진할 계획"이라고 강조했다.

      이날 세미나는 김소영 금융위원회 부위원장의 축사로 시작해 주제 발표와 패널 토론으로 이뤄졌다.

      패널로 나선 정준혁 서울대 법학전문대학원 교수는 '주식양수도 방식 M&A에서의 바람직한 주주 보호 방안'을 발표했다. 그는 영국과 유럽연합(EU) 등이 활용하는 의무공개매수 제도를 참고한 주식매수청구권 제도 도입을 제언했다.

      정 교수는 "미국을 제외한 대부분 국가가 인수 기업이 주주에게 주식 매각 기회를 주는 의무공개매수 제도를 도입했다"라며 "미국은 지배주주에게 선관주의 의무라도 있지만, 국내는 개인 투자자 보호 수단이 아무것도 없다"고 말했다.

      이어 그는 "인수자가 경영권을 취득할 때 모든 주주가 보유주식을 인수인에게 공정가격에 매각할 수 있는 권리를 줘야 한다"라고 덧붙였다.

      김유성 연세대 법학전문대학원 교수는 내부자 주식 거래에 대한 사전 공시를 강조했다.

      그는 "한국거래소가 지난해 금융위에 통보한 불공정거래 혐의 사건 109건 가운데 77건이 미공개정보 이용 행위다"라며 "내부자 거래는 거래 사유와 거래 수량, 가격, 기간 등을 사전에 공시해 불공정거래 가능성을 차단해야 한다"라고 설명했다.

      안수현 한국외대 교수는 '자본시장 불공정거래 제재 실효성 강화방안'에 대해 발표했다.

      그는 "불공정거래가 점점 대형화되고 교묘해지며 복잡화되고 있다"라며 "불공정거래 제재 방안이 마련돼 있지만, 조사와 수사 기간이 길고 절차가 여러 기관으로 다원화돼 있어 실효성이 떨어진다"라고 설명했다.

      이어 그는 또 "이를 개선하기 위해 행정제재 수단을 다양화해 적시에 제재할 수 있도록 하고, 합동조사를 하는 등 절차적 개선이 필요하다"라고 부연했다.

      금융당국 역시 이 같은 문제의식에 공감했다.

      김광일 금융위원회 공정시장과장은 세미나 토론에 참석해 "투자자 신뢰를 바탕으로 한 자본시장 선진화는 시대적 과제"라며 "다양한 의견을 종합적으로 검토하겠다"라고 말했다.

      그는 지배주주와 소액주주 간 이해상충을 최근 자본시장의 중요한 문제라고 지적했다.

      이어 그는 내부자 거래와 관련한 사전 공시, 주식양수도 M&A에서의 소액 주주 보호 방안 등도 "다양한 의견을 듣고 원론적인 수준에서 검토하겠다"라는 입장을 밝혔다.

      이번 세미나는 자본시장 분야 국정과제와 향후 정책 방향에 대한 논의를 위해 마련됐다. 한국금융연구원이 개최했고, 정책당국과 학계 등 다양한 인사가 참여했다.

      토론에는 김갑래 자본시장연구원 연구위원, 김우진 서울대 교수, 임형준 금융연 선임연구위원, 진시원 법무법인 세종 전문위원 등이 패널로 참여했고 김병덕 금융연 선임연구위원이 사회를 맡았다.

      거래 개선

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      대기업과 중소벤처기업 간 힘의 불균형과 이로 인한 불공정거래에 대한 문제는 꽤 오래전부터 제기되어 왔다.

      이런 관행의 개선이야말로 소규모 벤처들의 시장경쟁력을 제고하기 위한 선결조건이라는 지적이다.

      그러나 불공정 거래를 강자의 횡포로 단순화 시키는 것도 곤란하다.

      중요한 것은 대기업과 중소기업 간의 공정한 협력관계를 통한 벤처 생태계 구축이라는 상생적 접근이다.

      이를 위해서 선결되어야 할 조건은 무엇일까?거래 개선

      중소벤처기업 입장에서 주장해온 불공정거래 관행에 대한 문제제기와 이를 해소하기 위한 제안에 대해 정리해본다.


      대-중소벤처기업 간 불공정 거래 개선 문제를 제기하는 까닭

      대-중소벤처기업 간 불공정 거래 개선방안의 일환으로 2003년부터 참여정부의 주도하에 ‘대-중소기업간 상생협력’ 프로그램이 실시된 바 있다.

      이명박 정부 시기에는 이름을 바꾸어 ‘대-중소기업간 동반성장’ 프로그램이 실시되어 오고 있다.

      그 결과 대기업과 중소기업 및 벤처기업 간 상생협력 및 동반성장 사례가 많이 늘어났고, 1차 협력사에게 대기업은 납품대금을 현금으로 결제하는 등 거래 관행도 개선된 측면이 있다.

      그러나 대-중소벤처기업 간 거래 개선 불공정 거래는 여전히 사라지지 않고있다.

      대기업은 한편에서는 상생협력과 동반성장을 위한 노력을 기울여 모범적인 사례를 만들어 내면서도, 또 다른 한편으로는 불공정 거래에 대한 사회적 비난으로부터 자유롭지 못한 것이 현실이다.

      신정부가 표방하는 창조경제로 나가기 위해서는 대-중소벤처기업간 상생협력을 더욱 강화하는 동시에 대-중소기업 간 불공정 거래관행을 개선해야 한다.

      한국경제가 선진국을 추격하는 ‘모방자’에서 세계 경제를 선도하는 ‘창조자’로 변신하려면, 창조적 혁신을 추구하는 기업가정신과 창업활동을 활성화시킬 수 있는 시스템과 사회경제문화를 동시에 조성해 나가야 한다.

      기업 간 불공정 거래 문제가 상존할 경우 위험을 감수하고 모험에 도전해 보려는 정신은 위축되고 창업 동기는 사라지게 될 것이다.

      대-중소벤처기업 간 불공정 거래 개선 문제를 제기하는 까닭은 첫째, 이것이 대기업만을 문제시 하는 소위 ‘대기업 때리기’가 아니기 때문이다.

      기업간 불공정 거래 개선문제는 정부, 대기업, 중소벤처기업, 언론 및 학계 등, 우리 사회구성원 모두의 문제이다. 대-중소벤처기업간 불공정 거래 개선 문제는 단지 산업경제 측면만의 문제가 아니라, 국가사회 전체적인 문제로 인식해야만 한다.

      한국 산업계에 잔존하고 있는 불공정 거래는 오랫동안 산업문화로 고착화 되어 있다.

      불공정 거래 개선 문제에 대해 대기업은 이 문제가 자신들을 비난하거나 옥죄려는 것이 아니라 우리 사회경제 공동체의 공존 공영을 위한 필수요건이라는 인식을 가지는 것이 필요하다.

      또한 중소벤처기업은 대기업을 고객사로 인식하고 그들의 니즈를 만족시키기 위한 부단한 혁신과 고객만족경영의 노력이 요구된다.

      대-중소벤처기업간 불공정 거래 개선 문제를 제기하는 두 번째 이유는 불공정 거래 문제를 법률적인 차원에서 접근하려는 것이 아니기 때문이다.

      법적으로 불공정 거래에 해당한다면 범법이므로 의당 처벌을 받아야만 한다.

      문제는 관련 법률에 위반되지는 않지만 ‘불공정 거래’라고 인식될 수 있는 행태들을 대기업들 및 준 대기업들이 하고 있다는 점이다.

      대-중소벤처기업간 불공정 거래 행위의 대표적인 양태들로는 ‘부당한 방법에 의한 납품단가 인하압력(CR : cost reduction)’와 ‘중소벤처기업이 보유한 독자 기술이나 특허를 부당 취득’, ‘핵심기술인력 빼가기’, ‘거래선 변경이나 거래물량 일방적 취소’, ‘대-중소벤처기업간 거래채널에 대기업 관계사 끼우기’ 등이 있다.

      특히 불공정 거래 행위들 중 대기업이 영업 기밀에 해당하는 제품원가자료 및 경영내부 자료와 제품 기술관련 자료를 제출하도록 요구하는 것과, 중소벤처기업의 우수 기술인력을 스카우트하는 것은 중소기업에 있어 매우 치명적인 불공정 거래 행위라고 할 수 있다.


      대-중소벤처기업 간 불공정 거래 행위가 끼치는 영향

      대-중소벤처기업 간 불공정 거래 행위는 중소벤처기업에 뿐만 아니라 사회경제적으로도 악영향을 줄 수 있다.

      2011년도와 2012년도 벤처기업 정밀실태조사 자료를 살펴보면 중소벤처기업이 대기업과 직접적으로 거래관계를 맺고 있거나 대기업 계열사와 거래관계를 맺고 있는 기업은 약 40% 정도로 나타났다.

      또한 대기업이나 대기업 계열사와 거래하는 중소벤처기업의 상당수가 불공정 거래를 경험하고 있으며, 그 정도가 심각하다고 답하고 있다.

      2006년도 조사에서는 약 70%의 벤처기업이 불공정 거래를 경험하고 있다고 응답했던 것과 단순 비교해 보면 그동안 개선된 측면도 있다고 할 수 있다.

      혹자는 중소벤처기업이 중견기업으로 성장하고 대기업으로 성장해가는 조직성장의 패스(growth path)가 한국 경제 시스템에 사라졌다고 주장하기도 한다.

      오히려 대기업이 설립하거나 인수한 준 대기업 격인 중견기업들이 더 많다. 남민우 벤처기업협회장은 한국경제에 대기업 계열 중견기업들은 1,700여 개인 반면, 대기업과 무관한 중견기업은 1,300여 개밖에 존재하지 않는다고 밝힌 바 있다.

      이러한 수치는 한국경제가 비정상적인 경제생태계임을 보여주는 반증이라고 할 수 있으며, 한국 경제의 지속가능한 성장잠재력을 의심하게 해 준다.

      기업 간 불공정 거래 행위가 발생하는 핵심적인 원인은 ‘힘의 불균형’과 ‘시장메커니즘의 부재’에 있다.

      대기업과 중소벤처기업간 거래에서 양자 간 교섭력의 격차는 매우 크다.

      특히 그동안 정부정책이 대기업 편향적인 이유로 인해, 중소벤처기업 간 힘의 불균형을 심화시키고 있다는 것이다.

      필자의 연구결과 대부분의 중소벤처기업인들은 ‘정부가 결국은 대기업 편’이라고 인식한다.

      중소벤처기업들이 지적하는 대표적인 친(親)대기업 제도가 바로 공정거래위원회의 전속고발권이다.

      이 때문에 고발권제도가 제대로 작동하지 못한다는 것이다. 일본의 경우 중소기업청에 고발권을 부여한 사례가 있고, 우리나라도 조영택 의원 등에 의해 입법발의가 되기도 했다.

      박근혜 정부 인수위원회는 중소기업청이나 감사원에도 고발권을 부여하는 방안을 검토하고 있는 것으로 보도된 바 있다.

      전향적인 방안이긴 하지만 고발권을 갖는 정부기관이 2 ~ 3개 더 늘어나는데 그치고 대-중소벤처기업 간의 실질적인 힘의 균형을 만들어 내지 못할 가능성도 있다.

      이보다는 더 적극적으로 중소벤처기업들이 직접 고발하는 길을 열어야 힘의 균형을 이룰 수 있다는 주장도 제기되고 있다.

      특히 시장메커니즘에 의해 자연스럽게 힘의 균형이 생성되도록 하기 위해서는 기업 간 불공정 거래를 감시하고 고발하는 사업을 전업으로 하는 사회적 벤처기업(social venture)인 ‘기업 간 불공정 거래 감시고발전문 소셜 벤처기업’을 중소벤처기업들이 주체가 되어 설립하고 운영할 필요가 있다.

      ‘불공정 거래 감시고발전문 소셜 벤처기업’은 대기업이나 정부 예산으로부터 조달된 자금이 아닌 중소벤처기업 연합회나 시민사회의 자금에 의해 설립되어야 한다.


      납품단가에 관한 공정 거래 관계의 정립

      대-중소벤처기업 간 거래 관계가 시장메커니즘에 의해 작동하도록 하기 위해서는 납품되는 제품 및 서비스의 가격과 품질(성능)에 의해서 소비자(대기업)의 구매의사 결정이 이루어지도록 하는데 주력해야 한다.

      이를 위해 먼저 생각해 볼 수 있는 방법은 ‘구매기업에 의한 공급사 직접 경영평가 금지 및 공급협력사 제3평가기관 심사 의무화’를 입법 시행하는 것이다.

      납품단가의 일방적 조정과 같은 비정상적인 거래행태가 발생하는 것은 납품 받는 대기업이 중소벤처협력사의 영업기밀인 경영관리 정보 자료를 열람하고 있는 관행이 존재하기 때문이기도 하다.

      실제로 재무재표 등 경영자료를 제출하라는 요구를 받은 후, 납품단가 인하 압력을 받았다는 중소기업의 사례도 존재한다.

      이처럼 대기업이 중소벤처 협력사의 납품 신뢰성을 이유로 경영평가심사를 하면서 영업기밀 정보(제품원가자료 및 기술자료 등) 제출을 요구하는 것은 불공정 거래에 해당한다.

      원칙적으로는 시장에서 제품의 성능과 가격만을 평가심사하고 구매 의사결정을 해야만 한다.

      일반 소비자 시장에서 고객들은 진열대에 놓여 있는 제품의 가격과 품질 수준을 다른 제품들과 비교하여 자신의 구매력 수준과 취향에 의해 구매의사결정을 한다.

      제조사의 경영관련 자료나 제품의 원가자료를 들추어 보지 않는다.

      제품가격의 인하와 품질의 향상은 시장에서 경쟁하고 있는 다수의 공급자에 의해 자연스럽게 가격하락과 품질 향상의 기제가 작동한다.

      ‘구매기업에 의한 공급사 직접 경영평가 금지 및 공급협력사 제3평 가기관 심사 의무화 법’은 협력사의 영업기밀 정보에 접근하는 것을 원천적으로 차단함으로써, 구매기업이 제품 성능과 가격 자체만 평가한 후 구매하도록 유도하는 방안이다.

      대기업이 협력사의 납품능력 신뢰성에 대한 평가정보가 필요하다면, 제3자 전문평가기관이나 업체에 의한 평가심사로 보완할 거래 개선 수 있다.

      지금도 회계법인과 같은 전문 업체를 통해 기업의 회계 감사보고서를 보고하면서 감사인이 ‘적정의견’이나 ‘한정의견’을 보고할 수 있듯이, 제3의 전문 경영평가기관에 의뢰하여 경영진단 평가 보고서를 납품과정에서 제출하도록 하면 될 것이다.

      구매기업은 이러한 전문평가기관에 의한 경영진단평가 의견을 신뢰할 것인가를 결정하기만 하면 된다.

      만약 적정의견임에도 불구하고 협력사의 납품거래활동이 일정기간 내 문제가 발생하면 경영평가진단 발주업체는 평가기관을 대상으로 책임을 묻도록 하면 될 것이다.

      이를 실행하기 위해 현행 회계감사법을 원용하거나 준용할 수 있을 것이다.

      이때 정부는 중소벤처기업을 지원할 필요가 있다.

      소요되는 경영진단평가비용을 대기업과 중소기업에게 자율로 맡겨 놓으면 그 비용을 중소기업이 부담하게 될 가능성이 매우 크므로 평가비용 부담비중을 법제화할 필요가 있다.

      예컨대, 납품형태가 완제품 거래형 일 경우에는 중소벤처기업 측이 30%, 그리고 정부 측이 40%, 대기업이 30% 정도를 공동부담하고, 협력개발형일 경우 거래되는 완제품이 존재하지 않고 제품서비스를 공동개발하는 상황이므로 개발비를 중소벤처기업과 대기업이 50%씩 공동 부담하도록 의무화하는 것이다.

      시장메커니즘이 작동하도록 하기 위해서 ‘최저가격낙찰제’인 입찰제를 ‘상생가격 낙찰제’로 전환할 필요가 있다.

      현재 업계에서 관행이 된 최저가격낙찰제의 경우, 선(先)입찰 후(後)성능평가를 한다.

      이로인해 최저가격 낙찰제는 단기적 경제적 성과 지상주의 관행을 심화시키고 있으며, 납품단가 후려치기의 주범이 되고 있다.

      이를 개선하기 위해서 입찰제를 ‘선(先)성능평가 후(後)입찰제’로 바꾸거나 ‘품질(성능)평가와 가격평가 분리제’의 도입을 고려할 수 있다.

      품질평가위원회(외부위원 및 감시원 포함), 납품가격 내용증명 공탁제(제3기관의 품질(성능)합격군 3배수이상 선정 후 가격심사)등을 생각해 볼 수 있으며, 연간 단가계약으로 납품가격변동성을 완화하는 방안도 고려할 수 있다.

      또한 입찰과정의 유형을 구분하여 ‘개방형 입찰제’와 ‘협력개발형 입찰제’로 차별화하고 ‘개발비용 보상형 입찰제’ 도입도 거래 개선 검토할 수 있다.

      한편 대기업 구매 담당 임직원이 부당한 방법을 사용해서라도 단가 인하 요구를 하도록 유인하는 현재의 과도한 성과주의 인사제도를 보완하여 경제적 성과 지상주의로부터 ‘사회적 성과를 가미한 경제적 성과’를 추구하는 ‘상생형 성과주의 인사제도’를 새롭게 설계하여 업계에 확산시켜 나갈 필요가 있다.


      기술과 인력에 관한 공정 거래 관계의 정립

      중소벤처기업에게 매우 치명적인 또 하나의 불공정 거래는 중소벤처기업의 독자 보유기술이나 특허를 침해하거나 핵심기술 인력을 스카우트 하는 것이다.

      이와 관련해 동반성장위원회는 ‘기술임치제’를 실시해 오고 있다.

      기술임치제도는 중소벤처기업의 기술을 보호하는 효과가 어느 정도 있기는 하지만, 기술인력 유출의 경우에는 실효성이 저하된다.

      이에 동반성장위원회는 기술인력유출문제를 해결하기 위해 대-중소기업 간에 자율적으로 ‘전문인력유출심의위원회’를 설치·운영하여 중소기업의 전문인력 이동과 관련된 갈등을 해소하고자 노력하고 있으나 실효성은 높지 않은 편으로 평가받고 있다.

      중소기업청도 대기업이 중소벤처기업의 우수 기술인력을 부당하게 스카우트하는 불공정한 행위를 막기 위해 2011년 8월 17일 경제정책조정회의(기획재정부 장관 주재)에서 「중소기업 기술인력 보호 · 육성 방안」을 확정하여 발표한 바 있다.

      이 방안은 중소기업 인력에 대한 부당 유인·채용에 대한 불공정행위 감시 및 법집행을 강화한다는 취지로 대기업이 중소기업의 기술인력을 부당하게 유인 · 채용하는 행위에 대한 감시 및 법집행을 강화하고, 적발된 사례를 불공정행위 심사지침에 반영하여 부당 유인 · 채용 행위 유형을 구체적으로 적시한다는 것이었다.

      그러나 핵심기술 인력도 더 좋은 조건의 직장을 찾아 이동할 수 있는 직업선택의 자유의 기본적인 권리를 보호받아야 하므로 중소벤처기업의 기술인력이 대기업으로 옮길 경우 기술인력의 개인적인 자유의사에 반하여 이동했다고 보기 어려워, 중소벤처기업의 기술인력 유출문제는 해결이 쉽지 않다.

      이처럼 부당 인력 스카우트와 관련하여 개인의 직업선택의 자유, 계약 자유의 원칙과 기업의 비밀 보호 간에 상충된다는 애로점이 있다.

      핵심기술인력 빼가기와 같은 불공정 거래도 인위적인 규제에만 의존할 것이 아니라 시장메커니즘을 이용하여 해결할 수 있어야 한다.

      그러한 방안으로 필자는 ‘핵심기술인력 임치제도’와 ‘핵심임직원억대 연봉 지원제도’를 제안하고자 한다.

      핵심기술인력 임치제도는 기술자료 임치제도와 유사한 제도로 중소기업이 핵심인력을 거래 개선 등록해 놓으면 대기업이 이들 핵심인력을 부당 스카우트하지 못하도록 기술인력 명부와 간략한 신상정보를 제3의 공인기관에 임치하는 제도라고 할 수 있다.

      기술임치제와 핵심기술인력 임치제를 병행하도록 하면 중소벤처기업을 부당 거래로부터 더욱 효과적으로 보호할 수 있을 것이다.

      2010년 개정된 「대 · 중소기업 상생협력 촉진에 관한 법률」에서는 임치한 기술에 대해 법적추정효과를 부여하고 있기 때문에, 임치된 해당 기술과 관련된 기술인력까지 임치할 수 있도록 한다면, 대기업이 기술인력을 스카우트하는 것이 불공정 거래 행위라는 것을 명백하게 입증할 수 있다.

      핵심기술인력 임치제도는 대기업의 핵심기술인력 스카우트 행위를 영업비밀에 관한 보호사항 위반으로 규정하여 이를 규제하는 방안으로 중소기업 경영에 심대한 영향을 미치는 핵심기술인력을 스카우트한 대기업에 대해 영업비밀 침해에 대한 손해배상 책임을 부과하는 방안이라고 할 수 있다.

      이때 핵심기술인력 임치명부에 등록될 기술인력이 자신의 이름을 명부에 올리도록 하는데, 해당 중소벤처기업과 동의 및 계약하도록 하여 기간과 처우조건을 명시하도록 할 수 있다.

      해당 기술인력의 직업선택의 자유와 인력 임치에 해당 근로자의 동의를 필수요건으로 하고, 그 기간도 2년 이내에서 갱신되도록 하며, 임치된 근로자에게는 퇴직 후 일정기간 동종업종근무제한을 하지 못하도록 함으로써, 핵심 기술자의 근로조건 협상력도 인정한다면 중소벤처기업에 비해 상대적인 약자인 기술 인력의 권리도 보호할 수 있을 것으로 예상된다.

      또한 자연스럽게 사장보다 더 많은 연봉을 받는 ‘억대 연봉자’가 나타나 잠재적 구직자들이 중소벤처기업으로 입사를 고려할 수 있도록 시그널 효과를 줄 수도 있을 것이다.거래 개선

      ‘핵심임직원 억대 연봉 지원제도’는 좀 더 시장메커니즘에 호소하는 방안이다.

      ‘핵심기술인력 임치제도’도 근로자의 직업선택의 자유를 인정하고 보호하는 시장지향적인 방식이지만 기본적으로 인위적인
      규제방식이라고 할 수 있다.

      기술인력을 빼앗기지 않기 위해서 중소벤처기업은 노동시장의 원리에 보다 충실하여 사장보다 더 많은 연봉을 받고 있는 임직원을 만들어 낼 필요가 있다.

      억대 연봉을 받는 중소벤처기업 직장인들이 많아질수록 잠재적인 우수 인재들이 중소벤처기업으로 몰려들게 되고 중소벤처기업의 경쟁력과 자생력이 강화될 수 있는 토대가 마련될 수 있을 것이다.

      이를 위해 정부의 중소벤처기업에 대한 지원정책은 ‘중소기업 자생력 강화’에 초점을 거래 개선 둘 필요가 있으며, 정부정책 자금을 흩뿌리듯이 하여 정책자금의 실효성을 저하시킨 ‘골고루 나눠 주기식 정부정책자금의 집행’ 관행을 탈피하고 ‘전략적 정책자금 개발과 집행’으로 변환하여 파급효과가 큰 부분에 집중하는 정책자금 운용을 해야 한다.


      공정거래의 확립은 모든 기업의 과제

      지금까지 대-중소벤처기업 간 불공정 거래 관행을 개선할 수 있는 핵심적인 방안에 대해 제안해 보았다.

      제도적인 부분만으로 문제는 해결되지 않는다. 당사 간의 신뢰관계 구축과 공동노력이 반드시 수반되어야 한다.

      중소벤처기업은 자생력을 강화하고 대기업을 고객으로 인식하여 고객만족경영을 해야만 한다.

      고객만족의 핵심적인 부분은 바로 질 좋은 제품을 싸게 공급하는 것이다. 그러기 위해서 중소기업은 모든 부문에서 혁신을 위한 노력을 기울여야 할 것이다.

      특히 중소벤처기업은 국내 대기업과의 거래 비중을 적정 수준으로 관리하고 세계시장에서도 통하는 경쟁력을 갖추어 해외 글로벌 기업과의 거래를 확대하거나 해외시장 개척에 적극적으로 나서야 한다.

      대기업과의 거래비중이 낮아질수록 중소벤처기업의 교섭력은 커진다는 원리는 상식이다.

      대기업은 자율규제(self-regulation)를 통해 불공정 거래 행위 예방시스템을 갖추어야 한다.

      이상적으로는 대기업 스스로 자신의 행동을 모니터링하고 공정거래를 실천해야만 할 것이다.

      기업은 경제적부를 축적하도록 공인된 사회적 제도이다. 따라서 이윤추구가 기업의 중요한 목표 중의 하나임에는 틀림이 없다.

      그러나 분명한 것은 전체를 무너지게 만들 정도의 이윤추구는 자신에게도 해가 된다는 점을 깨달아야 한다.

      우리 조상들의 ‘까치밥’ 정신은 자신을 둘러싼 주변에 대한 배려를 통해 자신과 공동체의 지속가능성을 추구하는 지혜를 일깨워 준다.

      공정거래의 확립은 대기업만의 과제가 아니라, 대기업과 중소벤처기업, 1차, 2차, 3차, 4차 협력기업의 연쇄적인 거래관행을 포함하는 우리 사회 경제 전체가 해당되는 우리 모두의 과제이다.

      사회적 감시망을 활성화하기 위해 사회단체들 간의 협력도 필요하다.

      불공정 거래 감시단을 결성 · 운영하고, 정기적으로 상생협력 모범업체 순위를 평가 · 발표함으로써 건전하고 건강한 기업 간 거래 관행이 정착되도록 지원해야만 할 것이다.

      언론과 학계는 중립적인 입장에서 대-중소벤처기업들이 건강한 경쟁을 할 수 있도록 하는 방향에서 불공정 거래 개선 문제를 다루어야 할 것이다.

      대-중소벤처기업 간 불공정 거래 개선 거래를 개선하고 상생협력과 동반성장을 하는 산업문화를 만들어가기 위해서 중장기적으로는 산업공생주의 이념을 우리나라 산업계에 정착시켜 나가야 할 것이다.

      산업공생주의에 기반을 둔 대-중소벤처기업의 산업문화의 3대 핵심추구가치는 공정성, 신뢰성, 성장성 가치이며, 그 실천방향은 공정거래의 실천, 협업기반의 구축, 대-중소기업의 가치사슬 경쟁력의 제고이다.

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      이를 위해서는 대기업과 중소벤처기업 간 상호 협력관계와 협업활동이 원활하게 작동하도록 하는 구성원들이 의식과 행동 태도가 뒷받침될 필요가 있다.

      특히 상생캐피탈을 창출해 내기 위해서는 상호공존을 지향하는 산업공생주의 이념을 구현하는 기업문화를 대기업과 중소기업 모두가 함께 공동으로 만들어 나가야만 할 것이다.


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