경제·금융 용어사전

어려운 금융 용어의 뜻을 확인해보세요.

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배드뱅크

bad bank

배드뱅크(Bad Bank)는 부실화된 금융기관으로부터 부실자산이나 부실채권을 인수해 이를 전문적으로 처리하는 구조조정 전담 기관을 의미한다. ‘가교운용사(Bridge Asset Manager)’라고도 불리며, 금융기관이 부실자산을 떼어내 배드뱅크에 이전함으로써, 남은 자산은 우량자산만을 포함하는 ‘굿뱅크(Good Bank)’로 분리되고, 이를 통해 정상적인 영업활동을 이어갈 수 있도록 돕는다.

이 개념은 특히 금융위기나 시스템 리스크가 확산되는 상황에서, 금융기관의 건전성과 시장 신뢰를 회복하기 위한 수단으로 활용된다. 배드뱅크는 부실자산을 회수·정리하거나 매각, 구조조정을 통해 손실을 최소화하고 자산 가치를 회복시키는 데 주력한다. 배드뱅크의 반대 개념으로는 우량 자산만을 보유한 ‘클린뱅크(Clean Bank)’가 있다.

한국에서는 ‘한국자산관리공사(캠코)’가 대표적인 배드뱅크 역할을 수행하고 있다. 외환위기 직후인 1998년 출범한 캠코는 당시 은행과 금융기관의 부실채권을 대규모로 매입해 정리함으로써 금융시장의 안정을 견인했다.

이후에도 글로벌 금융위기, 코로나19 팬데믹, 최근의 부동산 PF 부실 위기 등 주요 국면마다 배드뱅크 역할을 수행해 왔다. 다만 한국에는 아직 민간 주도의 배드뱅크는 존재하지 않으며, 정책적 필요에 따라 공공 중심으로 운영되는 구조가 이어지고 있다.

이는 향후 국내 금융산업의 위기 대응 구조에 있어 정책당국과 민간의 역할 분담을 재조명하게 만드는 지점이기도 하다.

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금융투자업

Financial Investment Business

금융투자업은 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 따라 금융투자상품을 매매하거나 그 운용을 대행하는 사업을 말하며, 이는 기존의 증권업, 자산운용업, 선물업, 종합금융업, 신탁업 등 다섯 개 업종을 통합한 개념이다. 자본시장법 시행 이후, 금융투자업은 하나의 업종으로 재정의되었고, 기능 중심의 규제 체계 아래에서 운용되고 있다.

금융투자업은 그 업무의 성격에 따라 투자매매업, 투자중개업, 집합투자업, 투자일임업, 투자자문업, 신탁업의 여섯 가지 유형으로 구분된다.

투자매매업은 금융투자상품을 자기 계산으로 매매하는 업무이며,

투자중개업은 타인의 계산으로 금융투자상품의 매매를 중개하는 업무다.

집합투자업은 투자자로부터 자금을 모아 공동으로 운용하는 자산운용업에 해당하며,

투자일임업은 투자 판단의 전부 또는 일부를 위임받아 투자자를 대신해 자산을 운용하는 업무다.

투자자문업은 투자자에게 금융투자상품 관련 조언을 제공하는 사업이며,

신탁업은 특정 수익자의 이익을 위해 수탁한 재산권을 관리·운용·처분하는 업무를 의미한다.

금융투자업자는 금융감독원의 인가 또는 등록을 받아야 하며, **투자자 유형(전문투자자·일반투자자)**에 따라 적합성 원칙, 설명의무 등 다양한 투자자 보호 규제가 차등 적용된다. 또한 자본시장법은 동일한 금융 기능에 동일한 규제를 적용하는 구조로, 금융투자업 전반에 걸쳐 일관된 규제 원칙을 마련하고 있다.

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GPU

graphic processing unit

그래픽카드의 핵심 부품으로, 대량의 그래픽 및 수치 연산을 고속으로 처리하는 고성능 장치.
멀티미디어 작업과 인공지능 연산에 필수적인 병렬 처리용 하드웨어다.

GPU는 원래 게임, 영상 편집 등에서 CPU를 보조하기 위해 개발된 장치로, 1999년 엔비디아가 ‘지포스’를 출시하며 본격적으로 알려졌다.
이후 4차 산업혁명의 핵심 기술인 인공지능(AI) 구현에 탁월한 성능을 발휘하면서 주목받기 시작했다. 2010년, AI 전문가 앤드루 응은 GPU 12개가 CPU 2000개에 맞먹는 딥러닝 성능을 낸다는 사실을 확인했고, 2012년 이미지넷 대회에서는 알렉스 크리제브스키가 GPU를 이용한 사진 인식 모델로 큰 반향을 일으켰다.

CPU가 직렬 처리 방식으로 순차적 명령어 처리에 특화되어 있는 반면, GPU는 수백~수천 개의 코어를 통해 병렬 연산을 수행할 수 있어 대규모 데이터 학습에 효율적이다. AI 외에도 자율주행차, 기후 예측, 암호 해독 등 고속 데이터 처리 분야 전반에 활용되고 있으며, AI 산업의 성장과 함께 수요도 지속 확대되고 있다.

CPU가 붓 하나로 점을 정교하게 찍는 예술가라면, GPU는 수천 개의 붓을 동시에 움직여 단번에 그림을 완성하는 장인이다.

기술 발전 및 응용 (2020~2024년 기준)
2020년 이후 GPU는 인공지능과 과학 연산 분야에서 주력 장치로 자리 잡았다.
엔비디아의 A100 GPU(2020)는 Ampere 아키텍처를 기반으로 312 TFLOPs의 연산 성능을 달성하며 기존 대비 성능을 획기적으로 끌어올렸다.
이후 고대역폭 메모리(HBM), FlashAttention, Transformer 가속 기술 등이 도입되며 연산 효율이 비약적으로 향상되었다.
2022년부터는 실시간 레이 트레이싱, AI 추론 가속, 에너지 효율 최적화 기술이 GPU에 표준적으로 적용되기 시작했다.
2023~2024년에는 클라우드 기반 GPU 연산, 모듈형 GPU 설계 등 새로운 사용 패러다임도 빠르게 확산되고 있다.