프릴리지구매 해외 직구 늘며 지난해 리콜 4.7% 증가···알리·테무·쉬인 유해제품 반입 차단
또또링3
2026-08-13 10:12
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프릴리지구매 해외 직접구매(직구) 상품의 국내 유통이 늘면서 지난해 전체 제품 리콜 건수가 전년 대비 소폭 증가한 것으로 나타났다. 특히 법적 강제력은 없으나 예방 차원에서 시정을 권유하는 ‘리콜 권고’가 대폭 늘었다.
공정거래위원회가 10일 발표한 ‘2025 결함 보상(리콜) 실적’을 보면 지난해 리콜 건수는 2656건으로 1년 전(2537건)보다 119건(4.7%) 증가했다. 국내 리콜 건수는 2022년 3586건, 2023년 2813건, 2024년 2537건으로 감소세를 이어오다 지난해 반등했다.
세부 유형별로는 정부가 법률에 따라 강제적으로 제품 수거·파기 등을 지시하는 ‘리콜 명령’(905건)과 사업자가 스스로 시정하는 ‘자진 리콜’(865건)이 전년 대비 각각 10.3%, 3.7% 감소했다. 반면 위해 예방을 위해 시정을 권유하는 ‘리콜 권고’는 886건으로 전년(630건) 대비 40.6% 급증했다.
법률별로는 소비자기본법, 의료기기법, 약사법, 화학제품안전법, 자동차관리법, 식품위생법, 제품안전기본법 등 주요 7개 법률에 따른 리콜이 2530건으로 전체의 95.3%를 차지했다. 특히 생활 밀접 제품을 다루는 소비자기본법에 따른 리콜은 851건으로 전년보다 41.6% 늘었다. 해외에서 리콜된 제품이 국내로 유통되는 것을 막기 위해 정부가 판매 차단 조치를 적극 실시한 결과다.
품목별로는 공산품이 1282건으로 가장 많았고, 의료기기(308건), 자동차(300건), 의약품(295건)이 뒤를 이었다. 공산품과 의료기기 리콜은 전년 대비 각각 8.6%, 8.5% 증가한 반면, 자동차와 의약품은 각각 24.8%, 13.5% 감소했다.
정부는 알리익스프레스, 테무, 쉬인 등 중국계 온라인 쇼핑몰을 포함한 국외·국내 플랫폼 모니터링을 통해 위해 제품 1만2902건의 국내 반입을 사전 차단했다. 이는 전년(1만1436건)보다 12.8% 늘어난 수치다.
공정위는 “해외 직구 확대에 대응해 관계기관 간 협력과 모니터링을 강화하고 있다”며 “해외 리콜 제품이나 위해성이 확인된 제품은 온라인 플랫폼 사업자에게 요청해 신속히 유통을 차단 중”이라고 밝혔다.
상세한 품목별 리콜 정보와 위해 제품 차단 내역은 공정위가 운영하는 소비자종합포털 ‘소비자24’에서 볼 수 있다.
최근 급락했던 코스피 지수가 반등할 조짐을 보이자 증권사에서 돈을 빌려 주식에 투자하는 ‘빚투’(빚내서 투자)가 다시 늘고 있다. 또 다른 ‘빚투’ 통로였던 은행권 마이너스통장은 고령층과 청년층을 중심으로 연체율이 급증한 것으로 나타났다. 전문가들은 취약 차주들은 빚투에 더 신중해야 한다고 경고했다.
9일 금융투자협회에 따르면 지난 6일 기준 개인투자자들이 증권사에서 빌린 신용거래융자 잔고는 28조7940억원으로 집계됐다. 지난 4일 연중 최저치(27조4038억원)를 기록했지만 이후 5일에 28조4179억원으로 하루 만에 1조141억원(3.7%)이 늘고, 6일엔 3761억원 더 증가했다.
증권사 신용융자 잔고는 코스피 지수를 따라 롤러코스터를 탔다. 지난달 28일만 해도 33조1940억원에 달하던 신용융자 잔고는 이후 이틀 동안 코스피가 6200선에서 5200선까지 17% 넘게 하락하자 5조7902억원(17.4%) 증발해 이달 4일에 27조4038억원까지 떨어졌다.
그러다 지난 5일 코스피와 코스닥 지수가 각각 3.76%, 2.42% 동반 반등하자 신용융자 잔고도 곧바로 고개를 든 모양새다.
이 같은 반등이 추세적 흐름으로 이어질지는 미지수다. 지난 5월과 6월 50조원을 넘나들던 코스피 일 평균 거래대금은 이후 하락장 여파로 이달 들어 26조2770억원까지 떨어져 올해 최저 수준을 기록했다. 거래 자체가 부진한 상황에서 나타난 신용잔고의 ‘반짝 증가’는 기술적 반등에 따른 일시적 현상일 가능성도 있다.
이날 취약 차주의 마이너스통장 연체가 크게 늘었다는 자료도 공개됐다. 국회 재정경제기획위원회 소속 이종욱 국민의힘 의원이 금융감독원에서 제출받은 자료를 보면, 5대 은행(KB국민·신한·하나·우리·NH농협)의 마이너스통장 잔액은 지난해 말 39조9000억원에서 올해 6월 말 43조3000억원으로 8.5% 늘었다. 같은 기간 연체액은 711억원에서 947억원으로 33.2% 급증해 잔액 증가 속도를 크게 앞질렀다.
대출이 조금 늘어나는 사이 갚지 못하는 돈은 그보다 훨씬 빠르게 쌓이고 있다는 뜻이다. 연체 부담은 특히 60대 이상 고령층과 20대 이하 청년층에 집중됐다. 60대 이상의 마이너스통장 연체율은 6월 말 기준 0.37%로 전체 평균(0.22%)보다 0.15%포인트 높았고, 20대 이하 연체율도 0.33%로 평균을 0.11%포인트 웃돌았다.
마이너스통장을 포함한 전체 신용대출에서도 60대 이상과 20대 이하의 연체율이 다른 연령층에 비해 크게 높았다. 5대 은행의 6월 말 기준 신용대출 연체율은 20대 이하가 0.67%, 60대 이상이 0.59%로 전체 연체율(0.35%)보다 크게 높았다.
금융권에서는 차주들이 은행에서 대출한 돈 상당수를 주식 투자에 썼을 것으로 보고 있다. 그중에서도 소득 기반이 약한 청년층과 이미 은퇴한 고령층이 투자 손실과 이자 부담을 동시에 떠안으면서 상환 여력이 흔들린 것으로 풀이된다.
전문가들은 청년층과 고령층 등 취약 차주들이 ‘빚투’를 경계해야 한다고 조언한다. 한 금융권 관계자는 “단일종목 레버리지 상품에 대한 규제는 강화됐지만, 그 이전부터 있어 온 국내 개인투자자들의 과도한 신용대출·차입 관행은 하락장에서 특히 취약 차주들의 손실 폭을 키울 수 있다”고 말했다.
복잡한 국민연금 개혁안을 놓고 시민들이 토론하는 자리에 인공지능(AI)이 ‘토론 조력자’로 나선다. 연금 재정안정을 위해 서로 다른 조건으로 설계된 개혁안에 대해 AI가 각자에게 미칠 영향을 계산하고 시민들의 다양한 생각을 정리해 보여주면서, 더 나은 판단과 합의를 돕는 새로운 정책실험이 열린다.
한국정책학회는 오는 12일 전남광주 국립아시아문화전당에서 열리는 하계학술대회에서 ‘Human+AI Collaboration(인간+AI 컬래버레이션) 정책실험’을 진행한다. 대규모 시민 숙의 과정에 AI를 활용하는 실험은 국내 최초다.
지난해 국민연금 개혁으로 기금 소진 시점은 늦춰졌지만 장기적인 재정 지속 가능성 문제는 여전히 남아 있다. 사전 등록한 시민 등 참가자 약 250명은 기금 운용 수익률과 국고 투입, 연금 수급 개시 연령을 달리 조합한 3개의 추가 개혁안을 놓고 숙의한다. 100분 동안 전문가 설명과 토론, 세 차례 투표를 거치는데, 그 과정에서 AI가 맞춤형 데이터를 빠르게 분석하는 ‘도우미’로 등장해 토론을 이끈다.
실험은 시민들이 AI의 도움 없이 자신의 판단으로 연금개혁안을 선택하는 데서 시작한다. 먼저 정책전문가팀이 재정 안정성을 높이기 위해 설계한 A·B·C안의 내용과 장단점을 설명한다.
세 가지 안은 모두 장기적으로 일정 규모의 연기금을 유지하는 것을 목표로 한다. 다만 연금 수급 시기를 늦출지, 세금을 더 투입할지, 기금 운용 수익률을 높일지 등 재정안정을 위해 감수해야 할 부담을 서로 다르게 조합했다. 장단점이 뚜렷한 대안들을 비교하면서 시민들이 연금의 지속 가능성과 현재·미래세대의 부담 가운데 무엇을 더 중요하게 볼 것인지 판단하도록 한 것이다.
참가자들은 전문가와 질의응답을 거친 뒤 가장 선호하는 안을 고르는 1차 투표를 한다. 자신이 고른 안을 전적으로 받아들일 수 있는지, 조건부로 받아들인다면 어떤 조건이 필요한지, 나머지 안을 선택하지 않은 이유는 무엇인지도 함께 입력한다.
이 시점부터 AI가 본격적으로 개입한다. AI는 참가자들의 선택뿐 아니라 선택·비선택 이유와 조건부 수용 의견, 전문가와의 질의응답까지 분석해 주요 쟁점을 추려낸다. 이를 다시 연령대와 소득구간별로 나눠 보여준다. 가령 한 개혁안을 두고 청년층은 미래의 조세 부담을 우려하고 고령층은 연금 수급 시기가 늦춰지는 것을 걱정한다면, 서로 다른 집단이 무엇을 중요하게 여기는지 한눈에 파악할 수 있도록 하는 식이다.
참가자들은 AI가 정리한 분석을 보고 다시 전문가와 토론한다. ‘다른 사람들의 생각을 확인한 뒤 내 판단이 달라졌는지, 새롭게 고려하게 된 점은 무엇인지’를 놓고 한 차례 더 숙의한 뒤 A·B·C안에 대한 2차 투표를 한다. 연구진은 1·2차 투표 사이 시민들의 선택이 어떻게 달라졌는지, 특히 연령대와 소득구간에 따른 정책 선호의 격차가 좁혀졌는지를 분석한다.
이후 AI가 한 번 더 개입한다. 두 차례 숙의에서 나온 참가자들의 의견과 전문가 논평·질의응답을 실시간으로 속기록으로 풀어낸 뒤, AI가 곧바로 발언 내용을 분석해 주요 쟁점과 의견을 종합한다. 지금까지 축적된 데이터를 토대로 AI는 기존 A·B·C안과 다른 새로운 ‘D안’을 만들어 제시한다. 시민들이 ‘이런 조건이라면 받아들일 수 있다’고 밝힌 지점을 찾아 기존 정책수단을 새롭게 조합하는 것이다. 참가자들은 전문가들의 설명을 들은 뒤 D안을 수용할지, 조건부로 수용할지 또는 받아들이지 않을지를 마지막으로 평가한다.
한국정책학회는 이번 실험을 위해 범용 대규모언어모델(LLM)에 정책을 분석하고 대안을 평가하는 정책학의 방법론을 결합한 ‘KAPS 정책의사결정모델’을 자체 개발했다. 이석환 한국정책학회장(국민대 행정학과 교수)은 “이번 실험은 AI가 제시한 대안을 시민들이 그대로 수용하는지를 보는 것이 아니라, AI의 도움을 받은 뒤 시민들의 선택이 어떻게 달라지고 세대·소득계층 간 의견 차이가 좁혀지는지를 살펴보는 데 핵심이 있다”고 말했다.
공정거래위원회가 10일 발표한 ‘2025 결함 보상(리콜) 실적’을 보면 지난해 리콜 건수는 2656건으로 1년 전(2537건)보다 119건(4.7%) 증가했다. 국내 리콜 건수는 2022년 3586건, 2023년 2813건, 2024년 2537건으로 감소세를 이어오다 지난해 반등했다.
세부 유형별로는 정부가 법률에 따라 강제적으로 제품 수거·파기 등을 지시하는 ‘리콜 명령’(905건)과 사업자가 스스로 시정하는 ‘자진 리콜’(865건)이 전년 대비 각각 10.3%, 3.7% 감소했다. 반면 위해 예방을 위해 시정을 권유하는 ‘리콜 권고’는 886건으로 전년(630건) 대비 40.6% 급증했다.
법률별로는 소비자기본법, 의료기기법, 약사법, 화학제품안전법, 자동차관리법, 식품위생법, 제품안전기본법 등 주요 7개 법률에 따른 리콜이 2530건으로 전체의 95.3%를 차지했다. 특히 생활 밀접 제품을 다루는 소비자기본법에 따른 리콜은 851건으로 전년보다 41.6% 늘었다. 해외에서 리콜된 제품이 국내로 유통되는 것을 막기 위해 정부가 판매 차단 조치를 적극 실시한 결과다.
품목별로는 공산품이 1282건으로 가장 많았고, 의료기기(308건), 자동차(300건), 의약품(295건)이 뒤를 이었다. 공산품과 의료기기 리콜은 전년 대비 각각 8.6%, 8.5% 증가한 반면, 자동차와 의약품은 각각 24.8%, 13.5% 감소했다.
정부는 알리익스프레스, 테무, 쉬인 등 중국계 온라인 쇼핑몰을 포함한 국외·국내 플랫폼 모니터링을 통해 위해 제품 1만2902건의 국내 반입을 사전 차단했다. 이는 전년(1만1436건)보다 12.8% 늘어난 수치다.
공정위는 “해외 직구 확대에 대응해 관계기관 간 협력과 모니터링을 강화하고 있다”며 “해외 리콜 제품이나 위해성이 확인된 제품은 온라인 플랫폼 사업자에게 요청해 신속히 유통을 차단 중”이라고 밝혔다.
상세한 품목별 리콜 정보와 위해 제품 차단 내역은 공정위가 운영하는 소비자종합포털 ‘소비자24’에서 볼 수 있다.
최근 급락했던 코스피 지수가 반등할 조짐을 보이자 증권사에서 돈을 빌려 주식에 투자하는 ‘빚투’(빚내서 투자)가 다시 늘고 있다. 또 다른 ‘빚투’ 통로였던 은행권 마이너스통장은 고령층과 청년층을 중심으로 연체율이 급증한 것으로 나타났다. 전문가들은 취약 차주들은 빚투에 더 신중해야 한다고 경고했다.
9일 금융투자협회에 따르면 지난 6일 기준 개인투자자들이 증권사에서 빌린 신용거래융자 잔고는 28조7940억원으로 집계됐다. 지난 4일 연중 최저치(27조4038억원)를 기록했지만 이후 5일에 28조4179억원으로 하루 만에 1조141억원(3.7%)이 늘고, 6일엔 3761억원 더 증가했다.
증권사 신용융자 잔고는 코스피 지수를 따라 롤러코스터를 탔다. 지난달 28일만 해도 33조1940억원에 달하던 신용융자 잔고는 이후 이틀 동안 코스피가 6200선에서 5200선까지 17% 넘게 하락하자 5조7902억원(17.4%) 증발해 이달 4일에 27조4038억원까지 떨어졌다.
그러다 지난 5일 코스피와 코스닥 지수가 각각 3.76%, 2.42% 동반 반등하자 신용융자 잔고도 곧바로 고개를 든 모양새다.
이 같은 반등이 추세적 흐름으로 이어질지는 미지수다. 지난 5월과 6월 50조원을 넘나들던 코스피 일 평균 거래대금은 이후 하락장 여파로 이달 들어 26조2770억원까지 떨어져 올해 최저 수준을 기록했다. 거래 자체가 부진한 상황에서 나타난 신용잔고의 ‘반짝 증가’는 기술적 반등에 따른 일시적 현상일 가능성도 있다.
이날 취약 차주의 마이너스통장 연체가 크게 늘었다는 자료도 공개됐다. 국회 재정경제기획위원회 소속 이종욱 국민의힘 의원이 금융감독원에서 제출받은 자료를 보면, 5대 은행(KB국민·신한·하나·우리·NH농협)의 마이너스통장 잔액은 지난해 말 39조9000억원에서 올해 6월 말 43조3000억원으로 8.5% 늘었다. 같은 기간 연체액은 711억원에서 947억원으로 33.2% 급증해 잔액 증가 속도를 크게 앞질렀다.
대출이 조금 늘어나는 사이 갚지 못하는 돈은 그보다 훨씬 빠르게 쌓이고 있다는 뜻이다. 연체 부담은 특히 60대 이상 고령층과 20대 이하 청년층에 집중됐다. 60대 이상의 마이너스통장 연체율은 6월 말 기준 0.37%로 전체 평균(0.22%)보다 0.15%포인트 높았고, 20대 이하 연체율도 0.33%로 평균을 0.11%포인트 웃돌았다.
마이너스통장을 포함한 전체 신용대출에서도 60대 이상과 20대 이하의 연체율이 다른 연령층에 비해 크게 높았다. 5대 은행의 6월 말 기준 신용대출 연체율은 20대 이하가 0.67%, 60대 이상이 0.59%로 전체 연체율(0.35%)보다 크게 높았다.
금융권에서는 차주들이 은행에서 대출한 돈 상당수를 주식 투자에 썼을 것으로 보고 있다. 그중에서도 소득 기반이 약한 청년층과 이미 은퇴한 고령층이 투자 손실과 이자 부담을 동시에 떠안으면서 상환 여력이 흔들린 것으로 풀이된다.
전문가들은 청년층과 고령층 등 취약 차주들이 ‘빚투’를 경계해야 한다고 조언한다. 한 금융권 관계자는 “단일종목 레버리지 상품에 대한 규제는 강화됐지만, 그 이전부터 있어 온 국내 개인투자자들의 과도한 신용대출·차입 관행은 하락장에서 특히 취약 차주들의 손실 폭을 키울 수 있다”고 말했다.
복잡한 국민연금 개혁안을 놓고 시민들이 토론하는 자리에 인공지능(AI)이 ‘토론 조력자’로 나선다. 연금 재정안정을 위해 서로 다른 조건으로 설계된 개혁안에 대해 AI가 각자에게 미칠 영향을 계산하고 시민들의 다양한 생각을 정리해 보여주면서, 더 나은 판단과 합의를 돕는 새로운 정책실험이 열린다.
한국정책학회는 오는 12일 전남광주 국립아시아문화전당에서 열리는 하계학술대회에서 ‘Human+AI Collaboration(인간+AI 컬래버레이션) 정책실험’을 진행한다. 대규모 시민 숙의 과정에 AI를 활용하는 실험은 국내 최초다.
지난해 국민연금 개혁으로 기금 소진 시점은 늦춰졌지만 장기적인 재정 지속 가능성 문제는 여전히 남아 있다. 사전 등록한 시민 등 참가자 약 250명은 기금 운용 수익률과 국고 투입, 연금 수급 개시 연령을 달리 조합한 3개의 추가 개혁안을 놓고 숙의한다. 100분 동안 전문가 설명과 토론, 세 차례 투표를 거치는데, 그 과정에서 AI가 맞춤형 데이터를 빠르게 분석하는 ‘도우미’로 등장해 토론을 이끈다.
실험은 시민들이 AI의 도움 없이 자신의 판단으로 연금개혁안을 선택하는 데서 시작한다. 먼저 정책전문가팀이 재정 안정성을 높이기 위해 설계한 A·B·C안의 내용과 장단점을 설명한다.
세 가지 안은 모두 장기적으로 일정 규모의 연기금을 유지하는 것을 목표로 한다. 다만 연금 수급 시기를 늦출지, 세금을 더 투입할지, 기금 운용 수익률을 높일지 등 재정안정을 위해 감수해야 할 부담을 서로 다르게 조합했다. 장단점이 뚜렷한 대안들을 비교하면서 시민들이 연금의 지속 가능성과 현재·미래세대의 부담 가운데 무엇을 더 중요하게 볼 것인지 판단하도록 한 것이다.
참가자들은 전문가와 질의응답을 거친 뒤 가장 선호하는 안을 고르는 1차 투표를 한다. 자신이 고른 안을 전적으로 받아들일 수 있는지, 조건부로 받아들인다면 어떤 조건이 필요한지, 나머지 안을 선택하지 않은 이유는 무엇인지도 함께 입력한다.
이 시점부터 AI가 본격적으로 개입한다. AI는 참가자들의 선택뿐 아니라 선택·비선택 이유와 조건부 수용 의견, 전문가와의 질의응답까지 분석해 주요 쟁점을 추려낸다. 이를 다시 연령대와 소득구간별로 나눠 보여준다. 가령 한 개혁안을 두고 청년층은 미래의 조세 부담을 우려하고 고령층은 연금 수급 시기가 늦춰지는 것을 걱정한다면, 서로 다른 집단이 무엇을 중요하게 여기는지 한눈에 파악할 수 있도록 하는 식이다.
참가자들은 AI가 정리한 분석을 보고 다시 전문가와 토론한다. ‘다른 사람들의 생각을 확인한 뒤 내 판단이 달라졌는지, 새롭게 고려하게 된 점은 무엇인지’를 놓고 한 차례 더 숙의한 뒤 A·B·C안에 대한 2차 투표를 한다. 연구진은 1·2차 투표 사이 시민들의 선택이 어떻게 달라졌는지, 특히 연령대와 소득구간에 따른 정책 선호의 격차가 좁혀졌는지를 분석한다.
이후 AI가 한 번 더 개입한다. 두 차례 숙의에서 나온 참가자들의 의견과 전문가 논평·질의응답을 실시간으로 속기록으로 풀어낸 뒤, AI가 곧바로 발언 내용을 분석해 주요 쟁점과 의견을 종합한다. 지금까지 축적된 데이터를 토대로 AI는 기존 A·B·C안과 다른 새로운 ‘D안’을 만들어 제시한다. 시민들이 ‘이런 조건이라면 받아들일 수 있다’고 밝힌 지점을 찾아 기존 정책수단을 새롭게 조합하는 것이다. 참가자들은 전문가들의 설명을 들은 뒤 D안을 수용할지, 조건부로 수용할지 또는 받아들이지 않을지를 마지막으로 평가한다.
한국정책학회는 이번 실험을 위해 범용 대규모언어모델(LLM)에 정책을 분석하고 대안을 평가하는 정책학의 방법론을 결합한 ‘KAPS 정책의사결정모델’을 자체 개발했다. 이석환 한국정책학회장(국민대 행정학과 교수)은 “이번 실험은 AI가 제시한 대안을 시민들이 그대로 수용하는지를 보는 것이 아니라, AI의 도움을 받은 뒤 시민들의 선택이 어떻게 달라지고 세대·소득계층 간 의견 차이가 좁혀지는지를 살펴보는 데 핵심이 있다”고 말했다.
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