계리사 시험 제도에 대해서

오랫만에 여행을 왔습니다. 남해로 가는 길인데 벚꽃이 만개해 운전하는데 즐겁네요. 숙소에 들어와 짐을 풀고 분리된 마당 앞쪽 테이블에 앉아 저녁시간 편안한 마음으로 이것저것 책들과 자료들을 들여다보고 있습니다. 오늘은 금융회사들에 대해 이야기를 나눠볼까 합니다. 최근에 김건식 명예교수의 기업지배구조관련 글을 BFL통해서 읽게되었습니다. 자본시장법의 저자로 만나게되는 분인데 글을 읽으니 지배구조에 대해 3가지 의견을 주시더군요. 인상 깊은 부분은 경영승계와 전문경영인 간의 선택 옵션이 주어지고 공정한 이익배분에 대한 문제가 해소된다면 기업지배구조의 선진화와 더불어 코리아디스카운트를 해소할 수 ...

퇴근입니다. 주말이네요. 저녁 먹고 헬스장 갔다가 CPCU 공부를 하려고 합니다. 일주일 열심히 일했으니 주말에 부족한 공부를 하고 휴식을 취하며 또 한주를 준비하여 목표와 일정을 다시 조정할 계획입니다. 경력을 쌓아가다보니 일에 있어서 깨닫게되는 것들이 있더군요. 특히 역량 혹은 성과를 달성하는 분들을 유심히 관찰해보면 공통점이 보입니다. 먼저는 기본기 입니다. 전공과 자격 혹은 경력을 보는 이유는 본인 업무의 기본기에 대한 부분입니다. 기본기가 부족한 분들은 업무 외 시간에 그러니까 직장을 다니며 계속해서 부족함을 채우기위해 개인적으로 노력하더군요. 기본기를 바탕으로 계속 공부를 하는 분들은 정말 무서운 분들입니다. 그분들은 오래 그 필드에서 영향력을 행사할 분들이죠. 두번째로 뿌리입니다. 저는 보통 인성이라 부르는데 평소 착한일 많이 한다는게...

퇴근 후 집에서 푹 쉬며 자료를 보고 CPCU 공부를 하고 있네요. 조금더 공부하다가 침대로 갈 것 같네요. 직장생활을 하다보면 주변에서 사소한 것부터 어려운 것까지 요구받는게 꽤 됩니다. 생트집을 잡으며 정신승리하시는 분들도 계시고 일부러 자존심을 깎으려고 괴롭히는 분도 있고 아예 관심 밖인 분들도 계시구요. 일적으로 참 나이스한 분들도 계십니다. 저는 어떤 부류일까 생각해보면 요청 받은것들은 최대한 처리를 하죠. 되도않는 소리를 하며 툭툭 건드는 분들한테 특효약은 관심을 안주면됩니다. 관심은 에너지인데 인간적으로 무시하는 것은 아니지만 그 별것도 아닌 당신의 자존심 문제에 굳이 제 시간을 ...

주말입니다. 변호사의 법률 상담을 받았습니다. 증거를 모으라더군요. 가해자는 있는데 악질적으로 법에 걸리지 않는 수준에서 지속적인 괴롭힘을 하고 있다는 사실에 대해 상담을 진행했습니다. 조만간 고소든 처벌이 가능할거라 예상됩니다. 오늘은 제가 겪은 일들에 대해 이야기를 나눠보죠. 여러분들도 이런 일을 겪는다면 반드시 법률의 도움을 받으시길 바랍니다. 회사에 신입사원 공채로 입사하고 나서부터 제 주변에 참 많은 변화가 일어나더군요. 제 가족들과 제 친인척들 주변에 그동안 일어나지 않아도 될 일들이 의도적으로 일어나거나 신상을 털었다는 소리를 듣는다거나 이상한 반복되는 상황이 계속 일어난다거나 길을 가다가 모르는 사람들이 조언이랍시고 모욕에 가까운 소리를 해댄다거나 이제는 다른 일 알아보라고 지나가는 사람들이 얘기하더군요. 간단합니다. 녹취해서 고소든 형사처벌이든 진행하면 되죠. 누가 시작했던 그 행동에 책임을 지게될 겁니다. 이 작업이 꽤나 임팩이 클거라 생각했지만 간단하여 제 목표를 지속하는데 조그마한 장애물에도 해당하지 않습니다. 그냥 3분짜리 컵라면을 끓이는 것과 같죠.

퇴근입니다. 오후에 세미나에 참석해 오랫만에 각계 전문가분들의 다양한 시각을 듣는 시간을 보내고 왔네요. 세미나의 결론은 정부 주도의 강력한 거버넌스 구축이 필요하다는 점과 보험사의 프라이싱을 위해선 신뢰성과 정보성이 충분한 데이터풀링이 필요하는 것, 표준화된 인증제도의 필요성이더군요. 국내 시장 발전이 더딘 것에 대한 안타까움과 우리나라는 글로벌 수준에서 지불했던 fee에서 면제되어 로드맵을 그대로 학습하면된다는 점이었습니다. 오늘은 변화에 대해 이야기해보려고 합니다. 개인이든 기업이든 국가든 주변의 환경은 계속 변화해갑니다. 기존의 전략, 일상화된 루틴, 관성, 목표, 프로토콜은 주변의 변화에 맞춰 조정되어야 한다는 것은 누구나 알고있는 사실이겠죠. 그 변화에 대응하여 적절한 히스토리가 없는 경우에 우리가 할 수 있는 것은 그 알지못하는 미지의 불확실성에 대한 충격을 미리 대비하여 준비금을 쌓거나 보수적인 기준을 꾸준히 유지하는 정도 일겁니다. 시장이 학습한다는 의미는 데이터의 누적을 의미하겠죠. LLM을 얘기하며 더나아가 에이젼트 AI, 피지컬AI의 미래를 얘기하는 시점에서 우리에게 변화가 다가올 것은 분명합니다. 미증유라는 표현, 전대미문이라는 용어가 적절하겠죠. 이 거대한 변화앞에서 우리는 어떤 데이터(=과거의 누적된 경험)을 가져다가 가공하여 대응할 수 있을까요? 모든 기업, 모든 산업군, 모든 국가를 망라하는 질문일겁니다. 아무도 모릅니다! 이게 정답이야 라는 소리가 사기꾼에 가깝죠. 점 추정보단 구간추정이 필요한 이율거고 평균과 표준편차를 추정치에는 결국 과거 데이터가 사용됩니다. 그게 우리의 한계이자 우리가 가진 유일한 무기죠.