[DBR]負債인가 資本인가… 轉換優先株論難

東亞日報
入力 2023年 7月 24日 03時 00分

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비즈니스 리더를 위한 經營저널 DBR(동아비즈니스리뷰) 2023年 7月 2號(373戶)의 主要記事를 紹介합니다.

負債인가 資本인가… 轉換優先株論難

國際會計基準(IFRS)에 따르면 轉換優先主義會計上分類는 條件에 따라 달라진다. 會社가 投資者에게 償還해야 할 義務가 없고 優先株로의 轉換比率이 事前에 明確히 定해져 있는 優先株만 資本으로 分類할 수 있다. 이 두 條件中 하나라도 滿足하지 못하면 負債로 分類해야 한다. 하지만 2011年金融監督院이 限時的인 規制寬容을 發揮해 轉換權調整條項이 包含된 新株引受權을 資本으로 分類하는 例外를 許容하면서 資本市場에 混亂이 일기 始作했다. 많은 上場社가 이 例外를 根據로 마땅히 부채로 分類해야 할 金融商品을 資本으로 分類하고 있다. 이 같은 慣行이 持續되면 會計基準에 맞게 轉換權을 부채로 記錄한 企業들만 負債比率이 높게 標示돼 不當한 被害를 볼 수 있기 때문에 金融當局은 會計處理正常化를 위해 混亂을 바로잡을 必要가 있다.

醫療分野 AI 革新이 어려운 理由

왜 醫療 AI 分野에서는 챗GPT처럼 社會에 反響을 일으키는 革新的인 成果가 나오지 못하는 걸까? 實生活 데이터와 醫療 데이터의 差異에서 그 理由를 찾을 수 있다. 生活 데이터에서는 AI 모델 學習에 必要한 正答 값인 ‘그라운드 트루스(Ground truth)’를 確立하는 것이 그리 어렵지 않다. 例를 들어 寫眞에 있는 動物이 강아지인지 고양이인지는 쉽게 區別할 수 있다. 데이터 分類에 一般人을 活用할 수 있어 費用節減이 容易하다. 이에 비해 醫療 데이터는 公開가 制限될 뿐만 아니라 데이터 識別과 分類에 專門的인 知識이 必要해 그라운드 트루스 確保에 時間과 費用이 많이 든다. 이런 開放性問題와 데이터 確保의 어려움은 醫療 AI 알고리즘 開發 및 商用化에 걸림돌로 作用하고 있다.

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