'00페이' 무조건 믿고 쓰면 안 되는 이유

조회수 2021. 10. 12. 13:14 수정
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사진:연합뉴스

머지포인트,
유니콘기업인가? 폰지사기인가?

‘머지포인트’ 알고 계시나요? 00페이,00머니처럼 우리가 흔하게 쓰는 선불식 충전 지급수단인데요. 충전 시 20%나 되는 큰 폭의 할인율을 제공하며 3년간 100만명이 넘는 가입자들을 모았습니다.

그러나 최근 금융당국의 전자금융업 자격 위반 지적이 있었는데요. 머지포인트는 결국 음식점업으로만 사업을 진행하겠다고 밝혔습니다.

이에 따라 사용처가 대폭 축소되어 불안을 느낀 사용자들은 환불을 요구하고 있습니다. 하지만 포인트 환불은 원활하게 이루어지지 않았고 그 과정에서 수익구조에 의문을 가지게 되었습니다.

사용자들은 결국 ‘폰지사기로 드러났다’고 주장하며 이 달 17일 약2억원의 손해배상을 청구한데 이어 28일 임원진을 사기죄로 고소했습니다

아래 내용은 보이지 않는 데이터의 세계에서 올바른 결정을 내리기 위한 실용적 내용이 담긴 도서 <다크 데이터> 에서 발췌했습니다.

당신 곁에 항상 도사리는 '폰지사기'

폰지사기라는 명칭은 1920년대에 이 사기 방법을 사용한 찰스 폰지Charles Ponzi에서 왔습니다.

투자자들에 고수익을 약속하지만,  
사실은 자신들이 받은 돈을
전혀 투자하지 않습니다.

단지 나중에 들어온 투자금 중 적은 금액을 이전 투자자들한테 돌려줌으로써 마치 수익이 생기고 있는 것처럼 보여줄 뿐이죠.

폰지사기, 왜 반복되는 것일까요?

이런 폰지사기의 특징은
쉽게 알아채기 어렵다는 점입니다.

실제로 2009년 미국에서  버니 매도프Bernie Madoff는 폰지사기로 징역 150년을 선고받습니다. 그는 1960년에 버니 L. 매도프 투자증권 유한회사를 설립해, 2008년 금융위기까지 체포되지 않았습니다.

48년간 이어진 범죄끝에
결국 체포되었지만
당시 그는 이미 71세였습니다.

우리나라에서도 폰지사기는 꾸준히 있었습니다. 2011년에는 35억원을 가지고 잠적한 도깨비 쿠폰 사건이 있었고 2019년엔 1조6000억원의 피해액을 낸 라임 펀드사건이 있었습니다.

폰지사기가 이뤄질수 있는 이유, 다크데이터

‘폰지사기Ponzi scheme’의 핵심은
다크데이터입니다.

세계적인 통계학자 데이비드 핸드는 온갖 유형의 누락된 데이터들을 일컬어 다크데이터라고 정의하며 15가지로 분류했습니다. 그 중 13번째 다크데이터는 범죄와 밀접한 관련이 있습니다.

특히 폰지사기는 다음과 같은 헛점을 노려 이뤄지는데요

  1. 자금흐름을 투명하게 공개하지 않음
  2. 자신의 돈이 어떻게 운용되고 있는지 알 수 있도록 하는 규정이 없음

머지포인트가 폰지사기로 의심받은 점도 자금흐름을 볼 수 있는 재무재표를 공개하지 않았고 고객들의 선불충전금도 어떻게 관리되고 있는지 알수 없었기 때문입니다.

당신이 다크데이터를 알아야 하는 이유

당신의 포인트도 위험하다는 사실,  
충전하실 때 알고 계셨나요?

전자금융거래법은 소비자들을 보호하기 위해  선불충전금을 외부기관에 신탁하기를 ‘권고’하고 있습니다. 하지만 강제성이 없어 머지플러스 이외에도 ▲티머니 ▲쿠팡페이 ▲이베이코리아 ▲하이플러스카드 등 11개 사업자가 외부신탁공고를 지키지 않고 있습니다.

(출저:“통신판매업자 160만곳인데”… ‘제2 머지포인트’ 점검 기준 선정에 애먹는 금감원 조선비즈 2021.08.20)

즉, 티머니, 쿠팡페이도 대량환불 요청이 있을시 환불이 원활히 이뤄질지가 불투명하다는 것입니다.

이런  다크데이터를 이용한 금융사기 유형의 목록은 끝이 없으며 그런 유형들이 취할 수 있는 형태도 무한합니다. 폰지사기 이외에도 돈세탁,탈세,불법 텔레마케팅,횡령 등 이런 온갖 종류의 사기는 전부 정보를 숨기면서 발생합니다.

다크 데이터가 우리에게 경고하는 것은 익숙한 것입니다. ‘어떤 것이 사실이라고 하기엔 너무 좋아 보이면, 아마도 사실이 아니다.’ 당신이 보지 못한 곳에 사기꾼들은 진실을 숨기고 있습니다.


우리가 ‘모르는’ 데이터는 왜 ‘아는’ 데이터보다 치명적인가?

의료 통계, 금융상품 설계, 인구조사, 실험 설계에서
금융사기 감지, 투자 예측, 질병 진단, 개인정보 보호까지

‘다크 데이터’의 함정을 피하고 위험을 기회로 만드는 법

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