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Vol.25 | 2026.09.28.

역대 최고 분기 매출을 기록한 다음 달, 급여일을 앞둔 대표가 가장 먼저 여는 화면은 매출 그래프가 아니라 통장 잔고입니다! 

▶️  TSP의 관점

흔히 성장이 정체되면 매출 목표부터 높입니다. 그러나 현장에서 보면 문제는 매출의 '양'보다 '구성'인 경우가 훨씬 많습니다. 월 결산에서 매출을 고객 상품 채널별로 나누고 입금 시점과 함께 보는 것만으로도, 어떤 매출을 늘리고 어떤 매출을 줄여야 할지가 선명해집니다.

▶️ 오늘 점검해볼 세 가지

1. 매출채권 회수일 확인:

   최근 3개월 매출이 평균 며칠 만에 입금됐는지 계산해 보십시오.

2. 상위 3개 고객 비중 점검:

   전체 매출의 절반을 넘는다면 의존도 리스크를 관리해야 할 시점입니다.

3. 상위 10개 고객 수익성 재계산:

   배송 CS 할인 비용까지 반영해 고객별로 실제 남는 금액을 확인하십시오.

부동산을 법인 명의로 보유하면 세금 문제가 단순해질 것이라고 생각하기 쉽습니다. 개인이 직접 부동산을 보유하는 대신 법인이 부동산을 보유하고, 이후에는 부동산 자체가 아니라 법인의 주식을 이전하면 세부담을 줄일 수 있다고 기대하기도 합니다. 그러나 세법은 부동산을 법인 안에 넣어 두었다고 해서 그 경제적 실질이 사라진 것으로 보지 않습니다.

부동산을 많이 보유한 법인은 거래 단계마다 다른 세무 쟁점이 발생합니다. 법인 주식을 양도할 때는 그 주식 양도가 사실상 부동산 이전과 같은 효과를 갖는지 봅니다. 주식을 취득해 과점주주가 될 때는 법인이 보유한 부동산을 지배하게 되었는지 봅니다. 법인이 직접 부동산을 취득·보유·처분할 때는 취득세, 종합부동산세, 법인세 추가과세 문제가 각각 검토됩니다. 상속·증여나 특수관계자 거래에서는 부동산 보유비율이 비상장주식 평가에도 영향을 줄 수 있습니다.

따라서 실무에서 말하는 “부동산과다보유법인”은 하나의 단일한 세법 개념이라기보다 소득세법, 지방세법, 법인세법, 종합부동산세법, 상속세 및 증여세법에서 각기 다른 방식으로 작동하는 규제의 묶음에 가깝습니다. 핵심은 부동산 비율이 몇 퍼센트인지가 아니라, 어느 세목에서 어떤 거래 단계의 요건을 충족하는지입니다.

먼저 주식 양도 단계에서는 부동산을 많이 보유한 법인의 주식이 일반 주식이 아니라 소득세법상 기타자산으로 분류될 수 있습니다. 이 경우 주식 양도이지만 세법은 그 실질을 부동산 이전과 유사하게 보아 일반 주식 양도와 다른 방식으로 과세합니다. 다만 부동산 보유비율만으로 곧바로 기타자산 과세가 되는 것은 아닙니다. 부동산등 자산비율, 과점주주 지분율, 일정 기간 내 주식 양도비율을 함께 판단해야 합니다. 이른바 50·50·50 요건이 충족되는지 확인해야 하며, 골프장·스키장·휴양시설업 등 특정 업종은 부동산 비율이 높을 경우 일부 주식 양도만으로도 기타자산 과세 문제가 발생할 수 있습니다.

매수자 입장에서는 과점주주 간주취득세도 중요합니다. 법인의 주식을 취득해 과점주주가 되면, 실제로 부동산을 직접 산 것은 아니더라도 지방세법상 법인이 보유한 취득세 과세대상 물건을 취득한 것으로 볼 수 있습니다. 과세표준은 법인 보유 과세대상 물건의 가액 중 과점주주 지분율 상당액을 기준으로 계산됩니다. 다만 법인 설립 시 발행주식을 취득해 과점주주가 된 경우에는 간주취득세가 부과되지 않고, 설립 이후 지분율이 증가하거나 최초로 과점주주가 되는 경우에 문제가 됩니다.

결국 부동산과다보유법인은 주식을 팔 때와 살 때 모두 세무 검토가 필요합니다. 주식 거래라는 형식만 볼 것이 아니라, 그 거래가 부동산의 이전이나 지배권 이전과 같은 경제적 효과를 갖는지 단계별로 확인해야 합니다.
 AI는 더 이상 사람이 질문해야만 답하는 수동적인 도구에 머물지 않습니다. 사용자의 상황을 먼저 파악하고, 필요한 일을 상기시키며, 업무 효율을 높이는 방향으로 능동적으로 움직이기 시작했습니다. 영화 속 인공지능 비서가 현실의 업무 환경으로 들어오고 있는 셈입니다.

이 변화는 직업 시장에도 직접적인 영향을 주고 있습니다. 번역, 코딩, 법률 문서 검토, 교육 콘텐츠 제작처럼 반복성과 정보 처리 비중이 높은 업무는 이미 AI의 영향을 크게 받고 있습니다. 과거에는 여러 사람이 나누어 처리하던 일을 AI가 초안 작성, 자료 검색, 비교 분석까지 수행하고, 사람은 이를 검토하고 최종 판단하는 방식으로 업무 구조가 바뀌고 있습니다.

그렇다고 모든 직업이 곧바로 사라진다고 볼 수는 없습니다. 중요한 것은 직업명보다 그 안에서 어떤 일을 하느냐입니다. 단순 반복 업무나 정형화된 분석은 AI로 대체될 가능성이 높지만, 고객의 맥락을 이해하고, 문제를 정의하며, 의사결정에 필요한 판단을 내리는 역할은 여전히 사람의 역량이 필요합니다.

앞으로 살아남는 사람은 AI를 단순히 사용하는 사람이 아니라, 자신의 업무 노하우를 프로세스로 만들고 AI와 연결할 수 있는 사람입니다. 연구, 기획, 법률, 회계, 경영관리 등 어떤 분야든 마찬가지입니다. AI 시대의 경쟁력은 “무슨 직업을 갖고 있는가”보다 “AI를 활용해 얼마나 더 빠르고 정확하게 가치를 만들어내는가”에 달려 있습니다.
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