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B-6 2026 년 3 월 27 일- 2026 년 4 월 2 일 컬럼 / 재정 / 교육

유산상속: 유산상속 계획중 주의할점

유산 상속 계획시 자녀나 배우자에게 재산을 남겨줄 때 고려해 야 할 몇가지를 살펴보려고 합니다. 요즘은 유용한 정보들을 쉽게 접할 수 있게 되어 있는 관계로 간혹 본인이 스스로 인터넷을 찾아 유산상속 계획서류를 받아서 직접 만드는 분들이 계심을 알 수 있 습니다. 하지만 본인이 직접 유산상속 계획서를 만들었거나 또는 저비용 유산 계획시 가장 주의해야 하는 부분은 모든 유산을 자녀 들에게 직접분배에 관한것 입니다. 이는 다음과 같은 몇 가지 이 유 때문에 현명하지 못한 방법이라 할 수 있습니다.
1. 유산을 자손이 그대로 다 받게 된다면 그 유산은 채권자들로부 터 전혀 보호받지 못하게 될것입니다. 2. 유산을 그대로 상속하게 된다면 자손들은 쉽게 돈을 낭비하고 원하는대로 사용하게 될수 있습니다. 3. 자녀가 미성년자인 경우, 법원은 자산을 관리하는 사람을 임 명하게 되어 있습니다. 그 관리자는 남겨진 자산을 어떻게 관리할 것인지 그리고 어떻게 그 유산을 사용하게 될지 그 사용 방법을 결정하게 됩니다. 만약 본인이 그 관리자를 지정해 놓지 않는다면 법원 임의대로 결정하게 되어 있습니다.
이와 같이 유산 즉 Will 을 작성하게 되면 그 유산은 자손들에게 한꺼번에 남겨지게 되는 것입니다. 이 의미는 그후에 어떤 보호막 도 없이 한번에 유산이 넘겨진다는 의미 이기도 합니다. 유산을 자손들에게 직접 한번에 주지 않고 보호막을 만드는 계획을 세워 남겨주는 방법이 있는데 이것이 바로 신탁이라는 것입니다. 신탁 을 만들 때는 유산을 상속받을 수혜자를 위해 신탁의 자산을 관 리할 사람을 선택하게 되어 있습니다. 이를 Trustee 라고 합니다. Trustee 를 선택해서 자산을 관리하게 한다는 의미는 일시적으로 넘어가게 될 유산을 채권자나 자손들의 재산관리 실수등으로 부 터 보호 할 수 있는 막을 만들어 준다는 의미이기도 합니다. 일어 날 가능성들을 시나리오화 해서 만들어가는 것이 바로 신탁이라 고 할 수 있습니다. 신탁은 특히 미성년 자녀가 있는 분들이라면 더더욱 더 잘 알아두셔야 합니다. 잘 아시겠지만 미성년자는 유산 을 직접 모두 받을 수 없습니다. 즉, 부모의 사망 후 직접 모든 자 산을 받을 수 없다는 말씀입니다. 대신, 법원은 귀하가 자녀에게 남긴 자산을 관리할 수탁자 Trustee 또는 관리인 convervator 을 임 명하게 되어 있습니다. 이때 신탁을 만들어 놓치 않았다면 법원은 임의적으로 Trustee 나 관리인을 임명하게 될 것입니다. 원치 않던 사람이 관리자로 선택 될 수 있습니다. 또한 법원은 전문 수탁자를 선임하게 될 수 도 있습니다. 이는 고가의 신탁 관리비가 추가적으
로 발생할 수 있는 상황이 될 수 있다는 말씀입니다. 그런 비용들 로 인해 자산이 줄게되는 것은 당연한 일일 것입니다. 법원이 지정한 Trustee 또한 남겨진 자녀가 18 세가 되면 자산을 완전히 분배하게 되어 있습니다. 이 또한 재산을 탕진할 수 있는 위험 요소가 높아진다는 의미입니다. 완전한 안전 상태가 될 수 없다는 것을 배제할 수 없는 상황인 것입니다.
많은 경우 어린 나이의 자녀들이 재산을 지혜롭게 관리 한다는 것은 쉽지 않은 것입니다. 특히 어린 자녀에게 재산이 한꺼번에 모 두 상속이 된다면 미성숙함이 있기 때문에 위험성이 높아진다고 볼 수 있습니다. 안좋은 일은 도미노 현상과도 같이 일어나는 것 입니다. 이렇기 때문에 재산을 상속할때에는 단계적인 과정이 불 가피하게 필요한 것입니다. 또한 예기치 못한 소송에 휘말리게 된다거나 원치 않는 이혼의 상황에 당면하게 된다거나 사업의 위기가 찾아 온다거나 하는 일 들에 대해 우리는 전혀 알 수 없기 때문에 우리는 재정적 문제에 보호막이 필요한 것입니다. 만약 이런 것을 전문적으로 준비 해 두지 않는다면 이런 예기치 못한 재정적 문제는 물려받은 유산을 보호 하지 못하게 될것입니다. 그러므로 유산 상속으로 발생되는 이 모든 자산들은 미성년자인 자녀나 아직 어린 청년들에게 완전히 맡겨지게 되는 상황을 만들 지 말아야 합니다. 자녀의 이익을 위해 신탁을 설립함으로서 자 산을 그 신탁안에 넣어 두어야 합니다. 설립된 신탁에 자산을 넣 어 둔다면 본인이 설정한 자산 관리자를 통해 자산이 계속해서 안 전하게 성장 하도록 도울 수 있을 것입니다. 또한 많이들 하게 되는 실수를 살펴 보자면 신탁을 만들어 놓기 는 하는데 이를 나이별로만 재산을 분배 받을 수 있게 셋업 한다 는 사실입니다. 언뜻 생각하면 나이가 들면서 성숙도가 높아지고 돈을 관리하는 것이 분명히 지혜로워 질것이기 때문에 문제시 될 것이 없다고 생각하십니다. 하지만 인생의 일이라는게 차근히 나 이에 따라 일어나고 일어나지 않고 하지 않기 때문에 우리는 이 를 나이별로 나누어 재산을 받게 하는 것을 조심 하셔야 합니다.
위에서 이미 언급했던 것 처럼 유산이라는 것은 일단 자녀분의 명의로 바뀌게 되는 그 순간부터는 그 어떤 상황에 대해 보호막은 없어지게 되어 있습니다. 그렇기 때문에 우리는 자녀가 살아 있는 동안의 그 모든 기간동안 최대한으로 유산을 보호 하면서 살아갈 수 있게 신탁을 잘 셋업해 두어야 합니다. 신탁을 통해 우리는 남겨진 가족이나 자녀들에게 유산에서 발생 되는 인컴을 평생 받을 수 있도록 할 수도 있습니다. 귀하의 자산 을 보유하기 위해 신탁을 만들어 놓는다면 사랑하는 자녀나 가족
박재홍 변호사
JD, MBA, LLM in Taxation NJ, NY & PA 주 변호사 Tel) 201-461-2380 park @ jparklawfirm. com
들은 수년간 그 자산을 보호 받을 수 있게 됩니다. 이처럼 사랑하 는 사람을 위해 수년간 자산 보호를 제공 할 수 있는 것은 신탁의 이름으로 보유되는 기간 동안에만 가능 합니다. 재산이 꼭 많아야만 만들게 되는 것이 유산상속이고 신탁이라 고 생각하시기 보다는 물려줄 재산이 있는 누구라도 한번쯤은 신 중하게 반드시 알고 넘어가셔야 하는 부분이라고 생각합니다. 재 산의 많고 적음이 문제가 아니라 보호차원으로 나아가야 하는 부 분이기 때문입니다. 마지막으로 많이들 하는 실수는 보험이나 연금 수혜자 지정을 업데이트하여 유산 계획과 일치하도록 만들어 놓아야 하는데 이 부분을 많이들 잊어버리게 됩니다. 많은 경우 이런 연금이나 보험 금을 해당 회사에서 직접 수혜자에게 지불하게 셋업해 두시는 경 우가 많습니다. 이렇게 되면 이 또한 보호막없이 자산이 넘어가게 되는 것입니다. 이런 보상금 또한 신탁으로 들어가 신탁안에서 대 신 지불 하도록 해야 합니다. 이같이 모든 보험금과 연금 퇴직연 금 계좌를 신탁셋업시 모두 같이 업데잇 시키는 것이 중요합니다. 신탁의 이름으로 모든 수혜자의 이름을 바꾸어 놓으셔야 한다는 말씀입니다. 수혜자( 즉 자녀나 배우자) 의 이름으로보험 및 퇴직 연금 계좌를 남겨둔다면 신탁 플랜에 소유하고 있는 가장 큰 자산 의 일부가 포함되지 않게 되는 것입니다. 만약 이런 생명보험이나 은퇴연금 계좌의 이름이 누구로 되어 있는지 확인하지 않고 업데잇을 하지 않게 된다면 혼동이 올 수 있습니다. 수혜자로 지정되었던 사람이 배우자 였는데 배우자가 사망한 경우가 있을 수도 있고, 이혼을 했었을 수도 있기 때문입 니다. 수혜자를 업데잇 하지 않아 어려움을 겪거나 난처한 상황 을 당면하는 분들이 많이 있으므로 조심 하셔야 합니다. 이 모든 계정이 신탁하에 보호 받게 하기 위해 모든 이름을 바꾸셔야 합 니다. 아무리 신탁 계획을 잘 세워 두었다 하더라도 이런 부분에 서 실수를 하게 된다면 전체 자산 보호계획에 문제가 발 생 할 수 도 있습니다.
귀하의 유산 계획이 의도한 방향으로 원활하게 작동하는지 확인 하기 위해서는 모든 자산을 검토하여 보유한 모든 계정이 귀하의 신탁 이름 또는 기타 유산 계획 방법에 반영되는 지를 확인해야 합니다. 항상 자산 목록을 만들고 본인의 자산이 신탁 이름으로 업데이트되도록 지속적으로 조치를 취한는것이 중요하겠습니다.
▶4면 < AI 기술 > 에 이어 빅테크 기업 창업자들이 AI가 직장과 경제 에 미칠 영향에 대해 기술 낙관론을 보였다. S & P 500 기업 중 374개 기업이 실적 발표에 서 AI를 언급했고, 대부분 AI 도입이 회사 에 매우 긍정적이었다고 답했지만, 이런 긍 정적인 도입이 전반적인 생산성 향상으로 이 어지지는 않았다. 연구에 따르면, 미국, 영국, 독일, 호주의 다양한 기업 전망 조사에 응답 한 6,000명의 CEO, CFO 및 기타 임원 중 대 다수는 AI가 사업 운영에 미치는 영향이 미 미하다고 답했다. 임원의 약 3분의 2가 AI를 사용한다고 응답했지만, 그 사용 시간은 주 당 평균 1.5시간에 불과했고, 응답자의 25 % 는 직장에서 AI를 전혀 사용하지 않는다고 답했다. 기업의 거의 90 % 가 지난 3년간 AI가 고용이나 생산성에 아무런 영향을 미치지 않 았다고 밝혔다. 그러나 기업들은 AI가 직장과 경제에 미칠 영향에 대해 여전히 높은 기대를 갖고 있다. 임원들은 AI가 향후 3년간 생산성을 1.4 %, 생산량을 0.8 % 향상시킬 것으로 예상했다. 기업들은 이 기간 동안 고용이 0.7 % 감소할 것으로 예상했지만, 조사에 참여한 개별 직원 들은 고용이 0.5 % 증가했다고 답했다. MIT 연구진은 AI를 도입하면 해당 기술을 사용하
지 않는 직원에 비해 직원의 업무 성과가 거 의 40 % 향상될 수 있다고 주장했다. 하지만 이런 생산성 향상 효과가 기대에 미 치지 못하는 결과 데이터가 나오고 있다. 경 제학자들은 AI 가 기업 투자에 대한 수익을 언제 가져올 지 의문을 제기하고 있다. 2024 년 AI 관련 기업 투자액은 2,500 억 달러를 넘 어섰다. 오늘날 고용 데이터, 생산성 데이터, 인플레이션 데이터에서 AI 의 흔적은 찾아볼 수 없다. 또한 7 대 기술 기업을 제외하고는 이 윤이나 수익 전망에서 AI 의 징후를 찾아볼 수 없다. AI 와 경제 생산성에 대한 관계는 오 히려 상반되는 모습을 보이고 있는 것이 현재 까지의 현실이다. 세인트루이스 연방준비은 행은 ' 생성형 AI 도입 현황 보고서 ' 에서 2022 년 말 챗봇( ChatGPT) 도입 이후 누적 생산 성 증가율이 1.9 % 상승했다고 발표했다. 하지만 2024 년 MIT 연구에 따르면 향후 10 년간 생산성 증가율은 0.5 % 에 그칠 것으로 예상된다. 물론 10 년 후 0.5 % 의 생산성 증가 는 무시할 수 없는 수준이다. 하지만 업계 관 계자들과 AI 기술자들이 내세우는 기대치에 비하면 실망스러운 수치다.
인사책임부서의 데이터는 상반된 현상을 보여준다. AI 도입이 증가하거나 대체된 부 문에서 시간이 지날수록 다시 고용이 늘어나
는 추세가 나타나고 있다. 2025 년 AI 활용률 은 13 % 증가했지만, 기술의 유용성에 대한 신뢰도는 18 % 나 급락해 여전히 불신이 만연 해 있음을 나타냈다. IBM 은 젊은 인재 채용 을 세 배로 늘릴 계획이다. 이는 AI 가 일부 필수 업무를 자동화할 수 있음에도 불구하고, 신입 사원을 대체하면 장기적으로 중간 관리 자 부족 현상이 발생해 회사의 리더십 파이프 라인이 위협받을 수 있다는 판단에 기인한다.
AI 생산성은 미래에 달성 물론 이런 생산성 패턴은 역전될 수도 있다. 1970 년대와 80 년대의 IT 붐은 결국 1990 년대 와 2000 년대 초에 생산성 급증으로 이어졌고, 수십 년간의 침체 이후 1995 년부터 2005 년까 지 생산성 증가율이 1.5 % 상승하기도 했다. 이런 추세가 이미 역전되고 있을 수 있다고 주장하는 학자도 있다. 고용 보고서의 고용 증가폭이 18 만 1 천 명 으로 하향 조정되었음에도 불구하고 4 분기 GDP 가 3.7 % 증가세를 보였다는 점을 언급 하며 생산성 급증을 시사한다고 분석했다. 분 석에 따르면 지난해 미국의 생산성은 2.7 % 증가했고, 이는 AI 투자에서 기술의 혜택을 누리는 단계로의 전환에 기인한 것이라고 설 명했다. AI 도입이 지속됨에 따라 고용 증가
와 GDP 성장 간의 연관성이 약화되고 있다 는 것인데, 이는 1990 년대 사무 자동화 당시 나타났던 현상과 유사하다. AI 의 미래 영향이 초기에는 성과가 둔화되 다가 이후 기하급수적으로 증가하는 " J 자형 곡선 " 을 보일 가능성이 있다고 전망한다. AI 의 생산성 향상이 이런 패턴을 따를지는 AI 가 창출하는 가치에 달려 있다. 그리고 AI 에 대한 투자가 지금까지 투입된 액수보다 더 많 이 추가로 투입되어야 가능할 수 있다는 것을 의미한다. 지금까지 AI 는 IT 의 이전과는 다 른 길을 걷고 있다. 1980 년대 IT 분야에서는 경쟁업체가 유사한 제품을 개발하기 전까지 혁신 기업이 독점적인 가격 결정권을 행사했 다. 그러나 오늘날에는 대규모 언어 모델 업 체 간의 치열한 경쟁으로 가격이 하락해 AI 도구를 누구나 쉽게 이용할 수 있게 되었다. 따라서 AI 생산성의 미래는 기업들이 이 기 술을 활용하고 업무에 지속적으로 도입하려 는 의지에 달려 있다. 거시적인 관점에서 가 치 창출은 제품 자체가 아니라, 생성형 AI 가 경제의 다양한 분야에서 어떻게 활용되고 구 현되는지에 달려 있다. 더 많은 투자가 더 많 은 다양한 AI 모델로 등장해야만 경제가 의 미있는 변화를 할 수 있다. 이는 더 많은 시 간과 더 많은 돈이 들어가야 한다는 의미다.