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Why

A '₩5 trillion saved' headline is the kind of number a PoC exists to take apart rather than repeat. In the National Assembly Budget Office's own model it is not a forecast — it is one cell: the top-right corner where the substitution rate is its highest (30%) and the fee spread its widest (the optimistic 1.5% merchant vs 0.1% stablecoin). The same table's opposite corner — 5% substitution, the conservative 0.6% spread — is ₩0.37T. Same formula, ~14× apart. The single defensible output of this model is the grid, and the single most-misleading way to report it is to quote the maximum. Building it makes that unavoidable to see.

The second thing the model teaches is what a fee is. The formula's last term is (merchant fee − stablecoin fee), and every won of that 'saving' was a won of someone's revenue — the card issuer's. So the number does not describe wealth created; it describes a transfer from issuers to merchants. The report is careful here in a way the headline is not: the issuer's loss is not one-to-one with net income, because a shrinking card business also sheds its own costs (points, mileage, rewards funded out of that fee). A faithful model carries both legs — the gross transfer and the partial cost-offset — instead of presenting a merchant gain as a system-wide gain.

It lands on the Jayverse economics thesis directly: a payment rail's fee is not friction to be wished away, it is an income statement. This pairs with the on-chain settlement-funding card (Visa × Credit Coop) as the other side of the same coin — that one is where stablecoin rails add a financing layer, this one is where they subtract an intermediary's fee — and both are only honest when you say whose revenue moves. The report's second half (volatility spillover) is a separate, data-science-shaped study: a Diebold-Yilmaz-style total connectedness index that sat at ~34% on average but rose to ~50% during the Feb–Mar stress window, which is its own PoC about when 'linkage is limited' stops being true.

How it works

The formula is the whole model

annual saving = card volume × substitution rate × (merchant fee − stablecoin fee)

Every output is that one line evaluated on a grid. The report fixes card volume at 2025 credit+debit ₩1,225.1T and varies the other two:

The grid, not the headline

The reported ₩5.15T and ₩0.37T are the two opposite corners of this surface — a ~14× spread driven entirely by which assumptions you pick. Quoting only the max is choosing the corner.

'Saving' names a transfer, and the transfer is not net

The last term is a fee, and a fee is revenue to whoever charged it. So the merchant's gain is the card issuer's loss — first-order, a transfer, not creation. But the issuer's net loss is smaller than the fee delta: a smaller card business also spends less on the points/mileage/rewards it funds out of that fee. A model that reports the merchant leg without the issuer's cost-offset overstates the system-wide effect. The channels most likely to substitute first — online checkout, cross-border remittance, platform commerce — are where that erosion would show up before general retail.

The other half: volatility spillover (a separate, data-science PoC)

Using Dec-2023→Jun-2026 data on USDT, USDC, BTC, KRW/USD, KOSPI, and the 3Y KTB rate, the report ran a dynamic connectedness (Diebold-Yilmaz-style) analysis. Findings worth modeling: stablecoin↔stablecoin linkage is high (USDT→USDC spillover ~43%), stablecoin↔FX is moderate (avg ~4%, max ~8–10%), and the total connectedness index averaged ~34% but spiked to ~49.86% during the Feb–Mar stress (BTC drop + Middle-East conflict). The takeaway is conditional: linkage looks limited in calm and rises in stress — exactly when a stability claim matters.

The four policy levers (context for any design)

Micro: (1) reserves ≥100% of issuance with cash/short-T-bill composition rules; (2) yield/rewards allowed but capped, to prevent over-issuance. Macro: (3) a 'significant stablecoin' designation (MiCA-style) carrying extra capital/liquidity, stress tests, disclosure, and issuance caps when usage is broad; (4) financial-stability measures aimed at the high-usage significant coins.

Where this lands in Jayverse

Build the sensitivity model as an economics PoC (the grid is the deliverable, not a number), pair it with the on-chain settlement-funding card as the 'fee subtracted vs financing added' two-sider, and route the spillover half to the data-science track (ds-var-cointegration, ds-time-series-arima) as a real connectedness-index exercise. Cross-ref: stablecoin-mcap-is-repackaged-money, what-needs-a-stablecoin, receipt-is-not-settlement.

Where it lands in Jayverse

• Number: publish the sensitivity grid, not the headline cell. Any Number reading that models a fee "saving" ships the full assumption table (substitution rate x fee spread) alongside the single number, licensed and versioned like the tokenized-index pattern.
• Auditor: check that a saving claim names whose revenue moved. Apply the transfer-vs-creation distinction as a standing rule — a merchant's gain is the issuer's loss minus a cost offset, and the Auditor row should require that split before a fee comparison is published.
• Bridge/Token: model JYVE's own fee changes the same way. Before any AMM or bridge fee adjustment ships, state the substitution assumption and which counterparty's revenue it displaces, rather than quoting a single savings figure.

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원화 스테이블코인 '5조 절감'은 낙관 시나리오 한 칸 — 창출이 아니라 이전이다

국회예산정책처가 원화 스테이블코인 카드 수수료 절감을 최대 5조1500억원으로 추산했습니다. 정직한 독해: 그 헤드라인은 민감도 표에서 가장 낙관적인 한 칸이고(보수적 코너는 3700억원 — 14배 차이), '절감'은 가치 창출이 아니라 카드사에서 가맹점으로 이전되는 수수료입니다. 모델을 만들어 코너가 아니라 범위를 보여줍니다.

아직 구현이 아니라 만들 모델이자 검증할 주장입니다. 수식 재현: 연간 절감액 = 카드결제액 × 대체율 × (가맹점 수수료율 − 스테이블코인 수수료율). 보고서 입력(2025 신용+체크 1225.1조원; 대체율 5/10/20/30%; 보수/기준/낙관 쌍에서 나오는 수수료 스프레드 0.6% / 1.0% / 1.4%)을 넣고 한 숫자가 아니라 전체 격자를 그리세요. 그다음 헤드라인이 빠뜨린 정직성 두 겹을 더하세요: (1) 이건 이전이다 — 가맹점의 절감은 카드사의 수익 감소이고, 결제량이 줄면 포인트·마일리지 비용도 줄어 순이익 영향 ≠ 수수료 차이; (2) 대체가 실제로 일어난다는 가정이며, 보고서가 든 온라인·해외송금·플랫폼 채널이 먼저 그것을 견인한다. 수치는 예정처 보고서로 확인하세요.

왜

'5조원 절감' 헤드라인은 PoC가 되풀이하기보다 해체하려고 존재하는 종류의 숫자입니다. 예산정책처 자신의 모델에서 그건 예측이 아니라 한 칸입니다 — 대체율이 가장 높고(30%) 수수료 스프레드가 가장 넓은(낙관 가맹점 1.5% 대 스테이블코인 0.1%) 오른쪽 위 코너. 같은 표의 반대 코너 — 대체율 5%, 보수 스프레드 0.6% — 는 3700억원입니다. 같은 수식, 약 14배 차이. 이 모델의 유일하게 방어 가능한 산출물은 격자이고, 가장 오해를 부르는 보고 방식은 최댓값을 인용하는 것입니다. 만들어 보면 그게 안 보일 수 없습니다.

모델이 가르치는 두 번째는 수수료란 무엇인가입니다. 수식의 마지막 항은 (가맹점 수수료 − 스테이블코인 수수료)이고, 그 '절감'의 1원 1원은 누군가의 수익 — 카드사의 수익 — 이었습니다. 그러니 이 숫자는 창출된 부가 아니라 카드사에서 가맹점으로의 이전을 기술합니다. 보고서는 헤드라인과 달리 이 지점에서 신중합니다: 카드사의 손실은 순이익과 1:1이 아닙니다 — 카드 사업이 줄면 그 수수료로 대던 자기 비용(포인트·마일리지·리워드)도 함께 줄기 때문입니다. 충실한 모델은 총이전과 부분 비용상쇄 두 다리를 모두 담아야지, 가맹점 이득을 시스템 전체 이득으로 제시해선 안 됩니다.

이건 Jayverse 경제 명제에 곧장 닿습니다: 결제 레일의 수수료는 없애면 그만인 마찰이 아니라 손익계산서입니다. 온체인 정산 자금 카드(Visa × Credit Coop)와 동전의 양면으로 짝을 이룹니다 — 그건 스테이블코인 레일이 금융 계층을 더하는 자리, 이건 중개자 수수료를 빼는 자리 — 그리고 둘 다 누구의 수익이 움직이는지 말해야만 정직합니다. 보고서 후반부(변동성 전이)는 별개의 데이터사이언스형 연구입니다: Diebold-Yilmaz류 총전이지수가 평균 약 34%였다가 2~3월 스트레스 구간에 약 50%까지 오른 것 — '연계성은 제한적'이 언제 사실이 아니게 되는지에 관한 독립 PoC입니다.

동작 방식

수식이 곧 모델 전체

연간 절감액 = 카드결제액 × 대체율 × (가맹점 수수료율 − 스테이블코인 수수료율)

모든 산출은 이 한 줄을 격자 위에서 계산한 것입니다. 보고서는 카드결제액을 2025 신용+체크 1225.1조원으로 고정하고 나머지 둘을 변화시킵니다:

헤드라인이 아니라 격자

보고된 5.15조원과 3700억원은 이 곡면의 정반대 두 코너입니다 — 어떤 가정을 고르느냐에 전적으로 좌우되는 약 14배 차이. 최댓값만 인용하는 건 코너를 고르는 것입니다.

'절감'은 이전을 가리키고, 그 이전은 순액이 아니다

마지막 항은 수수료이고, 수수료는 부과한 쪽의 수익입니다. 그러니 가맹점의 이득은 카드사의 손실 — 1차적으로 창출이 아니라 이전입니다. 하지만 카드사의 순손실은 수수료 차이보다 작습니다: 카드 사업이 줄면 그 수수료로 대던 포인트·마일리지·리워드 지출도 줄기 때문입니다. 가맹점 다리만 보고하고 카드사 비용상쇄를 빼면 시스템 전체 효과를 과대평가합니다. 먼저 대체될 가능성이 큰 채널 — 온라인 결제, 해외송금, 플랫폼 상거래 — 이 일반 소매보다 앞서 그 잠식이 나타날 곳입니다.

나머지 절반: 변동성 전이(별개의 데이터사이언스 PoC)

2023-12→2026-06의 USDT·USDC·BTC·원/달러·코스피·국고채 3년물 데이터로 동태적 연계성(Diebold-Yilmaz류)을 분석했습니다. 모델링할 값어치가 있는 발견: 스테이블코인↔스테이블코인 연계는 높고(USDT→USDC 전이 약 43%), 스테이블코인↔환율은 중간(평균 약 4%, 최대 약 8~10%), 총전이지수는 평균 약 34%였지만 2~3월 스트레스(BTC 하락 + 중동 분쟁) 때 약 49.86%까지 뛰었습니다. 교훈은 조건부입니다: 평시엔 연계가 제한적으로 보이고 스트레스 때 오릅니다 — 안정성 주장이 정작 중요해지는 바로 그때.

네 가지 정책 레버(설계의 맥락)

미시: (1) 준비자산 발행액의 100% 이상, 현금·단기국채 구성 규정; (2) 보상 허용하되 상한을 둬 과다 발행 방지. 거시: (3) '중요 스테이블코인' 지정(MiCA류) — 추가 자본·유동성, 스트레스 테스트, 공시, 광범위 사용 시 발행 제한; (4) 고사용 중요 코인을 겨냥한 금융안정 조치.

Jayverse에서의 자리

민감도 모델을 경제 PoC로 만들고(숫자가 아니라 격자가 산출물), 온체인 정산 자금 카드와 '수수료 차감 vs 금융 추가' 양면으로 짝지으며, 전이 절반은 데이터사이언스 트랙(ds-var-cointegration, ds-time-series-arima)으로 보내 실제 연계성지수 실습으로 삼으세요. 교차 참조: stablecoin-mcap-is-repackaged-money, what-needs-a-stablecoin, receipt-is-not-settlement.

Jayverse에서의 위치

• Number: 헤드라인 셀이 아니라 민감도 그리드를 공개한다. 수수료 '절감'을 모델링하는 모든 Number 읽기는 대체율 × 수수료 스프레드의 전체 가정 표를 토큰화 지수 패턴처럼 라이선스와 버전과 함께 단일 숫자 옆에 함께 싣는다.
• Auditor: 절감 주장이 누구의 수익이 이동했는지 명시하는지 확인한다. 이전과 창출의 구분을 상시 규칙으로 적용한다 — 가맹점의 이득은 발급사의 손실에서 비용 절감분을 뺀 것이며, Auditor 행은 수수료 비교가 공개되기 전에 이 구분을 요구해야 한다.
• Bridge/Token: JYVE 자체 수수료 변경도 같은 방식으로 모델링한다. AMM이나 브리지 수수료 조정을 출시하기 전에 대체 가정과 그것이 누구의 수익을 대체하는지 명시한다, 단일 절감액만 인용하지 않는다.

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