부자되는 첫걸음, 우리은행 머니클립 통장으로 갈아타기
한파에 마음을 녹여줄 파킹통장, 머니클립!
요즘 같은 경제 한파 속에서 내 돈이 조금이라도 더 빨리 불어났으면 하는 마음, 다들 공감하시죠? 매일 커피 한 잔 가격이라도 벌 수 있다면 얼마나 좋을까요? 오늘은 그런 소망을 현실로 만들어줄 ‘우리은행 머니클립 통장’(모바일 전용 링크)에 대해 소개해드리려고 해요.
특히 파킹통장 중에서도 금리가 매력적인 이 통장은 부자되는 첫걸음을 도와주는 든든한 친구 같은 존재랍니다. 어떻게 사용하고, 어디서 신청하면 좋은지한눈에 정리해드릴게요. 더불어, 파이썬으로 이 상품에 대해 시각화하는 코드도 함께 준비했으니 놓치지 마세요!
1. 왜 파킹통장은 머니클립이어야 할까?
우리은행 머니클립 통장’은 단순히 돈을 보관하는 계좌가 아니에요.
- 지갑 서비스: 하루만 예치해도 연 1.5% 금리를 받을 수 있죠.
- 금고 서비스: 31일 이상 예치하면 최대 연 2.5% 금리를 제공합니다.
- 자유로운 입출금: 원하는 만큼, 원하는 시간에 바로 꺼내 쓰고 넣을 수 있어요.
예시
- 100만 원을 금고에 2개월 예치하면 이자가 4,166원 발생합니다.
- 같은 돈을 지갑에 보관하면 하루 이자 41원이 쌓여요.
2. 우리은행 머니클립 통장 상품 설명
‘우리은행 머니클립 통장’은 자유로운 입출금 예금 상품으로, 자금의 활용성과 금리 혜택을 동시에 누릴 수 있는 혁신적인 금융 상품입니다. 특히, 고객의 예치 목적과 기간에 따라 금리와 서비스를 최적화하여 제공하므로, 다양한 금융 상황에 맞춰 유연하게 사용할 수 있습니다.
상품 특징
- 자유로운 입출금:
- 머니클립 통장은 입출금이 자유로운 예금 계좌로, 언제든 필요한 만큼 입금하거나 출금할 수 있습니다.
- 자금을 지갑과 금고로 나누어 보관할 수 있어, 단기와 장기 목표를 분리하여 관리할 수 있습니다.
- 차등 금리 제공:
- 단기 예치를 위한 ‘머니클립 지갑’은 연 1.5%의 높은 금리를 제공하며, 최대 1억 원까지 예치 가능합니다.
- 장기 예치를 위한 ‘머니클립 금고’는 예치 기간에 따라 연 0.1%에서 최대 연 2.5%까지의 금리를 제공합니다.
- 개인 맞춤형 설계:
- 고객의 목적에 따라 지갑은 최대 10개, 금고는 1개까지 생성 가능합니다.
- 이 모든 서비스는 비대면으로 간편하게 설정 및 관리할 수 있습니다.
- 안전성과 신뢰성:
- 1인당 5천만 원까지 예금자보호법에 따라 보호받으며, 소정의 이자는 매월 계산 후 지급됩니다.
상품 정보 요약
- 상품명: 머니클립 통장
- 유형: 자유로운 입출금 저축예금
- 가입 채널: NEW 우리 WON뱅킹 앱
- 가입 대상: 실명의 개인 (1인 1계좌)
- 판매 한도: 총 1만 좌 제한
- 기본 금리: 연 0.1% (2024년 11월 28일 기준)
- 특별 금리:
- 머니클립 지갑: 연 1.5% (최대 1억 원 예치 가능)
- 머니클립 금고:
- 7일 미만: 연 0.1%
- 7일 이상 31일 미만: 연 2.0%
- 31일 이상: 연 2.5% (최대 10억 원 예치 가능)
추가 상세 설명
- 입출금 조건:
- 매월 1회 이상, 월 누적금액 100만 원 이상의 입출금이 3개월 이상 지속되면 제한 계좌가 해제됩니다.
- 다른 금융기관에서 입출금이 자유로운 예금을 20일 이내 개설한 경우, 이 상품 가입이 제한될 수 있습니다.
- 예금 보호:
- 이 상품은 원금과 소정의 이자를 포함하여 1인당 5천만 원까지 보호되며, 금융소비자 보호법 제19조에 따라 충분한 설명을 받을 권리가 있습니다.
- 기타 유의 사항:
- 기존 입출금 상품에서 전환이 불가하며, 판매 종료 시 WON통장으로 자동 전환됩니다.
- 금리는 은행의 정책에 따라 변동될 수 있습니다.
3. 파이썬으로 시각화 하기
위 내용을 그냥 텍스트로 보기에는 감이 잘 안오시죠? 그래서 파이썬을 이용해서 바로 위 그림처럼 느낌이 팍팍 오도록 시각화를 해볼께요. 코드를 차근차근 짜면서 설명을 드릴께요. 전체 코드는 글 후반부에 있어요.
라이브러리 가져오기
import pandas as pd
pandas 라이브러리를 가져와 데이터 처리를 위해 준비합니다.
import matplotlib.pyplot as plt
matplotlib의 pyplot 모듈을 가져와 그래프 생성을 위해 준비합니다.
데이터 생성
data = {
"Category": ["Immediate Access", "Long-term Savings"],
"Interest Rate (%)": [1.5, 2.5],
"Max Amount (Million KRW)": [100, 1000]
}
두 가지 저축 옵션에 대한 데이터를 딕셔너리 형태로 정의합니다.
df = pd.DataFrame(data)
정의된 데이터를 pandas DataFrame으로 변환합니다.
그래프 초기화
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(10, 6))
10×6 인치 크기의 그래프 틀을 생성하고 첫 번째 축(ax1)을 설정합니다.
금리 막대 그래프 추가
bars = ax1.bar(df["Category"], df["Interest Rate (%)"], color=["skyblue", "lightcoral"], alpha=0.7, label="Interest Rate (%)")
금리를 나타내는 막대 그래프를 생성합니다.
ax1.set_ylabel("Interest Rate (%)", fontsize=12)
ax1.set_ylim(0, 3)
ax1.legend(loc="upper left")
첫 번째 y축의 레이블을 설정하고 범위를 지정하며 범례를 추가합니다.
for bar in bars:
ax1.text(bar.get_x() + bar.get_width() / 2, bar.get_height(), f'{bar.get_height():.1f}%', ha='center', va='bottom', fontsize=10)
각 막대 위에 해당 금리 값을 텍스트로 추가합니다.
최대 금액 선 그래프 추가
ax2 = ax1.twinx()
두 번째 y축(ax2)을 생성합니다.
line, = ax2.plot(df["Category"], df["Max Amount (Million KRW)"], color="green", marker="o", label="Max Amount (Million KRW)", linewidth=2)
최대 금액을 나타내는 선 그래프를 생성합니다.
ax2.set_ylabel("Max Amount (Million KRW)", fontsize=12)
ax2.set_ylim(0, 1200)
두 번째 y축의 레이블과 범위를 설정합니다.
for i, txt in enumerate(df["Max Amount (Million KRW)"]):
ax2.text(i, txt + 30, f'{txt}M KRW', ha='center', fontsize=10)
선 그래프의 각 점 위에 해당 최대 금액 값을 텍스트로 추가합니다.
그래프 마무리
plt.title("Comparison of Interest Rate and Max Amount for Savings Options", fontsize=14)
ax1.grid(axis="y", linestyle="--", alpha=0.7)
그래프의 제목을 설정하고 y축 방향으로 점선 형태의 그리드를 추가합니다.
plt.tight_layout()
plt.show()
그래프의 레이아웃을 자동으로 조정하고 완성된 그래프를 화면에 표시합니다.
4. 마무리하며
‘우리은행 머니클립 통장’은 단순한 예금 계좌가 아닌, 자산을 키울 수 있는 강력한 도구예요. 금리 혜택도 받고, 소문내기 이벤트로 보너스 경품까지 챙겨보세요. 파이썬으로 금리 비교 분석하며 더 재미있게 참여해보는 건 어떨까요?
이런 상품에 관심이 많으신 분은 비트코인도 관심이 있으실 것 같아요. 그래서 준비했어요. 비트코인 가격 전망: R과 머신러닝으로 알아보는 2024년 예측 포스트를 통해서 한번 알아보세요!
#전체 코드
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 시각화를 위한 데이터 생성
data = {
"Category": ["Immediate Access", "Long-term Savings"],
"Interest Rate (%)": [1.5, 2.5],
"Max Amount (Million KRW)": [100, 1000] # 백만 원 단위로 조정
}
df = pd.DataFrame(data)
# 플로세 초기화
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(10, 6))
# 이자율 비교 막대차트
bars = ax1.bar(df["Category"], df["Interest Rate (%)"], color=["skyblue", "lightcoral"], alpha=0.7, label="Interest Rate (%)")
ax1.set_ylabel("Interest Rate (%)", fontsize=12)
ax1.set_ylim(0, 3)
ax1.legend(loc="upper left")
# 데이터 라벨 추가
for bar in bars:
ax1.text(bar.get_x() + bar.get_width() / 2, bar.get_height(), f'{bar.get_height():.1f}%', ha='center', va='bottom', fontsize=10)
# 최대 금액 y축 이중축 추가
ax2 = ax1.twinx()
line, = ax2.plot(df["Category"], df["Max Amount (Million KRW)"], color="green", marker="o", label="Max Amount (Million KRW)", linewidth=2)
ax2.set_ylabel("Max Amount (Million KRW)", fontsize=12)
ax2.set_ylim(0, 1200)
# 라인차트에 데이터 라벨 추가
for i, txt in enumerate(df["Max Amount (Million KRW)"]):
ax2.text(i, txt + 30, f'{txt}M KRW', ha='center', fontsize=10)
ax2.legend(loc="upper right")
# 제목과 그리드 추가
plt.title("Comparison of Interest Rate and Max Amount for Savings Options", fontsize=14)
ax1.grid(axis="y", linestyle="--", alpha=0.7)
# 레이아웃 조정 및 그래프 보여주기
plt.tight_layout()
plt.show()