[뉴스토마토 장선영 기자] 금융감독원이 생성형 인공지능(AI)과 머신러닝을 활용한 가상자산 불공정거래 시장 감시 프로세스를 자동화했습니다. 실시간 거래 데이터 분석부터 온라인 공개 정보 수집, 심층 분석과 보고서 작성까지 전 과정을 자동화해 조사 효율성을 높이겠다는 구상입니다.
20일 금감원은 새로 구축한 시장 감시 체계에 공개 대규모언어모델(LLM) 기반 생성형 AI와 머신러닝 알고리즘을 적극 활용했습니다. 실제 조사 착수 여부를 판단하는 시장 감시 업무에 AI 활용을 대폭 확대했습니다.
앞서 금감원은 1월 시세조종 혐의자 호가 및 시세 관여 혐의 구간을 자동으로 적출해 주는 AI 알고리즘을 개발했습니다. 4월에는 시세조종에 이용된 다수 연계 계정을 자동으로 탐지하는 '혐의군 자동 적출 기능'을 개발하기도 했습니다.
우선 초단기 시세조종 의심 종목 발굴 AI 알고리즘은 가상자산 시장 내 주요 시세조종 유형을 정의합니다. 또 각 유형에 해당하는 혐의 종목을 실시간 포착합니다. 예를 들어 특정 시간대에 가격이 급등하는, 이른바 '경주마' 유형이나 입출금 제한 종목인 '가두리' 가격 급등락 등 대표적인 초단기 시세조종 사례를 구분합니다. 생성형 AI 모형으로 적출 종목 관련 공지 사항, 뉴스 등과 비교하는 등 가격과 거래량이 급등락한 원인 분석을 시행합니다.
또 가장·통정매매 탐지에는 회계 분야에서 활용되는 벤포드 법칙과 머신러닝 기법이 적용됩니다. 벤포드 법칙은 자연 발생적인 데이터는 첫 번째 숫자가 1일 확률이 가장 높고, 숫자가 커질수록 나타날 확률이 점차 낮아지는 법칙입니다. 동 분포에서 벗어난 종목을 이상거래 후보로 선별합니다.
거래량 분포 비정상성, 체결 강도 등을 분석해 정상 거래 패턴에서 벗어난 종목을 벤포드 법칙에 따라 선별합니다. 이들 종목 중 학습된 정상 매매 패턴과 실제 매매 패턴을 비교합니다. 이탈 정도가 큰 구간을 가진 종목은 가장 통정 후보 종목(구간)으로 선정, 머신러닝 알고리즘을 활용해 분석 결과를 시각화합니다.
온라인 공간 감시도 강화합니다. 가상자산 관련 게시글과 동영상 자막, 음성 등을 텍스트로 변환하면 생성형 AI모형이 위법행위 정황을 분석합니다. 매매 유인, 타인 불공정거래 행위 고발, 단순 잡담 여부 등 위험도를 평가합니다. 이를 통해 연관 종목 차트 분석 등 불공정거래 관련 혐의 여부를 종합적으로 판단하고 실제 혐의 가능성을 평가합니다.
심층 분석하는 과정도 자동화했습니다. 이상 거래 모니터링 결과, 불공정거래 관련 민원·제보, 언론보도 등을 종합해 심층 분석 필요 여부를 결정합니다. 혐의계정과 혐의 구간을 자동 분석하고, 계정별 호가 관여율, 매매차익, 시세 관여율을 기준으로 의심 계정을 선별합니다. 최종 검토 보고서도 양식에 맞춰 자동 생성해 줍니다.
금감원은 이번 체제 구축을 통해 지능화·복잡화되는 가상자산 불공정거래에 한정된 인력으로도 신속하고 효율적인 대응이 가능할 것으로 기대했습니다.
금감원 관계자는 "앞으로도 자금흐름·온체인 추적 지원 기능을 추가로 개발하는 등 AI 기반 시장 감시·조사 체제를 더욱 강화해 나가겠다"며 "이를 통해 이용자를 보호하고 건전한 가상자산 시장 질서를 확립하겠다"고 강조했습니다.
장선영 기자 line0@etomato.com
이 기사는 뉴스토마토 보도준칙 및 윤리강령에 따라 김의중 금융부장이 최종 확인·수정했습니다.
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