AI로 수상한 거래 적발… 금감원, 가상자산 불공정거래 단속 고도화

국내 5개·해외 3개 거래소 데이터 실시간 수집
혐의구간에 더해 혐의군 자동적출 기능 구현
알고리즘 성능 개선 통해 조사 역량 강화 방침

/금융감독원

금융당국이 가상자산 불공정거래를 단속하기 위해 실시간 감시와 인공지능(AI) 기반 대응에 속도를 더한다. 기존 1단계 고도화에서 구축한 혐의구간 자동적출 기능을 강화하면서다.

3일 금융감독원은 가상자산 불공정거래에 대응하기 위해 실시간 모니터링 시스템 구축과 혐의군 자동적출 기능을 개발하는 등 금융소비자보호 개선 로드맵 2단계 고도화를 진행했다고 밝혔다.

금감원은 2단계 고도화를 통해 실시간 데이터 기반 모니터링 체계로의 전환을 진행했다. 여기에 매매분석 플랫폼에서의 AI 기능을 확장해 혐의구간·혐의군을 자동 적출하는 기능까지 구현했다.

지금까지 금감원은 모니터링 시스템(ORBIT)과 매매분석 플랫폼(VISTA) 등 가상자산 조사 인프라를 자체 개발해 왔다. 최근 응용 프로그램 인터페이스(API) 활용 매매 확대로 가상자산시장에서의 불공정거래 지능화·복잡화하는 데 대응한 것이다.

ORBIT은 조사 착수 전까지 활용된다. 이 시스템은 가상자산의 불공정거래 시장을 감시하고, 사건을 발굴한다. 조사 착수 이후엔 VISTA를 이용해 혐의자를 찾아 그의 매매 데이터와 자금, 온체인 등을 분석하는 구조다.

이번 2단계 고도화로 ORBIT의 실시간 모니터링 시스템이 구현됐다. 이 시스템은 5개 원화거래소(업비트·빗썸·고팍스·코인원·코빗)와 해외 3개 주요 거래소(바이낸스·코인베이스·OKX) 데이터를 통합해 실시간으로 정보를 수집·분석한다. 모니터링 대상종목은 국내 거래소에 상장된 모든 종목이다.

이를 통해 금감원은 불공정거래로 인한 시장 이용자의 피해를 최소화하면서 잠재 혐의자의 불공정거래 유인도 조기에 차단할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

동시에 VISTA의 혐의군 자동적출 기능도 개발됐다. 이 시스템은 UMAP·HDBSCAN 등 혐의군 자동적출 기능에 최적화된 AI 알고리즘을 사용했다. 이 알고리즘을 통해 우선 서로 유사한 행동을 보이는 계정을 그룹으로 묶는다. 이후 혐의 계좌가 포함된 그룹을 의심 혐의군으로 식별하는 구조다.

금감원은 이번 기능 개발로 차명계정 등 겉으로 드러나지 않는 연계관계도 효과적으로 찾아내 조사 속도와 정확성을 크게 향상할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 다만 이들 알고리즘 체제에선 소규모 그룹을 정교하게 분류하는 데 한계가 있다는 지적이다. 금감원은 다양한 혐의군을 포함한 조사 사건을 누적시켜 지속적인 알고리즘 성능 개선 작업을 진행한다는 방침이다.

금감원 관계자는 "AI 기반 분석기능을 단계적으로 확대하는 등 불공정거래 대응 체계를 지속적으로 고도화 하겠다"며 "불공정거래 조사 역량을 지속 강화해 가상자산 이용자를 보호하고 건전한 시장 질서를 확립해 나가겠다"고 말했다.