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금융당국이 고도화·지능화 되는 가상자산 시장 불공정거래를 근절하기 위해 인공지능(AI)과 실시간 모니터링을 결합한 조사 인프라를 도입한다. 24시간 가동되는 가상자산 시장 특성에 맞춰 이상 거래를 즉각 포착하고 혐의 집단을 자동으로 찾아내는 대응 체계를 구축, 시장 질서를 바로잡는다는 취지다.
금융감독원(금감원)은 3일 “국내외 거래소의 공개 API(응용 프로그램 인터페이스)를 기반으로 가격 외에 다양한 시장 정보를 실시간으로 수집·분석하고, 이상 거래 등을 즉시 탐지할 수 있는 강화된 체계 ‘모니터링 시스템(ORBIT)’을 가동한다”고 밝혔다.
그간 가상자산 시장은 높은 변동성과 API를 활용한 복합적인 매매 수법이 결합되면서 불공정거래의 사각지대에 놓여 있었다. 방대한 거래량을 분석해야 할 뿐 아니라, 해외 지갑을 경유하는 이동 경로까지 파악해야 하는 탓에 실시간 대응에 한계가 있었다.
도입된 ORBIT 시스템의 핵심은 국내 5대 원화 거래소(업비트·빗썸·코인원·코빗·고팍스)의 모든 상장 종목뿐 아니라 해외 주요 거래소의 데이터를 실시간으로 통합 수집·분석한다는 데 있다.
우선 단순한 가격 흐름을 넘어 호가·체결 정보·시장경보 발령 내역 등을 종합 전광판(dashboard) 형태로 시각화해 불공정거래 여부를 즉각 판단할 수 있도록 했다. 이를 통해 특정 시간대 시세 급등을 노리는 이른바 ‘경주마’ 종목이나 거래소 내 물량을 잠그고 시세를 조종하는 ‘가두리’ 수법 등을 조기에 포착, 이용자 피해를 최소화한다는 게 금감원 구상이다.
조사 효율성을 극대화하기 위한 AI 기반 매매분석 플랫폼 ‘VISTA’도 보강됐다. 올 1월 개발된 ‘혐의구간 자동 적출’ 기능에 이어 시세조종에 동원된 ‘혐의 연계군(群) 자동 식별’ 기능을 추가로 구현했다.
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기존에는 조사원들이 자금 흐름과 주문 매체를 일일이 대조하며 공모 관계를 파악해야 했다면, 이번에는 AI 알고리즘이 거래 패턴을 스스로 분석해 서로 연관된 계정들을 한 번에 찾아낼 수 있도록 했다. 혐의 연계군(群) 자동적출에는 수백 개의 변수를 핵심 데이터로 압축하는 UMAP 알고리즘과 데이터 구조를 파악해 유사 군집을 분류하는 HDBSCAN 알고리즘을 적용한다.
VISTA의 실효성은 실제 사건 분석을 통해서도 드러났다. 과거 시세조종 사건에 가담했던 계정 그룹을 정확히 가려낸 것은 물론, 복잡하게 얽힌 차명 계좌 간 연결 고리까지 포착한다는 게 입증됐다. 금감원 관계자는 “혐의 적출과 군집 분석 기능을 동시 가동할 경우, 공모 의심 계정들과 그들의 혐의 구간을 초 단위로 정밀 분석할 수 있다”고 설명했다.
인프라 고도화 효과는 수치로 증명되고 있다. 금감원이 거래소 통보 없이 자체적으로 인지해 착수한 기획조사 사건이 2024년 0건에서 2025년 7건으로 늘었고, 올해는 4월 기준으로 이미 6건을 기록했다.
금감원은 향후 대규모 언어모형(LLM)을 도입해 텍스트 데이터 기반의 불공정거래 징후를 분석하고 조사 문서 작성 지원 기능도 개발한다는 계획이다. 또한 온체인(on-chain) 데이터 분석을 강화해 자금 흐름 추적을 자동화하고 추가 추적 필요성이 있는 지갑·계좌를 제시하는 등 조사 전반에 AI 도입을 전면 확대한다는 방침이다.
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