한국, AI 군대 배치: 금융보안국(FSS), 암호화폐 조작자 검거를 위한 감시 역량 강화

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갈수록 늘어나는 취미가 사라진 한국인들..jpg 작성자 : 묘냥이

한국, AI 군대 배치: 금융보안국(FSS), 암호화폐 조작자 검거를 위한 감시 역량 강화

코박

2026.02.16 16:34:23

조회 1544 추천 3 댓글 8

시장 조작 전술이 계속 진화함에 따라 인공지능(AI) 기술이 금융 규제 당국이 정교한 시장 조작을 식별하는 데 도움을 주고 있으며, 한국도 최근 이 새로운 기술을 도입했다고 소식통들이 전했다.

이는 금융감독청(FSS)이 기존의 수동 감독으로는 적발하기 어려운 불법 거래 활동 및 의심스러운 암호화폐 거래를 식별할 수 있도록 인공지능 기반 감시 플랫폼인 VISTA를 업그레이드한 후 결실을 맺었습니다.

이러한 움직임은 한국이 디지털 자산 시장을 규제하기 위해 첨단 기술을 배치하는 데 있어 앞서 나가는 데 기여했다.

기술 업그레이드: 엔비디아 파워로 VISTA 성능 극대화
FSS의 이번 업그레이드는 1억 7천만 원(약 11만 7천 6백 달러)의 예산을 확보한 후 이루어졌으며, 이 예산으로 엔비디아 H100 GPU를 구매했습니다.

H100은 인공지능 업계의 거물 엔비디아의 최신 모델은 아니지만, 복잡한 AI 모델을 학습시키고 수백만 개의 데이터 포인트를 몇 초 만에 처리하는 데 필요한 연산 능력을 제공하는 데 충분한 성능을 발휘하는 것으로 입증되었습니다.

이는 지난해 2억 2천만 원을 들여 H100 두 대를 구매한 후 제기된 것으로, 해당 H100은 거래 패턴을 분석하고 시장 조작과 관련된 이상 징후를 감지하기 위해 개발된 VISTA 플랫폼의 2024년 초기 출시 당시 사용되었습니다.

인공지능의 사냥 방식: 수작업의 고된 노동에서 기계적인 속도로
인공지능 기술이 조사에 활용되기 전에는 거래 기록을 일일이 수동으로 검토하여 잠재적인 조작을 식별하는 방식이 사용되었는데, 이는 매우 느리고 노동 집약적인 과정이었습니다.

하지만 새로운 AI 기술이 도입되면서 거래 기록을 보다 빠르고 체계적으로 분석할 수 있게 되었습니다.
"슬라이딩 윈도우 그리드 검색"은 암호화폐 거래 시장에서 의심스러운 조작 활동을 식별하는 데 더 빠르고 신뢰할 수 있는 옵션을 제공했습니다.

이 AI 기술은 이전에 보고된 조작 기간에 테스트되었으며, 기존 분석에서 놓쳤던 조작 사례뿐만 아니라 이전에 확인된 조작 사례도 추가로 식별해냈습니다.

이로써 AI가 이상적인 선택이라는 것이 입증되었고, FSS는 다음 목표로 채팅 메시지를 분석하여 공모 증거를 찾아낼 수 있는 더 큰 언어 모델(LLM)을 개발하여 조작 조직에서 사용되는 공조 계정을 식별하도록 AI를 훈련시키는 데 착수했습니다.

데이터 폭증: 의심스러운 거래 급증
이번 등급 상향 조정은 한국에서 가상화폐 범죄가 증가하고 있다는 점을 고려한 데 따른 것으로, 금융정보분석원(FIU) 자료 에 따르면 2025년 첫 8개월(2025년 1월~8월) 동안 36,684건의 의심스러운 거래 신고(STR)가 접수되었습니다.

2025년의 이 수치는 2023년과 2024년에 접수된 신고 건수를 합친 것보다 많았으며, 이러한 추세는 2021년 199건에서 2024년에는 거의 2만 건으로 급증했습니다.

디지털 자산에 대한 불법 자금 유입이 증가하는 추세로 인해 규제 당국은 더 빠르고 신뢰할 수 있는 것으로 입증된 AI 기술이 제공하는 자동화 솔루션에 의존해야 했습니다.

2021년부터 2025년 8월까지 가상자산 관련 사건 발생액이 9조 5600억 원(약 71억 달러)에 달했고, 그중 8조 6200억 원이 ‘환치기’ 사기와 연관된 것으로 드러나면서, 불법 활동을 시급히 근절해야 한다는 필요성이 대두되었습니다.

이 사기꾼들은 전통적인 은행 시스템을 우회하여 훔친 자금을 해외로 빼돌리기 위해 암호화폐를 사용했고, 이로 인해 한국 규제 당국은 더욱 효과적인 것으로 입증된 AI 도구를 도입하게 되었습니다.

현재 금융감독청(FSS)은 비정상적인 가격 변동을 즉시 감지하고 시장 조작과 거래소의 단순한 기술적 오류를 구분할 수 있는 실시간 모니터링 시스템을 검토하고 있습니다.

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