금융감독원이 지능화되는 가상자산 불공정거래에 대응하기 위해 인공지능(AI)을 활용한 조사 체계를 본격적으로 고도화하고 있다.

금융감독원은 가상자산 불공정거래 조사를 위해 자체 구축한 매매분석 플랫폼 'VISTA(Virtual assets Intelligence System for Trading Analysis)'를 핵심 도구로 활용해 왔으며, 최근 AI 알고리즘을 적용해 시세조종 혐의 구간을 자동으로 탐지하는 기술을 새롭게 개발했다.

VISTA는 대용량 거래 데이터 분석, 이상매매 지표 자동 산출, 매매 양태 시각화 기능을 갖춘 파이썬 기반 분석 시스템으로, 그동안 조사 인력이 수작업으로 수행하던 혐의 거래 분석과 입증 과정의 효율성을 높여왔다.

다만 API 기반 초빈도 매매 등 가상자산 불공정거래 수법이 고도화되면서, 금융감독원은 분석 정확도와 처리 속도를 한층 끌어올리기 위해 플랫폼 성능 개선과 AI 기반 분석 기능 도입을 추진해 왔다.

이 과정에서 금융감독원은 2025년 12월 고성능 CPU와 GPU를 탑재한 서버 2대를 추가 도입해 연산 자원을 확충하고, 데이터 분산 처리 및 병렬 연산이 가능한 환경을 구축했다.

이를 기반으로 AI 알고리즘을 본격 적용할 수 있는 기술적 토대를 마련했다.

이번에 개발된 1단계 '혐의구간 자동적출 알고리즘'은 조사원이 직접 거래 데이터를 분석해 시세조종 혐의 구간을 특정하던 기존 방식에서 벗어나, 거래 전 구간을 대상으로 자동 탐지를 수행하는 것이 특징이다.

해당 알고리즘은 '이동구간 격자탐색(Sliding window grid search)' 기법을 활용해 거래 시계열 데이터를 수 초 단위부터 수 개월 단위까지 가능한 모든 세부 구간으로 분할한 뒤, 각 구간에 대해 이상매매 지표를 전수 탐색 방식으로 산출한다.

이 방식은 혐의자가 언제, 어느 기간에 시세조종에 개입했는지와 관계없이 모든 가능 구간을 분석할 수 있다는 장점이 있다.

다만 탐색 구간이 늘어날수록 계산량이 기하급수적으로 증가하는 구조적 특성이 있어, GPU 기반 병렬 연산과 데이터 분산 처리 알고리즘이 필수적이다.

금융감독원은 VISTA에 탑재된 병렬 연산 기술을 활용해 수십만 개 이상의 초 단위 구간도 신속하게 분석할 수 있도록 했다.

알고리즘 성능 점검 결과, 이미 불공정거래 혐의로 조사가 완료된 사건들을 대상으로 적용한 시험에서 조사원이 기존에 적발한 모든 혐의 구간을 정확히 포착했을 뿐만 아니라, 수작업으로는 발견하기 어려웠던 추가 혐의 구간도 새롭게 찾아낸 것으로 확인됐다.

실제로 일부 종목에서는 이상매매 지표가 기존 조사 결과 대비 크게 상향되며, 예를 들어 10.3에서 22.7로, 22.6에서 67.6으로 상승하는 등 혐의 신호가 보다 명확하게 드러났다.

이를 통해 조사 정확성과 신속성을 동시에 높일 수 있는 도구임이 입증됐다는 평가다.

금융감독원은 이러한 성과를 바탕으로 2026년까지 AI 기반 분석 기능을 단계적으로 확대할 계획이다.

이를 위해 2026년 서버 증설 및 플랫폼 성능 개선을 위한 예산 1억7000만원도 확보했다.

향후에는 공모 형태의 조직적인 시세조종에 대응하기 위해 다수의 혐의 계좌를 자동으로 식별하는 군집화 알고리즘을 도입하고, 수천 개 가상자산 종목의 이상거래 관련 텍스트 데이터를 종합 분석할 수 있도록 가상자산 조사에 특화된 대규모 언어모형(LLM) 활용 방안도 추진할 예정이다.

아울러 블록체인 네트워크상에 기록되는 온체인 거래 데이터와 자금 흐름을 네트워크 그래프 형태로 분석해 핵심 계좌를 식별하고 연계 거래 구조를 파악함으로써 조사 효율을 높인다는 구상이다.

금융감독원은 AI 기반 조사 체계 고도화를 통해 가상자산 불공정거래를 보다 조기에 발견하고 신속히 대응함으로써, 적발된 위법 행위에 대해서는 철저한 조사와 엄정한 조치를 이어갈 방침이다.

이를 통해 이용자를 보호하고 건전한 거래 질서를 확립하는 데 지속적으로 힘쓰겠다는 입장이다.