인공지는(AI) 기술이 탑재된 차세대 시장 감시시스템이 내년 도입되면서 불공정 거래가 줄어들 지 증권업계 안팎의 이목이 집중되고 있다.
다른 시장에 비해 개인투자자의 비중이 높은 국내 증권 시장은 그간 기관투자자와의 정보 비대칭문제가 심각해 가짜 뉴스 등 허위정보나 온라인을 통해 유포되는 근거 없는 풍문에 의해 시장이 쉽게 흔들리는 경향을 보였다.
최근에는 소셜 네트워크 서비스(SNS), 고빈도 알고리즘 거래 등 최첨단 IT기술의 발달과 이를 이용한 새로운 유형의 불공정거래가 출현하기 시작하면서 불공정거래를 잡아내는 것이 더욱 더 어려워지고 있다.
7일 한국거래소 시장감시위원회(시감위)에 따르면 딥러닝(Deep Learning), RNN(Recurrent Neural Network) 등 최신 AI기술이 적용된 차세대 시장 감시시스템 개발이 내년 4월 완료된다.
정상계좌와 불공정거래계좌의 호가 및 체결데이터를 인공지능에 학습시킨 새 시장감시시스템은 매매 양태 분석만으로도 손쉽고 불공정거래 혐의를 판단할 수 있다.
인터넷 게시물·공시·뉴스 등과 연계한 빅데이터 분석을 지원함으로써 적출 및 분석 처리시간도 대폭 단축(최소 2일 → 1시간)돼 사이버공간을 이용하거나, 초단기 불공정거래 등의 신종 불공정거래 행위 발생에 신속한 대응이 가능해 진다.
저비용 고성능의 리눅스기반으로 전환 및 반도체 기반 저장장치(올플래시) 도입 등으로 차세대 시스템의 성능은 2.8배(초당 처리가능 건수 150만건→414만건) 향상되고, 불공정거래의 실시간 적출과 거래내역의 분석 처리속도도 약 2.1배(초당 처리가능 건수 3,414만건→ 7,190만건) 이상 빨라 질 것으로 예상된다.
시감위는 빅데이터와 인공지능 기술이 차세대 시스템에서 성공적으로 구현될 경우 사후적인 ‘통계분석 기반 적출방식’에 의한 시장감시 뿐 아니라 불공정 거래 발생이전에 경고와 차단 기능을 제공하는 ‘행위 예측적 시장감시’로 시장감시의 패러다임 전환이 이뤄질 것으로 전망하고 있다.
시감위 관계자는 “차세대 시스템이 도입되면 개별 시장감시 요원의 전문성과 경험차에 따른 오류발생 가능성은 최소화하고, 과거 분석이 곤란했던 대량의 데이터 분석을 통해 불공정거래 적출 정확도 향상은 물론 기존방식으로는 잡아내지 못했던 불공정거래의 추가 적발도 가능할 것으로 기대된다”고 말했다.
