금융위원회와 한국거래소, 금융감독원이 인공지능(AI) 기술을 전격 도입해 주가조작과 코인 시세조종 등 불공정거래 적발 체계를 한층 고도화한다.
자본시장과 가상자산 시장에서 발생하는 이상거래를 데이터 기반으로 조기에 포착하고, 혐의 흐름을 정밀 추적해 신속 대응한다는 구상이다.
이번 ‘금융위 거래소 금감원 AI 불공정거래 적발 강화’는 감시·조사·제재의 전 과정을 연결해 상시 감시 역량을 끌어올리는 데 방점이 찍혔다.
금융위 중심의 AI 감시체계 구축과 제도 정비
금융위는 불공정거래 척결을 위한 컨트롤타워로서 AI 기반 감시체계의 도입 범위와 우선순위를 정교화하는 역할을 맡는다.
과거에는 민원·제보나 사후 분석에 의존하는 비중이 적지 않았으나, 이제는 거래 패턴을 상시 학습하는 AI 모델을 통해 ‘의심 신호’를 선제적으로 탐지하는 구조로 전환이 추진된다.
특히 주가조작에서 반복적으로 나타나는 고전적 수법과, 온라인 커뮤니티·메신저를 동원한 신종 수법을 함께 포착하기 위해 데이터 결합과 분석 로직의 고도화가 핵심 과제로 부상한다.
AI 감시의 실효성을 높이기 위해서는 기술 도입과 함께 제도적 정합성도 확보돼야 한다.
금융위는 관계기관과의 협업 체계를 전제로, 데이터 활용의 법적 근거와 처리 절차, 증거화 가능성을 고려한 운영 원칙을 정비하는 방향으로 힘을 실을 것으로 관측된다.
시장 참여자 관점에서는 감시가 강화되는 만큼 ‘적발 가능성’이 높아지고, 반복 위반이나 상습 행위에 대한 제재 수위 또한 엄정해질 가능성이 크다.
- 상시 감시: 거래 데이터의 급격한 변동, 비정상적 주문 패턴을 AI가 실시간 탐지
- 조기 경보: 일정 임계치를 넘는 이상징후 발생 시 경보를 발령해 조사 착수 시간을 단축
- 정밀 추적: 계좌군 연계, 반복 거래, 시세 관여 정황 등 ‘연결성’을 중심으로 혐의 구조를 도출
거래소의 시장감시 고도화: 주가조작 패턴 탐지의 정밀도 강화
한국거래소는 전통적 자본시장 영역에서 축적해 온 시장감시 경험을 바탕으로 AI를 접목해 탐지 정밀도를 높이는 데 주력한다.
주가조작은 단기간 급등락을 만드는 시세관여뿐 아니라, 거래량 부풀리기, 허수 주문, 종가 관리 등 복합적 형태로 나타나는데, AI는 이러한 복합 패턴을 다차원적으로 분해해 이상 징후를 찾아낼 수 있다.
또한 단일 종목의 움직임만 보는 방식에서 나아가, 특정 테마주 군집이나 연관 계좌군의 동시 행동을 함께 분석하는 방식으로 감시 범위를 확장할 수 있다는 점이 특징이다.
거래소의 AI 감시는 ‘거래행위의 맥락’을 읽어내는 방향으로 진화할 것으로 예상된다.
예컨대 특정 시점에 뉴스·공시와 무관하게 주문이 비정상적으로 쏠리거나, 반복적으로 고가 매수와 저가 매도가 교차되는 등 인위적 가격 형성의 단서를 포착하면 경보가 강화되는 식이다.
여기에 시장 전반의 변동성 환경을 함께 반영하면, 정상적 급등락과 조작성 급등락을 가르는 분류 정확도도 높아질 수 있다.
- 이상거래 탐지: 급등락, 급격한 체결 집중, 장마감 부근 가격 관리 등 주요 패턴 자동 식별
- 계좌군 분석: 연관 계좌의 동조 매매, 순환 거래, 반복적 체결 구조를 네트워크 형태로 추적
- 경보 고도화: 단순 수치 기준을 넘어 시장 상황·이벤트와의 비정합성을 반영한 경보 체계 적용
금감원의 조사·제재 연계: 코인 시세조종까지 AI로 확장
금감원은 조사 및 사후 제재 단계에서 AI 분석 결과를 실질적 성과로 연결하는 ‘집행’ 기능을 강화하는 방향으로 움직인다.
불공정거래는 고의성과 조직성이 강한 경우가 많아, 단편적 거래 데이터만으로는 혐의 입증이 쉽지 않은데, AI는 거래 흐름과 계좌 간 연계를 구조화해 조사 우선순위를 세우는 데 기여할 수 있다.
나아가 기사에서 언급된 바와 같이 가상자산 시장의 코인 시세조종까지 범위를 넓히면, 전통시장과 디지털 자산시장 간 규제 공백을 줄이는 효과도 기대된다.
가상자산 시장에서는 거래소별 유동성 차이, 상장·마케팅 이슈, 커뮤니티발 ‘펌핑’ 등 변수가 복잡하게 얽히며 시세가 출렁이기 쉽다.
이때 AI는 특정 코인에서 반복적으로 관측되는 비정상 체결 집중, 짧은 시간 내 호가창 왜곡, 다수 계정의 동시 매수 후 급매도 같은 전형적 시세조종 신호를 빠르게 포착할 수 있다.
또한 자본시장과 달리 참여자 익명성이 상대적으로 높은 환경에서도, 행동 패턴과 자금 흐름의 유사성에 기반해 연관성을 추정하는 분석이 가능해진다는 점이 주목된다.
- 조사 효율화: AI가 도출한 의심 거래의 우선순위화로 조사 착수와 자료 확보 속도 제고
- 증거 체계화: 거래·계좌·시간대·호가 변화를 일관된 시나리오로 재구성해 입증력 강화
- 시장 확장 대응: 코인 시세조종 등 신종 불공정거래 유형을 모델에 반영해 탐지 범위 확대
금융위·거래소·금감원의 AI 도입은 불공정거래를 ‘사후 적발’에서 ‘상시 탐지와 신속 집행’으로 전환하는 분기점이 될 가능성이 크다.
주가조작과 코인 시세조종처럼 시장 신뢰를 훼손하는 행위를 정밀하게 찾아내고, 기관 간 연계를 통해 조사·제재로 이어지는 시간을 줄이는 것이 핵심이다.
앞으로의 관전 포인트는 AI 감시 모델의 정확도와 운영 투명성, 그리고 가상자산 영역까지 포함한 데이터 연계 수준이 될 것으로 보인다.
다음 단계로는 실제 시장에서 탐지된 사례의 처리 결과와 제재 성과가 공개되는지, 그리고 AI 감시가 투자자 보호로 얼마나 체감되는지 점검할 필요가 있다.
투자자 입장에서는 급등 테마 추종이나 ‘단기간 수익 보장’ 유인에 휩쓸리기보다, 이상 급등락 종목·코인의 거래량 변화와 공시·뉴스의 불일치 여부를 우선 확인하는 습관이 요구된다.
향후 관련 후속 발표(세부 운영 방식, 협업 체계, 적용 범위)가 나오면 이를 기준으로 감시 강화의 실효성과 시장 파급을 추가로 정리해 볼 만하다.