골드만삭스와 도이체방크, 거래 감시에 AI 에이전트 도입

은행들은 단순한 키워드 검색이나 미리 정의된 규칙을 넘어서는 ‘에이전틱 AI(agentic AI)’로 알려진 새로운 형태의 인공지능을 실험하고 있다. 일부 트레이딩 데스크는 정적인 경보에만 의존하는 대신, 실시간으로 패턴을 분석하고 사람의 개입이 필요할 수 있는 행동을 식별해 내는 시스템을 도입하기 시작했다.

블룸버그는 골드만삭스와 도이체방크가 거래 감시를 위해 이른바 '에이전틱(agentic)' AI 도구를 탐색하거나 도입하고 있는 과정을 상세히 보도했다. 목표는 활동이 발생하는 즉시 이를 분석하고 잠재적인 부정행위를 암시하는 패턴을 포착할 수 있는 소프트웨어 에이전트를 배치함으로써 주문 및 거래에 대한 감독을 강화하는 것이다.

적응형 에이전트

주요 은행들은 거래 활동을 모니터링하기 위해 자동화된 감시 시스템을 활용하는데, 이는 대개 미리 정해진 규칙에 의존한다. 즉, 거래 규모가 특정 기준을 초과하거나, 벤치마크에서 벗어나거나, 알려진 위험 패턴과 일치할 경우 경보가 발령된다. 이후 컴플라이언스 팀이 이러한 사례를 수동으로 검토한다.

문제는 규모와 복잡성에 있습니다. 현대 시장은 자산군, 시간대, 거래소를 아우르며 방대한 양의 데이터를 생성합니다. 정적인 규칙은 오탐(false positive)을 대량으로 유발할 수 있는 반면, 더 미묘한 형태의 조작은 기존 패턴에 부합하지 않을 수 있습니다.

블룸버그에 따르면, 최신 에이전트 기반 시스템은 이러한 접근 방식을 뛰어넘도록 설계되었습니다. 단순히 거래 내역을 체크리스트와 대조하는 대신, 이러한 AI 에이전트는 다양한 신호를 활용해 거래 행동을 분석하고, 이를 과거 활동과 비교하여 비정상적인 행동 조합을 탐지합니다.

이러한 도구는 컴플라이언스 담당자를 대체하기 위한 것이 아닙니다. 오히려 추가적인 모니터링 계층 역할을 하여, 사람이 더 면밀히 검토해야 할 사례를 밝혀내는 데 기여합니다.

도이체방크와 구글 클라우드의 협력

블룸버그 보도에 따르면, 도이체방크는 구글 클라우드와 협력하여 거래 활동을 모니터링할 수 있는 AI 에이전트를 개발하고 있다. 이 시스템은 방대한 주문 및 체결 데이터를 분석하고 거의 실시간으로 이상 징후를 식별하도록 구축되었다.

이 은행은 최근 몇 년간 AI 관련 사업을 확대해 왔으며, 이번 감시 프로젝트는 금융 기관들이 단순한 채팅 인터페이스를 넘어 생성형 및 대규모 언어 모델 기술을 어떻게 적용하고 있는지를 보여줍니다. 여기서 AI는 고객의 문의에 답변하는 것이 아니라, 거래 행동과 관련된 구조화 및 비구조화 데이터 스트림을 분석합니다. 이러한 AI 에이전트는 주문 및 거래에서 "복잡한 이상 징후"를 정확히 찾아내는 데 도움을 줄 수 있으며, 이는 시스템이 개별적인 사건보다는 거래 간 관계, 시기, 시장 상황, 트레이더 이력을 종합적으로 평가할 수 있음을 시사합니다.

인간의 컴플라이언스 담당자는 여전히 표시된 사례를 검토하고 추가 조치가 필요한지 여부를 결정하는 책임을 맡고 있다.

골드만삭스의 에이전트형 AI 전략

블룸버그의 보도에 따르면, 골드만삭스 역시 감시를 위한 에이전트형 AI 활용을 모색하고 있다. 이 은행은 최근 몇 년간 트레이딩 및 리스크 시스템 내 AI에 상당한 투자를 해왔으며, 이번 계획은 그러한 노력을 컴플라이언스 분야로 확장하는 것으로 보인다.

보도에 따르면, 초점은 부정행위의 징후를 탐지하는 데 있어 어느 정도 자율적으로 작동할 수 있는 AI 에이전트를 도입하는 데 맞춰져 있다. 이 시스템은 특정 규칙에는 부합하지 않지만 여전히 비정상적으로 보이는 패턴을 식별할 수 있다.

규제 당국 입장에서 이점은 분명하다. 조기 탐지는 시장 피해와 평판 리스크를 줄이는 데 도움이 될 수 있다. 은행 입장에서도 운영상의 이점이 있다. 컴플라이언스 부서는 엄격한 감독 기준을 준수하면서 방대한 양의 경보를 처리해야 하는 압박을 받고 있다. 면밀한 검토를 저해하지 않으면서 불필요한 정보를 걸러낼 수 있는 도구는 주목을 받을 것으로 보인다.

‘에이전틱 AI’가 중요한 이유

"에이전트형 AI"라는 용어는 단순히 프롬프트에 반응하는 것이 아니라 목표 지향적인 행동을 취할 수 있는 시스템을 의미합니다. 실제로 이는 소프트웨어가 지속적인 인간의 개입 없이 다음에 어떤 데이터를 검토할지 결정하고, 여러 신호를 비교하며, 발견 사항을 상급자에게 보고할 수 있음을 뜻합니다. 거래 환경에서는 주문 흐름, 가격 변동, 통신 메타데이터, 과거 행동 패턴을 모니터링하여 활동이 정상적인 패턴과 일치하는지 판단하는 과정을 포함할 수 있습니다.

이는 시스템이 자체적으로 징계 결정을 내린다는 의미는 아닙니다. 금융 기관은 엄격한 규제 체계 하에서 운영되며, 책임은 여전히 인간 감독자에게 있습니다. 에이전트의 역할은 정적 시스템보다 더 효과적으로 정보를 식별하고 정리하는 것입니다.

더 광범위한 컴플라이언스 변화의 일환

새로운 점은 내부 통제 기능에 보다 진보된 생성형 AI 아키텍처를 적용한다는 것입니다.

미국과 유럽의 규제 당국은 기업들이 시장 남용 및 조작에 대한 모니터링을 강화할 것을 장려해 왔습니다. 규정이 에이전트형 AI를 구체적으로 요구하지는 않지만, 기업들이 효과적인 시스템과 통제 체계를 유지할 것을 의무화하고 있습니다. AI 도구가 이러한 기준을 충족하는 데 도움이 된다면 도입이 늘어날 것으로 예상됩니다.

동시에, 컴플라이언스 분야에서 AI를 활용하는 것은 그 자체로 여러 의문을 제기합니다. 은행들은 모델이 설명 가능하고, 편향성이 없으며, 규제 당국의 감시를 견딜 수 있도록 보장해야 합니다. 모델 거버넌스, 데이터 보안, 감사 추적은 여전히 중요한 관심사입니다.

업계에 미칠 변화

에이전트형 감시 도구가 효과적임이 입증된다면, 이는 컴플라이언스 팀의 운영 방식을 혁신할 수 있다. 직원들은 수많은 단순한 경보 사항을 일일이 검토하는 대신, AI 에이전트가 식별한 복잡한 사례를 평가하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있게 될 것이다.

이러한 변화로 인해 인간의 판단이 필요 없어지는 것은 아닙니다. 다만, 인간의 노력이 집중되는 영역이 달라질 수 있습니다. 속도와 데이터 양이 지속적으로 증가하는 시장에서는 규칙 기반 시스템만으로는 실시간으로 패턴을 분석하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다.

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