AI에 의한 AI 지수 등

글 정성욱 코스콤 기술연구소 R&D부 과장

1. 나스닥의 기술 플랫폼 전략

❑ 나스닥, “Tech와 Data 중심의 IT 리더십” 표방

￮ (시장 인식 관점) 5년 뒤에는 나스닥 고객 상당수가 경쟁, 수익, 규제 압박 대응을 위하여 사내 도입 솔루션에서 PaaS 형태의 아웃소싱으로 전환할 것으로 예상하고 Tech와 Data 중심으로 사업 전략을 수립

* 참고 : 최근 신생 스타트업은 대부분 PaaS를 기반으로 하며, 퍼블릭 PaaS 시장도 매년 40% 이상씩 성장하며 클라우드 시대를 입증하고 있음. 한편 나스닥은 이미 2013년부터 AWS를 기반의 클라우드 서비스 FinQloud를 제공 중

￮ (Tech 전략) Nasdaq Financial Framework(NFF) 플랫폼
– (개념) 16년도에 첫 오픈한 이래 오픈API를 지향하여 고객이 비즈니스 애플리케이션들을 신기술들과 쉽게 통합하고 자신만의 앱이나 기능을 구축하는데 용이하도록 지원하는 자본시장 플랫폼
– (기능 모듈화) 초고속 통신 인프라를 기반으로 주문처리, 매칭, 지수산출, 분석도구 등 다양한 업무 어플리케이션을 제공하고 오픈API를 통한 외부 접점 등
– (4차산업혁명 기술) 최근 관심이 대두되고 있는 블록체인을 담보관리에 활용하는 것으로 보이며 시장감시 솔루션에도 인공지능 기술 적용

– (사례) 최근 팔레스타인거래소(PEX)가 도입한 나스닥의 NFF 기반 플랫폼은 매칭엔진 기준 지연속도 40마이크로초(100만분의 40초) 이내에서 초당 최대 10만건 데이터 처리

￮ (Data 전략) 시장감시 솔루션 SMARTS에 인공지능(AI) 활용 확대
– (경과) 2010년 on-premise방식의 기술솔루션에서 출발하여 SaaS 방식으로 전환하여 전세계 47개 시장, 17개 규제기관, 140곳의 고객을 확보하였고 최근에는 AI 기술을 적용하여 기능을 강화함
* 거래소 중에서는 JPX, HKEx, 상하이선물거래소, 팔레스타인거래소, 아부다비증권거래소, 브라질거래소, 멕시코 거래소 등이 활용 중인 것으로 파악됨
– (딥러닝 적용) 스톡홀름, 코펜하겐, 헬싱키, 아이슬란드 등 북유럽 지역 나스닥 계열 거래소가 시장감시 솔루션 SMARTS에 기계학습방식의 인공지능을 도입하여 특정 이벤트가 애널리스트의 조치로 이어질 가능성을 예측하면 이를 기초로 감시 워크플로우에 우선순위를 부여하는 방식
– (행동분석과 인지컴퓨팅 적용) 지난해에는 영국 스타트업 Sybenetix 인수로 행동분석과 인지컴퓨팅을 결합하는 기술을 강화하며 자산운용사들을 위한 감시서비스 시장 확대를 노리고 있음
– (사례) 한 기관투자자의 54개 펀드에서 발생한 12만 여건의 주문을 대상으로 기존 룰기반으로 검출되던 로직에 행동분석모델을 적용하여 효율 개선

* 참고로 시장감시 기술 시장 규모가 11억달러(17년)에서 14억달러(21년)으로 확대될 것이라는 전망도 있음(by Opimas)

2. STOXX의 AI에 의한 AI 지수

❑ 독일거래소 그룹 산하 지수사업자 STOXX가 스타트업 Yewno와 공동으로 AI에 의한 AI 테마지수 상품 개발

￮ (배경) 데이터 처리량은 앞으로도 계속 폭발적으로 급증할 것이며 이를 기반으로 하는 더 정교한 AI 기술 진보도 예견되고 있기 때문
– 매년 데이터 처리량이 2배 이상 급증하여 10년뒤에는 인구의 20배가 넘는 1500억개의 기기들이 데이터를 양산할 것
– 구글에서 매일 수십억건의 데이터가 검색·활용되고 딥마인드 엔진은 스스로 학습하며, Siri나 Cortana는 수십억 시간 분량의 음성 대화를 분석하여 처리하는 시대

￮ (AI지수 자동 생성) STOXX는 급성장하는 AI기술을 추종하는 지수를 통하여 투자자에게 초과수익률을 제공할 수 있을 것이라는 판단하여 지수 개발에 나섰고 더 나아가 아예 지수 생성 자체를 AI엔진으로 처리
– (개념) AI를 구성하는 관점에서 데이터를 생산하는 기업과 이를 저장하는 하드웨어 기업, 그리고 저장된 데이터를 분석 활용하는 섹터로 접근
– (지수 편입 과정) 스타트업 Yewno와 기술 제휴를 통하여 위 컨셉을 충족하고 적정 재무 요건을 보유한 기업을 대상으로 사람의 개입 없이 인공지능 추론 기법에 의해 평가를 거쳐 자동 선정함

* 분석 및 평가에는 AI분야 대외 노출 빈도나 AI 특허 출원 활동 등을 참조

￮ (AI지수의 가능성) AI가 선정한 AI기업으로 구성된 AI지수가 이머징마켓 수익률보다도 더 우월한 수익률을 달성하고 있는 것으로 확인됨
* 한편 삼성전자, 모비스 등을 포함한 한국기업이 차지하는 비중도 4.9%에 달하여 국내 기업의 AI 기술력이 글로벌시장에서 높게 평가받고 있다는 점을 감안하여 국내 시장에서도 로컬 AI기업 추종 ETF 상품 개발을 고려할 가치도 있어 보임

3. 선진거래소 블록체인 동향

❑ (독일거래소) 가상화폐나 ICO에 관심은 보이고 있으나 아직 불완전한 요소 때문에 신중한 입장이며, 하이퍼레저 프로젝트에 리더로 참여하면서 최근 암호화자산 경진대회도 개최하며 기술 주도권 확보에 큰 관심

￮ 가상화폐 신드롬에 대하여 기술 관점에서의 관심과 접근 시사
– 법정화폐는 중앙은행이 발행하고 국가가 지급을 보장하는 규제화폐로 그 국가의 신용도와 금융건전성을 반영하는 척도라면서,
– 가상화폐에 대하여 투자자들은 장래 가치나 수익성에 대한 믿음으로 접근하고 있으나, 독일거래소는 비트코인의 지급결제 시스템을 바라보고 있으며 특히 이더(ETHER)와 같이 분산 환경에서 처리되는 모델에 대해 깊은 관심 표명

￮ 비트코인의 성능과 전력 과소비에 대한 아키텍처 구조적 이슈 설명
– 비트코인은 설계상 다른 사용자들의 거래내역을 검증하기 위하여 특정 검증값을 찾는 마이닝이라는 과정이 있으며 이 검증값을 최초로 찾는 유저에게 비트코인을 보상하고 있음
– 전 세계적으로 이를 노리는 사용자 간의 고성능 연산 능력 확보 경쟁이 벌어져 엄청난 전력 소비를 야기하고 있는데 비트코인 때문에 소비되는 연간 전력량이 58.83테라와트시(TWh)에 달한다는 추정도 있음
* 비트코인 채굴에 소요되는 연간 전력량이 지속 증가하며 최근 58.83테라와트시(TWh)로 콜롬비아 국가 전체의 수요와 비슷한 수준, 이는 마이닝이라는 개념 설계상의 문제에서 기인하는 것이며 이와 관련 우리나라에서도 한 때 요금이 저렴한 산업단지 내에서 전기 사용이 불법이라는 논란이 있었음

￮ (ICO에 대하여) 2017년 하반기의 경이로운 투자 수요를 지켜보면서도 현행 규제와의 거리감이 좁혀지기를 바라는 눈치
– (2017년 ICO 유행의 서막) 매월 10~40건의 ICO가 진행되다가 11월에만 400건 이상이 발행되며 건당 평균 2억달러를 조달하는 시장을 형성
– 그러나 관할권 초월, 익명성, 경매를 통한 권리 분산 과정 및 분배 결과 등이 현행 규제에 부합하지 않는 문제점을 인식하며 해소되기를 희망

￮ (하이퍼레저 리드) 분산원장 기술을 통한 스마트계약을 처리 등 신기술 리더십 확보를 위해 적극 노력 중
– (리더십) 그룹 내 부회장급 인력이 하이퍼레저 프로젝트 이사회 멤버
* Dr. Stefen Teis : 독일 거래소그룹 내 Senior Vice President이자 리눅스재단이 주도하는 Hyperledger 프로젝트에 이사회 멤버로 참여
– (추구가치) 스마트계약, 암호화 데이터 처리, 블록체인 상의 거래 기록 통합 조회, 스마트계약 당사자와의 데이터 처리, 블록체인 기술 스택과 체인간의 통신규격 표준화 등 분산원장 기술을 활용한 트랜잭션 처리 원천 기술 확보에 주안점을 두고 있음
* Hyperledger, Corda, Digital Asset 등 분산원장 솔루션이 추구하는 설계 모델은 비트코인 등의 가상화폐 기반기술과 다르며 비즈니스 환경에 맞는 보다 현실적인 해법을 찾는 아키텍처 설계를 고민하고 있음

￮ (Corda 기술에도 관심) 최근 HQLAX사와 공동으로 R3 Corda 플랫폼으로 증권대차업무 적용 가능성 검토 추진
– (문제점) 현재 유럽에서만 40개가 넘는 증권 예탁기관이 있어서 각기 다른 시스템 환경도 이슈이고 대차거래시마다 자산 이관 문제도 복잡한 상황
– (해결 아이디어) 분산원장을 통해 디지털 담보물 기록(DCR)에 대한 소유권 이전을 처리하고 담보물은 DCR 연동 위탁계좌에 그대로 유지하는 방식

￮ (암호화자산 경진대회) 가상화폐, ICO 등과 관련한 새로운 비즈니스 어플 개발을 위하여 암호화자산 관련 코딩 경진대회를 3/16 ~ 3/17 양일간 개최

❑ (일본거래소) 현 운용시스템에 필요한 구체적 요건을 기준으로 정밀 테스트를 진행한 결과 거래매칭에 DLT 적용 가능성은 확인하였으나, 현실적으로는 기존 요구사항을 적절히 수용하면서 기존시스템을 대체하려면 시일 소요 예상

￮ (최근 PoC 사례) 다이와증권그룹과 17개사 금융기관이 일본증권시장에서 기관투자자와 브로커-딜러 간 STP 주문과 거래매칭 및 사후처리를 DLT를 통해 개선할 방안을 검토
– 검토 결과 서비스 제공사들 시스템 간 상호운용성이 부족하고, 각자의 DB를 폐쇄적으로 관리하는 기존 구조 또한 방해요소로 작용한다고 인식
– 향후 업계간 기술 표준 구축과 협력을 통해서 DLT 기반으로 매칭 업무를 처리하면 업계의 STP 주문처리가 효율화될 것이라는 기대감을 드러냄

￮ 그러나 DLT로 STP주문과 매칭 그리고 사후처리까지 업무를 대체하려면 기존 시스템의 요건을 충분히 고려해야 하는 현실적 제약이 아직 많음
– 주문 처리 과정 전반의 업계 기술 표준 통일화, 정확도 향상, 거래의 익명성과 기밀보장, 데이터 정합성, 서버 가용성, 적정 수준 이내의 응답속도, 현 시스템 대비 비용 효율성 및 현 시스템과의 상호 운용성, 시차 등 감안 필요
* 상기 요건은 특히 데이터 조작 방지나 가용성 측면에서는 DLT 방식이 다소 유리할 수 있으나 단일 시스템 중심으로 구축된 현재 시스템과 비교할 때 기밀성, 성능, 보안 등에서는 불리

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