중국, AI 기반 비트코인 자금세탁 추적 시스템 개발

중국인민공안대학의 연구팀이 비트코인 자금세탁과 같은 가상화폐 불법 거래를 약 90%의 정확도로 식별할 수 있는 인공지능 시스템을 개발하였으며, 이를 통해 가상자산을 활용한 금융범죄 추적 기술의 경쟁이 더욱 가속화되고 있다.

홍콩의 사우스차이나모닝포스트에 따르면, 이번 연구는 중국 정부가 가상화폐와 관련된 범죄에 대한 단속을 강화하는 가운데 추진됐다. 올해 3월, 중국 최고인민검찰원은 2025년 동안 가상화폐와 관련된 범죄로 3,259명을 기소했다고 발표했다. 가상화폐 거래는 블록체인에 기록되지만, 지갑 주소만으로는 실제 개인이나 기관의 신원을 특정하기 어렵고, 불법 자금이 여러 지갑을 거쳐 이동할 경우 기존의 감시 체계로는 추적이 어려워질 수 있다.

이번 연구를 이끈 쑨징차오 박사는 5월 발간된 중국 학술지 저널 오브 인텔리전스에서 이 기술이 정확성, 일반화 능력, 해석 가능성을 모두 갖춘 해법이라고 설명했다. 일반화 능력이란 인공지능이 학습되지 않은 새로운 유형의 데이터나 범죄 수법에도 효과적으로 대응할 수 있는 능력을 의미한다. 쑨 박사는 특히 새로운 형태의 불법 거래 수법을 식별하는 데 있어 이 시스템의 성능이 크게 향상되었다고 강조했다. 이러한 변화는 규제 기관이 단순히 이상 거래를 탐지하는 것을 넘어, 변화하는 범죄 패턴에 얼마나 빠르게 적응하는지를 중요한 과제로 삼고 있다는 것을 시사한다.

연구팀은 이 시스템에 동적 그래프 신경망, 메모리 메커니즘, 대형 언어 모델을 결합하여 사용하고 있다. 동적 그래프 신경망은 가상화폐 거래망을 시계열적으로 변화하는 네트워크로 분석하는 기술이며, 메모리 메커니즘은 새로 포착된 거래와 유사한 과거의 불법 사례를 비교해 패턴을 찾아내는 역할을 한다. 대형 언어 모델을 통해 분석된 결과는 사람에게 이해하기 쉬운 자연어 형태로 변환되어, 단순히 불법 여부만 알리는 것이 아닌 위험도 점수, 핵심 근거, 추론 과정을 함께 제공하여 수사기관이나 감독당국이 실무에서 활용하기 쉽도록 설계되었다.

성능 지표에 따르면, 전체 정확도는 89.4%, 불법 거래 탐지의 정밀도는 89.1%, 재현율은 64.5%로 나타났다.이는 인공지능이 불법으로 판단한 거래 10건 중 약 9건이 실제 불법 거래였음을 의미하며, 재현율 64.5%는 전체 불법 거래의 약 3분의 2를 포착했다는 것을 보여준다. 연구팀은 공개된 비트코인 거래 데이터 세트를 기반으로 실험한 결과, 기존의 주요 비교 모델보다 뛰어난 성능을 입증하였다.

앞으로 가상자산 시장이 확장됨에 따라 거래 감시 기술과 규제 기술의 통합이 더욱 강화될 것이며, 이로 인해 각국 수사기관이 인공지능 기반의 추적 시스템 도입을 서두를 가능성이 높아 보인다.