요약
- 인공지능(AI)과 블록체인 기술이 융합되어 자율적인 금융 시스템이 구축되고 있는데, 여기서 AI는 의사 결정 계층을 제공하고 블록체인은 투명한 거래 실행 및 데이터 계층을 제공합니다.
- 이러한 융합은 두 가지 주요 분야를 뒷받침합니다. 하나는 모니터링, 규정 준수, 보안 및 사기 방지를 위한 AI 기반 분석이고, 다른 하나는 사전 정의된 매개변수 및 제어에 따라 거래를 시작할 수 있는 AI 시스템인 에이전트형 결제입니다.
- 첨단 AI는 복잡한 패턴을 감지하고, 오탐을 줄이며, 자금 이동 전에 위험을 사전에 알림으로써 암호화폐 보안 및 규정 준수를 강화합니다.
- 이러한 패러다임 에서 성공하려면 무제한적인 자동화가 아니라 감사 가능한 자율성을 보장하는 거버넌스 프레임워크를 통해 혁신과 책임성을 균형 있게 유지해야 합니다.
인공지능(AI) 과 암호화폐 기술의 융합으로 전 세계 금융 환경이 놀라운 변화를 겪고 있습니다. 이러한 융합은 우리가 돈에 대해 생각하는 방식을 혁신적으로 바꾸어, 단순한 디지털 거래를 넘어 지능적이고 자율적인 금융 시스템 시대로 우리를 이끌고 있습니다.
다음 내용을 읽어보시면 더 자세한 정보를 얻으실 수 있습니다.
- 인공지능과 암호화 기술의 융합 이해하기
- 오늘날 암호화폐 생태계에서 인공지능의 역할
- 실제 적용 사례 및 새롭게 떠오르는 활용 사례
- 도전 과제 및 윤리적 고려 사항
- 인공지능, 암호화폐, 그리고 에이전트 기반 결제의 미래
인공지능과 블록체인의 융합 이해하기
인공지능(AI)과 블록체인 기술의 시너지는 혁신을 위한 강력한 기반을 마련합니다. 블록체인은 신뢰를 위한 투명하고 불변적인 실행 및 데이터 계층을 제공하는 반면, AI는 복잡한 온체인 패턴을 해석하고 의사 결정을 자동화하며 보안 및 규정 준수를 강화하는 의사 결정 계층을 제공합니다.
이러한 융합은 두 가지 주요 전선을 움직입니다.
- AI 기반 분석을 통한 모니터링, 규정 준수, 보안 및 사기 방지
- 에이전트형 결제 — 명확하게 사전에 정의된 매개변수 및 제어 하에 결제 거래를 시작할 수 있는 AI 시스템
이러한 융합의 힘은 퍼블릭 블록체인의 접근성과 투명성이 AI의 분석 기능을 어떻게 보완하는지에 있습니다. 블록체인 분석은 검증 가능한 거래 기록을 제공함으로써 AI 기반 금융에서 책임성을 보장하고, 점점 더 자동화되는 시스템에서 신뢰, 감사 가능성 및 정책 집행을 유지합니다.
오늘날 암호화폐 생태계에서 인공지능의 역할
인공지능(AI)과 암호화폐는 상호 보완적인 역할을 하며 융합되고 있습니다. 퍼블릭 블록체인은 접근성이 좋고 투명한 거래 실행 및 데이터 계층 역할을 하는 반면, AI는 의사 결정 계층을 제공합니다. 분석 및 규정 준수 분야에서 AI는 온체인 활동을 해석하고, 미묘한 패턴을 감지하고, 오탐을 줄이고, 불필요한 경고나 신호를 실행 가능한 결과로 전환함으로써 더욱 강력한 모니터링, 보안 및 사기 방지 기능을 제공합니다.
암호화폐 거래 및 위험 모델링 분야의 AI 활용
AI 에이전트 모델은 방대한 시장 데이터를 분석하여 거래 신호, 시나리오 분석 및 위험 관리에 필요한 정보를 제공하고, 사람이 놓칠 수 있는 패턴을 찾아내며 변화하는 시장 환경에 적응할 수 있습니다. 모델 성능은 시장 상황에 따라 다르지만, 앞으로의 방향은 분명합니다. 더 많은 데이터, 더 빠른 반복, 그리고 포트폴리오 및 위험 관리 도구와의 긴밀한 통합이 필요합니다.
암호화폐 보안 및 사기 방지 분야의 AI 활용
암호화폐 업계에서 보안 및 사기 방지는 AI의 주요 활용 사례로 자리 잡았습니다. Chainalysis Hexagate는 블록체인 인텔리전스와 고급 머신러닝 모델을 기반으로, 매우 낮은 오탐률을 자랑하며, 자금 이동 전에 지갑 침해, 피싱 , 거버넌스 악용, 악성 거래를 탐지하는 적응형 실시간 온체인 보안 솔루션을 제공합니다.
Hexagate는 모의 서명 확인, 거래 차단, 계약 일시 중지 등 자동화된 대응 기능을 제공하며, L1/L2, 거래소 및 프로토콜 전반에 걸친 멀티 체인 모니터링을 통해 자금 이동 전에 악용을 차단하는 데 도움을 줍니다.
이와 동시에, Chainalysis Alterya는 AI 기반 수신자 측 위험 점수 산정 및 교차 채널 인텔리전스를 통해 사기 및 승인되지 않은 푸시 결제 사기를 차단합니다. 사기와 연관된 이체를 실시간으로 차단하고, 암호화폐 및 기존 결제 시스템 전반에 걸쳐 사기 신호를 연결하여 오탐을 대규모로 줄입니다. 이를 통해 플랫폼은 알려진 사기 인프라로의 결제를 방지하고 자금 세탁용 계좌 및 합성 계좌를 식별할 수 있습니다.
규정 준수 및 자금세탁방지 분야에서의 AI 활용
AI는 경고 품질을 개선하고, 중요 위험의 우선순위를 정하고, 검토 속도를 높여 팀이 가장 위험도가 높은 활동부터 집중할 수 있도록 함으로써 거래확인(KYT) 모니터링 및제재 준수를 강화합니다.
Chainalysis KYT는 대규모 블록체인 데이터를 수집하고 수백 가지의 클러스터링 휴리스틱을 적용하여 실시간 행동 및 노출 경고를 제공합니다. 제재 대상 주소 차단 기능은 API 및 온체인 오라클 기능을 통해 제재 대상 주소를 사전에 블록 오탐을 줄이고 규정 준수 워크플로의 정확도를 높입니다.
실제 적용 사례 및 새롭게 떠오르는 활용 사례
AI와 블록체인을 활용한 금융범죄 퇴치
AI 기반 의사결정과 블록체인 분석을 결합하면 조사, 위험 분류 및 우선순위 지정의 속도와 정확성이 향상되는 동시에 사전 예방적 제어가 가능해집니다. Chainalysis KYT는 실시간 모니터링 및 알림 기능을 제공하고, Hexagate는 온체인 위협 탐지 및 자동 예방 기능을 추가하며, Alterya는 승인되지 않은 푸시 결제 사기 및 자금 세탁 네트워크를 대상으로 하여 탐지부터 조치까지 전 과정을 포괄합니다.
에이전트 기반 결제 및 스마트 자동화
인공지능(AI)은 탐지, 제어 및 분석을 넘어 맥락을 해석하고, 거버넌스 체계 하에서 거래를 시작할 수도 있습니다. 프로그래밍 가능한 화폐에서 지능형 정책 제약 결제로의 전환은 매우 중요합니다. 기존 자동화와 달리 AI 에이전트는 다양한 입력을 평가하고, 미묘한 금융 맥락을 추론하며, 사전 정의된 한도 내에서 온체인 거래를 실행할 수 있습니다.
이러한 역할 분담은 명확합니다. AI 에이전트는 정책 제약 조건과 상황 인식을 바탕으로 결정을 내리고(결정 계층), 블록체인은 이러한 결정을 실행하고 변경 불가능하게 기록합니다(실행/데이터 계층). 결과적으로 무제한 자동화가 아닌 감사 가능한 자율성이 구현됩니다.
에이전트 기반 결제 방식이 주류로 자리 잡고 있다는 여러 징후가 나타나고 있습니다.
- Visa의 Trusted Agent Protocol은 승인된 AI 에이전트를 인식하고 거래하기 위한 암호화 표준을 제공하여 가맹점이 서명된 요청을 확인하고 합법적인 에이전트와 봇을 구분할 수 있도록 지원합니다.
- PayPal과 OpenAI는 Agent Checkout Protocol(ACP)을 통해 ChatGPT에서 즉시 결제 및 에이전트 기반 상거래를 구현하기 위한 파트너십을 발표했습니다. 이를 통해 수천만 명의 판매자가 연결되고 사용자는 몇 번의 탭만으로 채팅에서 결제까지 이동할 수 있으며, 구매자 보호 및 결제 처리는 백그라운드에서 자동으로 이루어집니다.
- 구글의 AP2 표준은 법정화폐 및 암호화폐 거래 모두를 위한 에이전트 기반 결제 표준으로 주목받고 있으며, 마스터카드와 페이팔 같은 주요 업체들이 이미 이 진화하는 생태계에 참여하고 있습니다.
- 코인베이스와 파트너들은 오랫동안 사용되지 않았던 HTTP 402 "결제 필요" 상태 코드를 되살리는 새로운 HTTP 표준인 x402를 시작했습니다 . 이를 통해 웹 서비스를 통한 기계 대 기계 및 AI 기반 거래에 대한 원활하고 자동화된 소액 결제가 가능해지며, 자율 에이전트가 사람의 개입 없이 실시간으로 결제를 협상하고 정산할 수 있게 됩니다.
DePIN은 AI를 통합하는 프로젝트를 진행합니다.
분산형 물리적 인프라 네트워크(DePIN)는 AI와 블록체인이 실제 시스템을 최적화하는 방법을 보여줍니다. 예를 들어 컴퓨팅 및 스토리지 리소스 할당, 서비스 품질 향상, 기여자들을 위한 투명한 가치 분배 등이 가능합니다. 이 새로운 분야는 Chainalysis Public Key 팟캐스트에서 DePIN 지지자들과 함께 심층적으로 탐구되었습니다.
도전 과제 및 윤리적 고려 사항
이러한 AI 기술이 발전함에 따라 신중한 설계가 필요한 몇 가지 고려 사항이 있습니다.
- 특히 중요한 금융 의사결정과 관련된 모델 학습 및 추론 과정에서의 데이터 무결성 및 개인정보 보호.
- 편견과 공정성은 체계적으로 해결되지 않을 경우 금융 포용 및 규정 준수 결과에 영향을 미칠 수 있습니다.
- 에이전트 시스템에 대한 거버넌스와 책임성: 사전 설정된 지출 및 속도 제한, 사람의 개입을 통한 승인, 킬 스위치, 감사 추적, 사고 후 검토 등 모든 기능은 검증 가능한 감독을 위해 블록체인의 변경 불가능한 기록에 매핑됩니다.
인공지능 시스템이 독립적인 금융 결정을 내릴 때, 인공지능 의사 결정 과정에서 발생할 수 있는 편향 가능성과 자율성 대 책임성 문제는 더욱 중요해집니다. 이러한 시스템이 허용 가능한 범위 내에서 운영되도록 보장하기 위해서는 견고한 거버넌스 체계를 구축하는 것이 필수적입니다.
인공지능, 암호화폐, 그리고 에이전트 기반 결제의 미래
우리는 더욱 강화된 자동화, 풍부한 실시간 분석, 그리고 에이전트 지원 운영으로 나아가고 있습니다. 책임 분담은 명확하게 유지될 것입니다. AI는 의사 결정 계층으로, 블록체인은 투명한 실행 및 데이터 계층으로 기능할 것입니다. 감사 가능성과 정책 시행 유지는 필수 불가결한 요소이며, 바로 이 부분에서 Chainalysis의 인텔리전스와 블록체인의 불변성이 신뢰를 강화합니다.
인간이 주도하는 디지털 거래에서 AI 기반 에이전트 결제로 전환함에 따라 투명성과 감사 가능성을 유지하는 것이 더욱 중요해지고 있으며, 이는 블록체인 기술의 핵심 원칙이기도 합니다.
이러한 패러다임 에서 성공하려면 금융 기관, 기술 혁신 기업, 규제 기관 간의 협력이 필수적이며, 지능적이고 효율적이며 투명하고 신뢰할 수 있는 시스템에 대한 공동의 목표가 필요합니다. 체인애널리시스는 금융이 점점 더 자율화됨에 따라 조직이 사기를 예방하고 보안을 강화하며 규정 준수 의무를 이행할 수 있도록 지원하는 데 전념하고 있습니다.
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