[비즈한국] 近期，法律事務所員工及媒體記者涉嫌“先行交易（front-running）”的案件之所以浮出水面，AI與演算法發揮了關鍵作用。系統從海量交易記錄中，精準鎖定了特定賬戶在公告發布前後進行買賣的痕跡。以金融情報分析院（FIU）為核心的金融監管部門，一旦發現超過一定金額的買賣痕跡，便將其視為線索，從而確認具體案情。即便沒有舉報，僅憑可疑交易痕跡即可啟動調查的機制已然成型。
針對不斷演變的股價操縱技術，金融監管部門也正在利用AI快速採取應對措施。金融委員會、金融監督院、韓國交易所（KRX）及金融情報分析院等金融監管部門，正在大規模升級用於查處資本市場不公平交易的“人工智慧（AI）調查及監視模型”。
金融監督院將引入AI調查員
韓國金融監督院（FSS）計劃從2028年起正式執行用於調查股價操縱等資本市場不公平交易的AI模型。該模式透過AI識別異常交易及關聯賬戶，並進行必要的補充調查以獲取證據。此外，該院還計劃構建能夠輔助報告撰寫等行政工作的“AI代理（AI Agent）”，併為此選定LG CNS作為“構建AI驅動的不公平交易應對體系專案”的優先談判物件。
此舉旨在擺脫過去完全依賴情報的調查方式，增加利用AI進行調查的案例。其策略是透過深度學習股價、交易量、公告等公開資訊，以及金融監督院等監管部門在調查過程中獲取的非公開資料、調查策劃案、報告及處理意見書等歷史案件資料，從而提高AI的“專業度”。
監管部門計劃構建一套系統，以便透過AI儘早捕捉無資本收購合併（M&A）、股價操縱等不公平交易嫌疑。LG CNS計劃將現有的通用AI模型調整為符合金融監督院業務需求的專用模型。
金融監管部門：“已廣泛應用，優勢在於處理迅速”
事實上，通用AI已成為金融監管部門常用的調查工具。證券公司或銀行若發現以下情況，便會向金融情報分析院（FIU）舉報：一是出現可能引發股價劇烈波動的利好訊息或公告前夕，平時幾乎無交易的賬戶突然注入大額資金；二是特定時期內反覆出現大舉買入股票，並在公告或新聞釋出後立即拋售的異常走勢。
隨後，金融監管部門利用AI查詢可疑賬戶群並分析交易動向。即便在不知道賬戶持有人“身份”的情況下，僅憑交易痕跡即可啟動調查。過去，調查多基於舉報，關注賬戶持有人是如何獲取內幕資訊的，而現在則是從賬戶痕跡開始進行倒查。AI正在構建一套全新的系統，它能迅速找出以往調查人員需要熬夜數月才能理清的賬戶追蹤框架，並將其作為調查的起點。
一名有金融監管部門借調經驗的法律人士透露：“雖然不能透露細節，但我們利用AI和演算法，不斷在多年前的交易記錄中搜尋可疑痕跡。只要設定好特定標準，AI就能在數萬條交易記錄中快速甄別出股價操縱勢力的異常徵兆。”
即便股價操縱勢力以“細胞組織”形式分拆賬戶並分散操縱訂單，但所有成交明細和大額資金流向都會留在交易所和金融情報分析院的資料庫中，因此即便是10年前的記錄也能夠全部核實。
一名檢察官出身的律師解釋稱：“過去因為技術匱乏而未能抓獲真兇的案件，在2000年代後隨著技術進步而被偵破的例子比比皆是。股價操縱也是如此。以前被忽略的案件，現在透過AI捕捉可疑交易，調查將變得可行。”
一名金融情報分析院出身的法律人士補充道：“過去缺乏捕捉2~3年前先行交易或利用未公開資訊行為的邏輯，但隨著目前AI技術的應用，金融情報分析院的異常交易分析能力不斷進化，查處案例也在增加。一旦引入吸收了金融監管部門非公開調查經驗的下一代AI程式，調查速度將會大幅提升。”