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[IT뉴스]“주식 오픈API, 인터넷뱅킹 수준 보안 갖춰야” [투자테크 혁신 ④]

온카뱅크관리자

2026-09-02 06:37:26

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> [인터뷰] 김홍곤 한국인공지능퀀트전문가협회(KAIQA) 협회장 
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 "주식거래를 위한 API 인증정보는 개인정보를 담은 '디지털 열쇠'입니다. 은행 인터넷 뱅킹 수준의 보안을 갖춰야 합니다."
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 <img alt="김홍곤 한국인공지능퀀트전문가협회(KAIQA) 협회장이 IT조선과의 인터뷰에서 질문에 답하고 있다. / 윤승준 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/02/552810-SDi8XcZ/20260902063004078trhc.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="KjZj3sd8Mp" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/02/552810-SDi8XcZ/20260902063004078trhc.jpg" width="658">
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 김홍곤 한국인공지능퀀트전문가협회(KAIQA) 협회장이 IT조선과의 인터뷰에서 질문에 답하고 있다. / 윤승준 기자
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 생성형 AI 확산으로 개인의 투자 영역도 훨씬 넓어졌다. 이제 개미 투자자도 AI에 증권사 오픈 API(Application Programming Interface)를 결합, 기관·전문투자자의 영역이던 알고리즘 매매도 직접 구현할 수 있게 됐다.
 전문적인 코딩 지식이 없어도 투자 전략을 일상 언어에 기반해 AI 프로그램으로 만들고 증권사 시세·잔고·주문 시스템과 연결할 수 있는 환경이 마련됐다. 생성형 AI가 외부 데이터와 프로그램 기능에 연결될 수 있도록 지원하는 개방형 프로토콜 MCP도 이에 한몫했다.
 다만 기술의 속도를 투자자 보호와 보안 체계가 따라가지 못한다는 우려도 나온다. API 인증정보 유출부터 AI의 잘못된 주문, 과도한 거래, 사고 발생 시 책임 소재까지 새로운 위험이 동시에 등장하고 있다. 김홍곤 한국인공지능퀀트전문가협회(KAIQA) 협회장은 "기술의 민주화와 함께 리스크 관리의 민주화도 이뤄져야 한다"고 강조한다.
 30년 경력의 펀드매니저이자 투자정보공학 박사(AI Finance)인 김홍곤 협회장을 만나 증권사 오픈API 확산에 따른 보안 위험과 투자자 보호, 제도 개선 방향을 들어봤다.
 다음은 일문일답.
 ㅡ 증권사들이 생성형 AI와 연계한 오픈API를 확대하고 있다. 이유는 무엇인가?
 "오픈API는 단순한 주문 채널 확대가 아니다. AI 안에 증권사 거래 인프라를 심는 플랫폼 전략이다. 자사 API를 기반으로 프로그램을 만들면 다른 증권사로 넘어가기가 어려워 고객을 자사 생태계에 묶어두는 효과도 있다. AI 시대에 새로운 영업 수단인 셈이다. 앞으로 시세 공급 안정성, 데이터 범위와 품질, 다양한 AI 개발도구와의 연동성이 오픈API 경쟁력을 가를 것이다."
 ㅡ 개인도 AI를 활용한 자동매매를 쉽게 구현할 수 있게 됐다. 어떻게 보나?
 "큰 방향에서는 긍정적이다. 과거에는 프로그래밍을 할 줄 아는 일부 투자자만 활용할 수 있었던 기술을 개인도 쉽게 쓸 수 있게 됐다는 점에서 '금융시장의 기술 민주화'라고 할 수 있다."
 ㅡ 장점만 있는 건 아니지 싶다. 자동매매 시스템을 만들었다고 수익이 보장되는 건 아닐텐데.
 "물론이다. AI나 알고리즘만 배우면 큰 돈을 벌 수 있다고 생각하는데 투자 기준과 전략은 결국 개인이 만들어야 한다. 특정 구간에서 수익이 난 사례를 부각해 누구나 돈을 벌 수 있는 것처럼 홍보하는 것도 경계해야 한다. 기술과 알고리즘이 민주화되는 만큼 투자자 보호와 위험관리, 즉 '리스크 관리의 민주화'도 함께 이뤄져야 한다."
 ㅡ 보안 관점에서, 오픈API를 이용할 때 가장 우려되는 위험은 무엇인가?
 "개인 API 인증정보 유출 위험이 있다. 앱 키는 아이디, 앱 시크릿은 비밀번호, 액세스 토큰은 출입증과 비슷한 역할을 한다. 자동매매를 위해 이런 정보를 개인 코드 안에 넣어두는 경우가 있는데 PC가 해킹되거나 악성코드에 감염되면 인증정보도 함께 노출될 수 있다. 만약 주문·잔고조회 코드와 인증정보가 유출되면 제3자가 마치 정상 프로그램처럼 접근할 가능성이 생긴다.
 API 키 하나가 유출됐다고 모든 계좌 기능이 탈취되는 것은 아니지만 액세스 토큰, 접속 IP 제한, 주문 비밀번호, 추가 인증 등을 증권사가 얼마나 단계적으로 적용했느냐에 따라 위험 정도가 달라진다. 여러 계정의 API 인증정보를 모아 시세조종 등에 악용할 수도 있는 만큼 오픈API 인증도 인터넷뱅킹 수준으로 강화할 필요가 있다."
 ㅡ 생성형 AI 덕분에 오픈 API도 가능해 졌다. 이에 따른 위험도 있지 않을까?
 "AI의 허용범위를 어느 수준까지 열어둘 것인가가 중요하다. 예를 들어 국내 주식 자동매매만 의도했는데 AI가 이를 잘못 이해해 해외 계좌에서 주문을 내는 오작동이 발생할 수 있다. 누가 접속할 수 있는지, 무엇을 조회할 수 있는지, 얼마까지 주문할 수 있는지, 어떤 기능까지 실행할 수 있는지를 세분화해야 한다. 조회와 주문 권한을 나누고 일정 금액을 넘는 주문이나 계좌이체 같은 기능은 별도 승인받도록 하는 통제가 필요하다."
 ㅡ 기초적인 바이브 코딩으로 자동매매 프로그램을 만들 수 있다. 자칫 익숙치 않은 투자자들은 실수할 법도 하다. 실제 그런 사례가 있나?
 "초보 투자자는 코드가 돌아간다는 이유만으로 안전하다고 착각하기 쉽다. API 키와 비밀번호를 코드 안에 그대로 넣지 말아야 하는 건 기본이다. 가끔 코드 공유 플랫폼인 깃허브(GitHub)에 올리면서 인증정보까지 공개하는 경우가 있다. 생성형 AI 대화창에 전체 코드를 붙여 넣으면 API 키나 시크릿이 외부 서비스로 전달될 수도 있어 위험하다. 
 AI가 만든 코드를 검증 없이 실계좌에 연결하는 것도 주의해야 한다. 국내 주식 기준으로 만든 주문 로직을 해외주식에 그대로 적용하면 통화나 주문 단위를 잘못 처리해 예상하지 못한 주문이 나갈 수 있다. AI가 만든 코드는 '작동한다'와 '안전하다'를 구분해서 봐야 한다. 모의투자를 거쳐 소액으로 정상 작동 여부를 확인한 뒤 거래 규모를 늘려야 한다."
 ㅡ 증권사의 책임이 클 것 같다. API 인증과 권한 관리에서 어떤 장치를 강화해야 하나
 "API 권한을 기능별로 세분화해야 한다. 인증키를 발급했다고 조회·주문·정정·취소 권한을 모두 열어줘서는 안 된다. 출입증이 있다고 건물 모든 공간에 들어갈 수 없는 것과 같다. 시세와 잔고만 확인하려는 이용자라면 주문 권한은 막고, 주문이 필요한 경우에만 별도 권한을 주는 식이다. 거래 금액과 횟수에도 한도를 둘 필요가 있다. 하루 최대 주문금액이나 1회 주문금액을 미리 설정해 감당 가능한 범위 안에서만 거래되도록 해야 한다.
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 접속 위치와 시간도 통제해야 한다. 평소 국내에서 쓰던 계정이 갑자기 해외에서 접속하거나 국내 주식만 거래하던 계정에서 이례적인 시간대에 주문이 들어오면 추가 인증이나 보안 경고가 작동해야 한다. 이런 식으로 AI나 프로그램이 행동할 수 있는 범위를 미리 제한하는 것이 '퍼미션 바운더리'다. 비밀번호를 복잡하게 만드는 것만으로는 부족하고 권한·금액·접속 위치·시간까지 단계적으로 제한해야 한다."
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 <img alt="김 협회장이 인터뷰 질문에 답하고 있다. / 윤승준 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/02/552810-SDi8XcZ/20260902063005327dvyv.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="9qDfOe71M0" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/02/552810-SDi8XcZ/20260902063005327dvyv.jpg" width="658">
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 김 협회장이 인터뷰 질문에 답하고 있다. / 윤승준 기자
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 ㅡ 사고가 발생하면 책임 소재 따지기가 쉽지 않아 보인다. 증권사와 투자자 책임은 어떻게 가려야 하나?
 "어느 구간에서 문제가 발생했는지 확인할 수 있어야 한다. 오픈API 자동매매는 투자자가 만든 프로그램에서 시작해 인터넷·클라우드, MCP, 증권사 API와 주문 시스템을 거쳐 거래소로 주문이 전달되고 체결 결과가 돌아오는 구조다. 사고가 나면 증권사 서버 지연인지, API 오류인지, 투자자가 만든 알고리즘 문제인지, AI가 잘못된 명령을 낸 것인지 구분해야 한다.
 이를 위해 주문·인증·응답·체결 과정을 밀리초 단위로 남기는 '엔드 투 엔드(End-to-End) 로그'가 필요하다. 어느 시점에 누가 어떤 명령을 냈고 증권사 시스템이 언제 응답했으며 실제 체결은 언제 이뤄졌는지를 타임스탬프로 남겨야 한다. 이런 기록이 있어야 시스템 결함과 투자자 과실이 섞인 사고에서 책임 소재를 판단할 수 있다."
 ㅡ AI 자동매매가 자문업·일임업 영역과 겹칠 가능성도 있다. 현행 규제로 충분한가?
 "현행 규제에선 자문과 일임 경계가 더 모호해질 수 있다. 중요한 기준은 AI를 사용했느냐가 아니라 누가 투자 판단과 최종 주문 결정을 내렸느냐다. AI가 정보만 제공하면 투자 지원 도구에 가깝지만 투자 비중을 추천하면 자문, 스스로 포트폴리오를 구성해 매매까지 실행하면 일임 성격이 강해진다. 오픈API와 AI 에이전트 확산에 맞춰 투자 판단 개입 정도와 주문 실행 권한을 기준으로 규제를 더 명확하게 할 필요가 있다."
 ㅡ 새로운 서비스다 보니 현행 감독 체계상 사각지대가 있을 법한데. 
 "거래 과정에 관여하는 주체가 갑자기 많아졌다. 과거엔 투자자·증권사·거래소 정도만 보면 됐지만 이제는 생성형 AI, MCP, 클라우드·외부 서버, 오픈API까지 중간 단계가 늘었다. 문제가 생기면 투자자는 'AI가 잘못했다', 증권사는 '전달받은 신호대로 처리했다'고 주장할 수 있어 책임을 가리기 어려워진다.
 또 같은 알고리즘을 많은 개인이 동시에 사용하면 특정 종목에 주문이 몰리는 '크라우디드 트레이딩' 위험도 있다. 특히 거래량이 적은 소형주에선 여러 계좌의 동시 주문이 가격에 큰 영향을 줄 수 있다. 금융당국도 증권사만 보는 기존 방식에서 벗어나 API, 알고리즘, AI 에이전트, 클라우드·외부 서비스까지 전체 연결 구조를 함께 감독하는 체계로 넓혀야 한다."
 ㅡ 오픈API가 시세조종에 악용될 가능성도 있나?
 "오픈API가 확산되면 개인도 기관처럼 짧은 시간에 많은 주문을 낼 수 있다. 여러 계좌를 이용해 고가 주문을 반복적으로 내 가격을 끌어올리거나 사전에 공모한 계좌 간 거래를 체결하는 통정매매나 거래량 부풀리기 등에 악용될 가능성이 있다. 따라서 계좌별 주문만 볼 게 아니라 API 식별정보, 접속 지역과 시간, 주문·취소 패턴, 여러 계좌가 같은 방향으로 움직이는 동조성까지 분석해야 한다. 주문 발생 시간을 네트워크 방식으로 분석해 여러 계정이 하나의 주체에 의해 움직이는지를 찾아내는 감시 체계가 중요하다."
 ㅡ 투자자 보호를 위해 가장 시급한 장치를 꼽는다면.
 "투자자가 사전에 거래 리스크 한도를 설정하도록 하는 것이 가장 시급하다. 이른바 '프리 트레이드 리스크 리밋(Pre-trade Risk Limit)'이다. 하루 최대 거래금액, 1회 최대 주문금액, 종목별 최대 비중 등을 미리 정해놓고 그 범위를 넘으면 주문 자체가 나가지 않도록 하는 방식이다. 평소 100만원씩 주문하던 계좌에서 갑자기 2700만원 주문이 나오면 시스템이 이상 거래로 판단해 한 번 더 확인하도록 할 수도 있다. 
 여기에 비정상적인 주문이 발생했을 때 즉시 거래를 멈추는 '킬 스위치(Kill Switch)'도 필요하다. 주문 횟수나 금액이 평소 패턴을 크게 벗어나거나 설정한 한도를 초과하면 자동매매를 긴급 정지시키는 장치다. 투자자에게 주의를 주는 것만으로는 부족하다. 프로그램을 잘못 짜거나 AI가 오작동해도 계좌 잔고 전체가 위험해지지 않도록 증권사가 API 단계에서 사전 한도와 긴급 정지 기능을 제공해야 한다."
 ㅡ 해외에서는 알고리즘 거래 위험을 어떻게 통제하고 있나?
 "미국은 '마켓 액세스 룰(Market Access Rule)'을 통해 거래소 등에 주문을 전달하는 브로커·딜러에게 사전에 정한 신용·자본 한도를 넘거나 명백한 오류가 있는 주문이 시장에 들어가지 않도록 위험관리 통제를 요구한다. 유럽의 MiFID II도 시스템 안정성, 처리 용량, 거래 한도 관리, 오류 주문 방지, 알고리즘 테스트와 모니터링 체계를 요구한다. 우리나라도 이를 참고해 사전 거래한도, 알고리즘 검증, 주문·취소·정정·체결 로그 보존, 킬 스위치, 실시간 이상거래 탐지 등을 제도화할 필요가 있다. 핵심은 사고가 난 뒤 책임을 따지는 것보다 잘못된 주문이 시장에 들어가기 전에 차단하는 것이다."
 ㅡ 오픈API 자동매매를 시작하려는 개인 투자자에게 조언한다면
 "AI가 투자를 자동화할 수는 있어도 투자 결과까지 책임져주지는 않는다는 점을 잊어서는 안 된다. 최종 의사결정과 책임은 투자자에게 있다는 '휴먼 인 더 루프' 원칙이 중요하다. 처음부터 실계좌에 연결하지 말고 API 키와 시크릿을 코드나 생성형 AI 대화창에 입력해서도 안 된다. AI가 만든 코드를 그대로 믿지 말고 주문 한도와 킬 스위치를 설정해 예상하지 못한 거래가 발생하면 즉시 멈출 수 있도록 해야 한다."
 ☞ 김홍곤 협회장은
 30년 가까이 금융투자업계에서 자산운용과 투자시스템 개발을 담당한 펀드매니저 출신 전문가다. 삼성증권과 흥국생명·흥국투신운용, 알리안츠글로벌인베스터스, HMC투자증권, LS자산운용, DGB자산운용 등을 거쳐 2021~2025년 KB자산운용 전무(CAIO)와 KB금융그룹 집행임원을 지냈다. KB운용 재직 당시 업계 최초로 다이렉트 인덱싱 솔루션 조직을 구축해 투자 알고리즘을 앱·웹 서비스로 상용화했다. 연세대 정보대학원 등에서 강의하며 AI 투자시스템 보안과 리스크 관리, 투자자 보호 연구도 하고 있다. 
 윤승준 기자 sjyoon@chosunbiz.com
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