美国金融业监管局

고객사례연구

美国金融业监管局

미국금융산업규제기구(金融业监管权威,FINRA)는미국증권시장의공정하고정직한운영을보장해투자자를보호할책임을맡은독립적인비정부기관입니다。FINRA에서는12개시장과거래소,3700개기업과600000여명에달하는중개인을감독하고있습니다。FINRA에서는규정을집행하고미국국내시장에서범법행위를탐지,예방하며규정을위반한구성원을징계하여부정행위를저지하고있습니다。

업종별
사용 사례

  • 머신러닝을
    활용해사기성
    권거래탐지

기술사용사례

  • 데이터수집및etl
  • 머신 러닝

문제점

Finra는자자를보호하기위해시장의부정행위를찾고자합니다。그방법으로자본시장의99%와옵션시장의약70%를모니터링합니다。FINRA는다양한증권시장에서모든거래데이터(일일1000억건이상거래)를수집합니다。그런다음머신러닝알고리즘을사용하여조사가필한부정행위패턴을찾아냅니다。안타깝게도기존아키텍처에서는여러가지문제가발생하여증권시장을효과적이고효율적으로모니터링하기어려웠습니다。다음과같은어려움이있었습니다。

  • 데이터를서로다른여러온프레미스시스템에보관했는데,이러한시스템이고도로복잡하고빌드,확장비용이많이들어데이터파이프라인이취약해짐
  • 개발과프로덕션시스템이분절된형태라데이터엔지니어가Python기반머신러닝모델을복잡SQL한문(보통총60 - 70페이지분량의코드)으로변환해야함
  • 모델개발프로세스가복잡해모델디버깅과반복재현이어렵고,여러팀에서코드를재사용하는데한계가
  • 데이터사이언티스트팀과엔지니어링팀이나뉘어있어개발주기가김

솔루션

砖는FINRA에통합형데이터분석플랫폼을제공하여데이터를민주화(民主化)하고이전에는사일로형태였던여러팀을하나로모아전반적인출시기간을단축,기능라이브러리의재사용성강화,운영효율성향상이라는성과를얻었습니다。砖와함께한뒤로팀원들이毫升모델을반복작업하는속도가빨라지고탐지업무규모를확장해하루에수천억건의시장이벤트를다룰수있게되었습니다。그결과FINRA의사기행위방지실적이크게개선되어미국내투자자를위해앞으로더욱안전한금융상황을확보할수있게되었습니다。

  • 인프라관리,砖运行时및대화형워크스페이스를포함한통합형데이터분석플랫폼을사용하여머신러닝모델개발프로세스를간소화하고,동시에인프라비용까지절감
  • 대화형워크스페이스를사용하여데이터사이언스팀에서사일로를극복,반복재현속도가빨라지고모두가같은환경에서선택한코드(SQL, R또는Python)을사용해협업을개선
  • 완전관리형클라우드서비스를이용하면서팀원이DevOps업무가아닌머신러닝분야에관련된고차원적사안에집중할수있게됨

砖를만난뒤로하나로결합된엔드투엔드프로세스를정립해통합된팀하나가증권시장을보호하는업무를담당할수있게되었습니다。

Saman Michael Far, FINRA기술사업부부사장(副总裁)