AI 최적화 루프

AI 최적화 루프는 단일 판단의 성과를 높이기 위한 구조가 아닙니다. NoahAI는 판단 → 기록 → 검증 → 환류의 반복을 통해, 시간이 지날수록 판단 기준 자체가 더 정교해지도록 설계된 금융 AI 인프라입니다.

각 판단은 개별 사용자 기준으로 기록되지만, 결과는 익명화된 패턴 단위로 분석되어 전체 정책 개선에 반영됩니다. 이로 인해 사용자 수와 운영 데이터가 축적될수록 모든 사용자가 더 안정적인 판단 환경의 혜택을 받게 됩니다.

Record

판단: 시장 데이터 기반 의사결정 지원 판단 구조화

시장 데이터를 기반으로 AI가 의사결정 지원 판단을 구조화합니다. 모든 판단의 맥락과 결과를 표준화된 형식으로 기록하여 추적 가능하게 저장합니다.

Outcome

결과: 판단에 따른 결과 기록 및 설명 중심

판단에 따른 결과를 기록하고 설명합니다. 성과 지표나 리스크 발생뿐 아니라, 결과에 대한 명확한 설명과 기록이 중심이 됩니다.

Explain

로그: 판단과 결과를 설명 가능하고 표준화된 형식으로 기록

판단과 결과를 설명 가능하고 표준화된 형식으로 완전 기록합니다. XAI 정책에 따라 모든 의사결정 과정이 투명하게 공개되며, 카테고리별로 분류되어 추적 가능합니다.

Policy

복기: 기록된 로그 분석하여 성공/실패 패턴 추출

기록된 로그를 분석하여 성공/실패 패턴을 추출합니다. "왜 이 결정이 좋았는가/나빴는가"를 체계적으로 검토하고, 패턴 단위 학습을 통해 개선점을 도출합니다. 이 단계는 강화학습의 핵심 구간으로, 개별 결과가 직접 재사용되지 않고 ‘성공·실패 패턴’만이 보상 신호로 활용됩니다.

Risk

정책 보정: 추출된 패턴 기반 의사결정 정책 및 파라미터 자동 보정

추출된 패턴을 바탕으로 의사결정 정책 및 파라미터를 자동 보정합니다. 시장 상황별 패턴 학습(상승장/하락장/횡보장)과 자산 유형별로 판단 맥락이 분리되어 관리되며, 특정 자산의 결과가 다른 판단 영역에 직접적인 영향을 주지 않도록 설계되어 있습니다.

Feedback

환류: 위험 신호 감지 및 가드레일 강화

위험 신호를 조기에 감지하고, 필요시 보수적 제어(가드레일)를 강화합니다. 단기 수익보다 "사고 최소화"를 우선하며, 익명화된 패턴 단위의 학습으로 위험 신호를 더 빨리 감지합니다. 이 과정은 판단을 정리하고 설명하는 과정을 전제로 하며, 실행은 사용자 또는 정책에 따라 선택적으로만 연결됩니다. 이 환류 과정은 개인의 실행 결과를 그대로 복제하지 않습니다. 대신, 위험 신호·판단 오류·시장 조건 간의 관계를 집단 패턴으로 학습하여 정책 레벨에서만 반영합니다. 이를 통해 특정 사용자의 성과가 다른 사용자에게 직접적인 영향을 주지 않도록 설계되어 있습니다.

XAI

설명 가능한 AI: 모든 의사결정 근거 설명 및 검증 가능한 구조

모든 의사결정의 근거를 설명 가능하게 남기고, 감사 로그를 유지합니다. 신뢰와 투명성을 확보하기 위한 필수 단계이며, 로컬 저장으로 외부 검증이 가능합니다.

금융 AI에서 왜 ‘루프’가 중요한가

금융 판단은 자산, 부채, 목표, 생활비, 리스크 허용도 등 다양한 맥락에 따라 달라집니다. 단일 결과에 의존하지 않고 반복적인 검증과 환류 과정을 통해 신뢰를 쌓아갑니다. 이러한 구조는 보이스피싱 및 사기 탐지, 디지털 약자 보호 등 다양한 금융 안전 분야로 확장될 수 있습니다.

실전 운영 관점

AI 최적화 루프는 더 많은 결정을 내리기 위한 구조가 아니라, 사고 가능성을 줄이고 판단 기준을 점진적으로 고도화하기 위한 구조입니다.

이 7단계 루프는 다음과 같은 방식으로 운영됩니다:

지속적 순환: 7단계가 끊임없이 반복되며, 매 의사결정마다 AI가 판단을 정리하고 설명하며 정책 보정을 수행합니다.
패턴 단위 학습: 단순 과거 성과 학습이 아닌 성공/실패 패턴 단위로 학습하여 시장 상황별 패턴 학습이 가능합니다.
자산 유형별 독립 학습: 자산 유형별로 판단 맥락이 분리되어 관리되며, 특정 자산의 결과가 다른 판단 영역에 직접적인 영향을 주지 않도록 설계되어 있습니다.
데이터 중심: 모든 개선은 실제 기록된 데이터와 결과를 기반으로 하며, 실전 환경에서 검증된 안정성과 재현성을 보장합니다.
안전 우선: Risk 단계에서 보수적 제어를 통해 사고를 예방하며, 위험 신호를 조기에 감지합니다.
투명성: XAI 단계를 통해 모든 결정의 근거를 추적 가능하게 유지하며, 로컬 저장으로 외부 검증이 가능합니다.
함께 성장하는 구조: 개인 결과는 보호되며, 집단 패턴만이 정책 개선에 사용되어 장기적으로 판단 품질이 누적 향상됩니다.

강화학습 보상 함수 설계

아래 보상 함수는 실전 운영에서 사용되는 내부 판단 품질 평가 로직의 예시이며, 특정 수익을 보장하거나 투자 성과를 약속하는 구조가 아닙니다.

NoahAI의 강화학습 시스템은 다음과 같은 보상 함수를 사용하여 학습을 진행합니다:

수익 거래 보상

R_profit = α × profit_rate × confidence_score × (1 - risk_penalty)

α: 보상 스케일링 계수 (기본값: 1.0)
profit_rate: 실제 수익률 (0.0 ~ 1.0)
confidence_score: AI 신뢰도 (0.0 ~ 1.0)
risk_penalty: 리스크 페널티 (0.0 ~ 0.5)

손실 거래 보상

R_loss = -β × |loss_rate| × (1 + consecutive_loss_penalty)

β: 손실 스케일링 계수 (기본값: 1.2)
loss_rate: 실제 손실률 (음수)
consecutive_loss_penalty: 연속 손실 페널티 (0.0 ~ 0.3)

리스크 관리 보상

R_risk_management = γ × (early_exit_bonus - late_exit_penalty)

γ: 리스크 관리 보상 계수 (기본값: 0.5)
early_exit_bonus: 조기 손절 보너스 (0.0 ~ 0.2)
late_exit_penalty: 늦은 손절 페널티 (0.0 ~ 0.3)

강화학습 보상과 정책 보정 로직은 내부 운영 엔진에서 자동으로 처리되며, 모든 판단 과정은 재현 가능한 로그 형태로 기록됩니다. 구현 세부 구조는 시스템 아키텍처 문서에서 확인할 수 있습니다.

강화학습과 집단학습은 어떻게 연결되는가

NoahAI의 강화학습은 개별 계좌의 수익률을 최대화하는 구조가 아닙니다. 판단의 적절성, 리스크 대응, 설명 가능성, 사고 회피 여부 등 ‘판단 품질’ 자체를 보상 기준으로 삼습니다.

각 사용자의 결과는 익명화된 패턴으로만 수집되며, 이 패턴들이 누적될수록 정책 기준이 더 보수적이고 정교해집니다. 이 구조를 통해 NoahAI는 ‘사용자가 많아질수록 위험이 커지는 시스템’이 아니라, ‘사용자가 많아질수록 사고 확률이 낮아지는 시스템’을 지향합니다.