XAI (설명 가능한 AI)
금융에서는 설명 가능성과 검증이 신뢰의 핵심입니다.
NoahAI의 XAI는 “왜 이 선택이 나왔는가”를 설명하기 위해 존재하며, 사용자의 판단을 설명하고 정리하거나 유도하지 않습니다.
XAI는 단순한 설명 기능이 아니라, 개인의 금융 맥락을 이해하고평소 패턴과 다른 위험 신호를 감지해 추가 확인을 유도하는 보호 계층입니다. 이는 판단을 설명하고 정리하거나 행동을 안내하기 위함이 아니라, 사용자가 스스로 올바른 결정을 내릴 수 있도록 맥락과 근거를 충분히 제공하기 위한 구조입니다.
NoahAI는 모든 의사결정의 근거를 설명하고 추적할 수 있는 투명한 AI 시스템입니다. 설명 가능성은 단순한 기능이 아니라 신뢰, 감사, 재현 가능성을 확보하는 핵심 메커니즘입니다.
설명 가능성의 가치
신뢰 확보
시나리오:
사용자가 "왜 이 거래를 했는가?"를 물을 때
XAI 솔루션:
XAI는 시장 데이터 분석 결과, 패턴 인식 근거, 리스크 평가 결과, 과거 성과 데이터를 종합하여 명확한 설명을 제공합니다.
효과:
사용자는 AI의 판단을 이해하고 신뢰할 수 있습니다.
감사 및 추적
시나리오:
규제 기관이나 내부 감사팀이 거래 내역을 검토할 때
XAI 솔루션:
모든 판단은 거래 여부와 무관하게 기록되며, 정보 입력 → 판단 논리 → 리스크 고려 → 사용자에게 제시된 선택지까지의 전 과정이 시간순으로 추적 가능합니다.
효과:
완전한 감사 추적이 가능하여 규제 준수를 입증할 수 있습니다.
재현 가능성
시나리오:
같은 조건에서 같은 결과가 나오는지 검증할 때
XAI 솔루션:
입력 데이터, 판단 과정, 실행 결과가 모두 기록되어 있어 동일한 조건을 재현하고 결과를 비교할 수 있습니다.
효과:
시스템의 일관성과 신뢰성을 검증할 수 있습니다.
개선 및 학습
시나리오:
실패한 거래의 원인을 분석하여 개선할 때
XAI 솔루션:
XAI 로그를 통해 실패 원인을 정확히 파악하고, 정책 개선에 반영할 수 있습니다.
효과:
체계적인 학습과 개선이 가능합니다.
사기·피싱 방어
시나리오:
사용자가 비정상적인 금융 요청이나 의심스러운 안내를 받을 때
XAI 솔루션:
과거 행동 패턴, 자금 흐름 맥락, 일반적인 금융 절차와의 불일치를 감지하여 위험 신호로 표시하고 추가 확인을 안내합니다.
효과:
보이스피싱·사기 등 금융 범죄로부터 사용자를 보호합니다.
개인화 기반 이상 거래 탐지
시나리오:
평소와 다른 금액·수취인·시간대의 이체를 시도할 때
XAI 솔루션:
XAI는 사용자의 과거 자금 흐름, 정기 지출, 주요 관계 패턴을 익명화된 맥락으로 비교하여 이상 여부를 설명하고 추가 확인 단계를 안내합니다.
효과:
사용자는 본인의 평소 패턴과의 차이를 이해하고, 실수·사기 가능성을 사전에 인지할 수 있습니다.
기록 구조
모든 의사결정은 다음 정보와 함께 기록됩니다:
[analysis]
시장 분석 로그: 분석한 데이터, 패턴 인식 결과, 신호 감지, 기술적 지표 계산
[trade]
거래 실행 로그: 진입 신호, 주문 생성, 실행 결과, 슬리피지, 포지션 확인
[order]
주문 관리 로그: TP/SL 설정, 주문 상태 확인, Algo Order API 처리, 재시도 로직
[monitor]
모니터링 로그: 포지션 추적 (2초 간격), 시장 변화 감지, PnL 계산, 동적 임계값 체크
[exit]
포지션 종료 로그: 청산 이유 (TP/SL 도달, 동적 임계값, 외부 변경 감지), 결과, 수익/손실, 학습 데이터 기록
[safety]
이상 요청·비정상 흐름 감지 로그: 피싱 의심, 과도한 조급성, 절차 생략 요청 등 위험 신호 기록
실시간 기록: 모든 의사결정 지원 과정이 실시간으로 로그 기록되며, 사용자가 모든 AI 판단 과정을 확인할 수 있습니다. 로그는 카테고리별로 분류되어 추적과 검증이 용이합니다.
실제 구현 사례 (판단 설명·보호 중심)
XAI는 투자 판단뿐 아니라 일상 금융 안내와 안전 보호 영역에서도 동일한 설명·기록 원칙으로 작동합니다.
일상 금융 대화 예시
사용자: "적금을 만들고 싶어요"
AI: "적금을 만드시려면 먼저 은행에 방문하거나 인터넷 뱅킹을 이용하실 수 있습니다. 어떤 방법을 선호하시나요?"
→ AI가 단계별로 안내하고, 사용자의 선택에 따라 구체적인 방법을 설명합니다.
사용자: "계좌 이체는 어떻게 하나요?"
AI: "계좌 이체는 여러 방법이 있습니다. 1) 인터넷 뱅킹, 2) 모바일 앱, 3) ATM, 4) 은행 창구 방문이 있습니다. 가장 편한 방법을 알려주시면 단계별로 안내해드리겠습니다."
→ 디지털소외계층을 위해 각 방법을 쉽게 설명하고, 필요시 단계별 스크린샷 가이드도 제공합니다.
사용자: "세금 신고는 언제 해야 하나요?"
AI: "종합소득세 신고는 매년 5월 1일부터 5월 31일까지입니다. 홈택스(www.hometax.go.kr)에서 온라인으로 하시거나 세무서에 방문하실 수 있습니다. 어떤 방법으로 진행하시겠어요?"
→ AI가 필요한 서류와 절차를 미리 안내하여 준비할 수 있도록 돕습니다.
모든 대화 내용과 AI의 판단 근거가 기록되며, 사용자가 언제든지 확인할 수 있습니다.
※ 본 예시는 설명 목적의 예시이며, 특정 금융 행동을 권유하거나 대신 결정하지 않습니다.
자산 관리 판단 로그 예시
모든 의사결정 지원 과정은 설명 가능한 형태로 기록되며,
사용자는 AI가 어떤 맥락과 근거로 정보를 정리했는지 언제든지 확인할 수 있습니다.
AI 결정 과정 투명화
신호 생성 근거
RSI, MACD, 볼린저 밴드 등 모든 지표 값 공개
패턴 분석 결과
유사한 과거 패턴과 성과 비교
동적 임계값
시장 상황에 따른 임계값 조정 과정
학습 데이터
거래 이력과 성과 분석 결과
안전 판단 근거
비정상 요청 탐지 기준, 일반 금융 절차와의 비교 결과, 추가 확인 요청 사유
버전 트래킹
AI 모델의 버전과 학습 이력을 추적하여, 각 결정이 어떤 버전의 모델에 의해 내려졌는지 확인할 수 있습니다. 이를 통해 모델 업데이트가 성과에 미치는 영향을 분석하고, 필요시 이전 버전으로 롤백할 수 있습니다.
버전 추적 구조
- 모델 버전: 각 AI 모델의 버전 정보를 기록
- 학습 이력: 모델이 학습한 데이터와 시점 추적
- 성과 비교: 버전별 성과 지표 비교 분석
- 롤백 기능: 필요시 이전 버전으로 복원 가능
검증 가능성: 모든 AI 호출 기록과 학습 데이터를 로컬에 저장하여 외부 검증이 가능하며, 미리 저장된 데이터가 아닌 실시간 AI 분석 결과를 제공합니다.