D-Wave·나스닥 베라핀, 양자 하이브리드로 금융범죄 탐지 공동 개발

협력 배경과 목표

나스닥의 금융범죄 관리 기술 부문인 Nasdaq Verafin은 전 세계 2,800개 이상 금융기관, 총 약 13조 달러 규모의 자산을 관리하는 솔루션을 공급하는 기업이다. 이번 협약을 통해 D-Wave의 양자 어닐링 시스템과 하이브리드 머신러닝 워크플로우를 활용해 기존 고전 컴퓨팅 감시 도구가 놓칠 수 있는 이상 거래 패턴과 사기 신호를 포착하는 예측 모델 구축에 나선다.

기술 방식: 어닐링과 양자 머신러닝의 결합

PoC 단계에서 Nasdaq Verafin은 D-Wave의 Leap™ 양자 클라우드 서비스를 통해 양자 어닐링 하드웨어에 접근한다. 이 과정에서 개별 거래당 수백 개의 데이터 신호를 동시에 분석하며, 계좌 활동 이력, 트랜잭션 기록, 다중 거래 상대방 네트워크 등 고차원 데이터를 조합 최적화(combinatorial optimization) 문제로 변환한다. 양자 머신러닝(QML) 기반의 특징 선택 기법을 결합함으로써 복잡한 비선형 데이터 관계 속에서 숨겨진 행동 패턴을 식별하는 것이 핵심 접근법이다.

단계적 확장 계획

초기 PoC가 성공적으로 완료될 경우, 양사는 Nasdaq Verafin의 상용 금융범죄 방지 소프트웨어 제품군에 직접 통합하는 파일럿 애플리케이션으로 범위를 확대할 예정이다. 이는 연구 목적의 실험을 넘어 실제 금융기관 인프라에 양자 하이브리드 기술을 내재화하는 방향을 지향한다.

산업적 맥락: D-Wave의 상용화 전략

이번 협력은 D-Wave가 최근 AT&T와 체결한 네트워크 운영 분야 협약에 이어 나온 것으로, 양자 어닐링과 하이브리드 고전-양자 플랫폼을 특정 산업 문제에 적용하는 이중 플랫폼 상용화 전략의 일환이다. 금융 분야에서의 그래프 분석과 머신러닝 결합은 내결함성(fault-tolerant) 양자 시스템 등장 이전에 실질적 양자 이점을 검증하는 현실적 경로로 주목받고 있다.

한계와 유의점

현 단계는 어디까지나 PoC로, 실제 탐지 성능 향상이 고전 방식 대비 유의미한 수준인지는 검증되지 않았다. 양자 어닐링 방식은 특정 조합 최적화 문제에서 강점을 보이지만, 금융 사기 탐지와 같은 실시간·고빈도 환경에서의 확장성 및 충실도(fidelity) 문제는 별도 평가가 필요하다. 이번 협약의 최종 성과는 PoC 결과가 공개되는 시점에 보다 구체적으로 판단할 수 있을 것이다.