CFTC 회장, 분산 원장 기술로 규제 자동화 가능 | 코인긱스

CFTC 회장, 분산 원장 기술로 규제 자동화 가능

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새로운 핀테크를 이용한 금융 비즈니스 모델을 재구성함에 따라, 미국 선물 위원회는 파생 법률을 보다 효과적으로 시행하는데 이 기술을 적용할 수 있다고 믿는다.

지난 수요일 미국 상품 선물 거래 위원회 CFTC 의장 크리스토퍼 지안카를로는 워싱턴 D.C에 위치한 조지 타운 대학교의 D.C 핀테크 위크 컨퍼런스에서 분산 원장 기술(DLT)과 파생 상품 시장 규제를 어떻게 자동화할 것인지를 강조했다.

DLT를 이용한 정량적 규정

지안카를로에 따르면 분산 원장 기술 DLT 기반의 정량적 규제는 당국의 비용을 절감하면서 시장을 보다 효율적으로 감독하는 데 도움이 될 수 있다고 주장했다. 그는 기계 학습 알고리즘과 결합하여, 높은 리스크 또는 미처 인지하지 못한 상대적 취약성을 식별하는 데 사용할 수 있다고 밝혔다. 또한 지안카를로는 정량적 규제가 당국을 포함한 시장 주체들에게 중요한 정보를 표준화하고 배포할 수 있다고 지적했다.

그는 “규칙에 대한 롤 북이 디지털화되고 규정에 대한 준수가 점점 자동화되거나 스마트 계약을 통해 비즈니스 운영에 통합될 수 있으며, 실시간 DLT 네트워크를 통해 규제 보고 기능이 가능하게 될 것입니다. 또한 CFTC의 장비는 규제 요구 사항을 전달하는데 사용될 뿐만 아니라, DLT 시스템을 통해 들어오는 데이터를 쉽게 소비하고 분석할 수 있습니다.”

이런 CFTC 의장의 발언은 전 세계의 금융 규제 당국이 규제 속도를 핀테크 혁신 속도와 맞추려고 시도와 함께 나왔다. 지안카를로가 언급했듯이 CFTC는 새로운 기술을 이용해 실시간 과제에 대응할 수 있는 적극적인 규제 형태를 연구하고 있다. 그는 특히 분산형 시장과 중개자들의 관계, 그리고 전통적인 관계자들을 차별화했다.

지안칼로는 CFTC가 사기, 왜곡, 조작을 시도하는 자들과 맞대응할 능력을 갖추고 있다고 확인하고, 이미 비트코인과 같은 파생 상품 시장 규제를 자동화할 시스템을 구축하기 시작했음을 암시했다.

실시간 데이터 디지털화 규칙 집합 및 보고

지안카를로는 당국의 기계 학습과 DLT시스템은 1) 규칙과 규정을 디지털화하고, 2) 실시간으로 데이터를 소비, 처리 및 분석할 방법을 강조했다. 또한 CFTC는 이런 기술로 들어온 데이터를 분석할 수 있다. CFTC와 같은 규제 기관은 최적의 결과를 보장하기 위해 특정 조항의 영향과 이를 어떻게 수정, 보완할 수 있을지 연구하게 된다.

이에 대해 CFTC의장은 “DLT를 이용하게 되면 시장에서 추진할 과제나 결과를 정확히 알지 못한 채 시행된 불확실한 규칙 및 규정에 의존하기보다, 데이터와 실제 결과 및 계획된 규제 목표를 충족할 수 있는지에 대한 성공 여부 자체를 측정할 수 있게될 것으로 기대됩니다.”라고 덧붙였다.

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