금융 업무에서의 전문가적 판단력 재현 학습하기

투자 시장에서 초과 수익(Alpha)을 내기 위해서는 단순 정보 습득을 넘어, 방대한 데이터 속에서 유의미한 신호를 찾아내는 전문가적 판단력이 필수적입니다. 하지만 기존 LLM은 금융 문서의 필터링, 해석, 세분화와 같은 복잡한 판단 과업에서 한계를 보였습니다.

본 연구는 고품질의 **인간 주석(Human Annotations)**을 활용하여 LLM에게 금융적 판단력을 가르치는 방법을 탐구합니다. 이를 통해 정보의 중요도를 분류하고 투자 결정에 필요한 핵심 정보를 식별하는 정보 분류(Information Triage) 작업을 자동화하고자 합니다.

실험 결과, 자체 개발한 모델은 다음과 같은 성과를 거두었습니다.

• 모든 테스트 대상 Frontier Model 대비 정보 정확도 및 재현율(Recall)에서 우수한 성능 기록
• 기존 모델 대비 훨씬 낮은 비용으로 전문가 수준의 판단 수행

이러한 결과는 특정 조직의 요구사항에 맞춰 튜닝된 차별화된 지능(Differentiated Intelligence) 모델로 나아가는 비전을 제시합니다.