울산과학기술원(UNIST)은 세계 최대 금융 AI 학회 'ACM ICAIF 2025'에서 단일 연구 그룹 최다인 8편의 논문을 발표했다고 밝혔다.

지난 15~18일 싱가포르에서 개최된 ACM 국제 금융 분야 AI 콘퍼런스는 JP모건, 블랙록, 블룸버그 등 글로벌 금융사와 세계 학계가 참여하는 금융 AI 분야 대표 학술대회다. 올해는 349편이 접수돼 이 가운데 31.8%인 111편만 선정됐으며, 구두 발표 54편과 포스터 발표 57편으로 구성됐다.

이용재 UNIST 산업공학과 교수 연구팀은 구두 3편, 포스터 5편 등 총 8편을 발표해 올해 정규 논문 중 가장 많은 논문을 냈다. 미국 UCLA의 미하이 쿠쿠링구(Mihai Cucuringu) 교수팀 6편, 블랙록의 다가시 메타(Dhagash Mehta) 박사팀 5편과 어깨를 나란히 한 성과다.

특히 대형언어모델의 투자 판단 편향을 다룬 '투자 분석에서 LLM의 편향성(Your AI, Not Your View: The Bias of LLMs in Investment Analysis)' 연구가 큰 주목을 받았다.

이 논문은 챗GPT, 제미나이, 라마(Llama), 딥시크 등 주요 거대 언어 모델(LLM)이 산업군, 기업 규모, 투자 전략별로 서로 다른 투자 편향을 나타낸다는 점을 실증했다. 동일 종목에 대해서도 모델마다 판단이 다를 수 있다는 의미다.

편향과 다른 근거 제시 시 태도 변화 정도도 모델별로 차이가 컸다. 학습 과정에서 형성된 성향이 시장 변화에 따라 유연하게 바뀌지 않을 가능성을 보여준 것이다. 한국은행, 한국투자공사를 비롯해 UBS, 블룸버그, 글로벌 헤지펀드 등에서 초청 세미나 및 발표 요청이 이어졌다.

이용재 교수는 "LLM 기반 금융 서비스 도입 시 모델별 편향을 면밀히 점검해야 한다"며 연구 결과를 리더보드로 공개하고 신규 모델 출시 시마다 업데이트할 계획을 밝혔다.

연구팀은 학회에서 금융 LLM·생성형 AI, 금융 시계열 분석, 신흥국 금융 리스크 모델링 등 3개 워크숍을 운영했다. 금융 문서 에이전트 검색 대회와 금융 최적화 의사 결정 중심 학습 튜토리얼도 진행하며 학회 발전에 기여했다.

올해 학회에서는 한국 연구진의 약진이 두드러졌다. ICAIF 채택 논문 중 교신저자 기준 14%가 국내 연구진으로, 미국 31%, 영국 27%에 이어 세계 3위를 기록했다. 학계에서는 UNIST 연구팀의 활약이 한국 금융 AI의 위상을 높였다는 평가가 나온다.

이용재 교수는 "3년 전 처음 참석한 학회에서 최다 논문 그룹이 된 것이 감회가 새롭다. 열정적으로 연구한 학생들과 동료들에게 깊이 감사한다"묘 "국내 금융권 AI 연구 저변이 넓어져 서울에서도 세계적 학회를 유치하길 희망한다"고 말했다. ICAIF는 2026년 밀라노, 2027년 미국 개최 후 2028년 아시아 개최를 준비하고 있다.

한편 이용재 교수는 현재 대통령 직속 국가인공지능전략위원회 분과위원, 금융위원회 금융권 AI 협의회 위원으로 활동하며 글로벌 금융 AI 기업 'LinqAlpha' 자문교수로도 연구 성과의 현장 적용을 병행하고 있다.