ACM ICAIF서 10편 발표… 글로벌 연구그룹 중 실적 1위
[베리타스알파=김하연 기자] UNIST(총장 박종래) 산업공학과 이용재 교수팀이 세계 최대 금융 AI 학회인 'ACM ICAIF 2025'에서 단일 연구그룹 기준 최다 논문을 발표하며 한국 금융 AI의 위상을 드높였다.
국제 금융분야 AI 컨퍼런스(International Conference on AI in Finance, ICAIF)는 ACM(Association for Computing Machinery)이 주관하는 학술대회로, JP모건/블랙록/블룸버그 등 글로벌 금융사와 세계 각국의 학계 연구진이 참여하는 금융 분야 최대 국제 AI 학회 중 하나로 꼽힌다.
이번 'ACM ICAIF 2025' 대회는 지난 15~18일 싱가포르에서 열렸다. 올해 349편이 투고됐고, 이 중 31.8%인 111편만 채택됐다. 구두 발표 54편, 포스터 발표 57편이다.
이 교수팀은 이 가운데 구두 3편, 포스터 5편 총 8편을 발표했다. 올해 발표된 전체 정규 논문 중 가장 많은 숫자다. 미국 로스앤젤레스 캘리포니아대학(UCLA) 미하이 쿠쿠링구(Mihai Cucuringu) 교수팀(6편), 자산운용사 블랙록 다가시 메타(Dhagash Mehta) 박사팀(5편) 등 세계적 연구진들과 어깨를 나란히 했다.
연구의 질도 돋보였다. 대형언어모델(LLM)의 투자 판단 편향을 분석한 '투자 분석에서 LLM의 편향성(Your AI, Not Your View: The Bias of LLMs in Investment Analysis)' 연구가 특히 주목받았다. 한국은행과 한국투자공사에서 초청 세미나가 열렸고, UBS(홍콩), 블룸버그(뉴욕), 글로벌 헤지펀드 등에서도 발표 요청이 잇따랐다.
이 논문은 챗GPT, 제미나이, 라마(Llama), 딥시크 등 주요 거대언어모델(LLM)이 산업군/기업 규모/투자 전략에 따라 각기 다른 '투자 편향'을 드러낸다는 사실을 실증적으로 보여줬다. 같은 종목을 묻더라도 모델마다 판단이 달라질 수 있다는 뜻이다.
편향과 상충하는 근거를 제시했을 때 태도를 바꾸는 정도 역시 모델별로 큰 차이를 보였다. 학습 단계에서 형성된 성향이 실제 시장 변화에 따라 유연하게 조정되지 않을 수 있다는 점을 시사한 것이다.
이 교수는 "LLM 기반 금융 서비스를 도입하려는 금융사는 모델별 편향을 면밀히 점검해야 한다"고 강조했다. 이 교수팀은 연구 검증 결과를 리더보드 형태로 공개했으며, 신규 모델이 나올 때마다 지속적으로 업데이트하겠다고 밝혔다.
연구팀은 또 학회에서 ▲금융을 위한 LLM/생성형 AI ▲금융 시계열 분석 ▲신흥국 금융 리스크 모델링 등 3개 워크숍 운영에도 함께했다. 여기에 '금융 문서를 위한 에이전트 검색' 대회, '금융 최적화를 위한 의사결정 중심 학습' 튜토리얼까지 맡으며 학회의 질적 성장에도 기여했다.
올해 학회에서는 한국의 연구 성과가 약진했다. ICAIF 채택 논문 중 교신저자 기준 14%가 국내 연구진이었다. 미국(31%), 영국(27%)에 이어 세계 3위다. 학계에서는 "UNIST 연구팀의 활약이 한국 금융 AI의 존재감을 국제무대에 각인시켰다"는 평가가 나온다.
이 교수는 국제 학회 활동을 꾸준히 넓혀왔다. 2022년 첫 논문 투고 이후, 지난해에는 워크숍 의장으로 조직위원회에 참여했다. 그는 "3년 전 처음 참석했던 학회에서 최다 논문 그룹이 된 것이 감회가 새롭다"며 "열정적으로 연구해온 학생들과 동료들에게 깊이 감사한다"고 말했다.
이어 "국내 금융권의 AI 연구 저변이 넓어져 서울에서도 이런 세계적 학회를 유치할 수 있기를 희망한다"라고 덧붙였다. ICAIF는 2026년 밀라노, 2027년 미국에 이어 2028년 아시아 개최를 준비 중이다.
한편, 이용재 교수는 현재 대통령 직속 국가인공지능전략위원회 분과위원, 금융위원회 금융권 AI 협의회 위원으로 활동 중이다. 글로벌 금융 AI 기업 'LinqAlpha' 자문교수도 맡아 연구성과의 현장 적용을 병행하고 있다.
