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Beancount DSL 생성에서 LLM 점수 2.3%: LLMFinLiteracy 벤치마크

LLMFinLiteracy 벤치마크에 따르면 5개의 약 7B 규모 공개 가중치 모델이 완전히 정확한 Beancount 트랜잭션을 생성할 확률은 2.3%에 불과했습니다. 실패 원인은 구문이 아닌 회계적 추론에 집중되어 있으며, 이는 신뢰할 수 있는 라이트백(write-back) 에이전트를 위해 루프 내 컴파일러(compiler-in-the-loop) 피드백이 핵심적인 요소임을 시사합니다.

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AuditCopilot: 복식 부기 부정 탐지를 위한 LLM 활용

AuditCopilot은 오픈 소스 LLM(Mistral-8B, Gemma, Llama-3.1)을 기업 분개 부정 탐지에 적용하여 오탐(false positive)을 942건에서 12건으로 줄였습니다. 하지만 소거 연구 결과, LLM은 독립적인 이상 탐지기가 아니라 주로 Isolation Forest 점수 위에 구축된 종합 레이어로 기능한다는 점이 밝혀졌습니다.