요약이 의사결정을 왜곡할 때: LLM 압축 금융 분석에서의 정보 충실도 (Information Fidelity)

요약

LLM을 활용한 금융 데이터 압축 과정에서 발생하는 정보 충실도(Information Fidelity) 저하 문제를 다룹니다. 압축된 문맥이 원본 자료의 의사결정 방향을 왜곡하는 현상을 분석하고, 이를 해결하기 위한 에이전트 기반 문맥 압축 방식을 제안합니다.

핵심 포인트

• LLM 압축이 금융 의사결정의 방향을 왜곡할 수 있는 위험성 식별
• 탈맥락화(Decontextualization)와 모델 의존성(Model Dependency) 패턴 분석
• 에이전트 문맥 압축(Agentic Context Compression) 방법론 제안
• 금융 압축 평가 시 사실성을 넘어 의사결정 문맥 보존의 중요성 강조