금융 분야의 LLM 평가 시 명시적인 편향 고려가 필요하다

Evaluating LLMs in Finance Requires Explicit Bias Consideration

대규모 언어 모델(LLM)이 금융 업무에 점점 더 많이 활용되고 있지만, 평가 방법론은 이에 발맞춰 발전하지 못하고 있습니다. 금융 분야 특유의 편향은 성능을 과대평가하고, 백테스팅 결과를 왜곡하며, 보고된 결과가 실제 적용 가능성을 판단하는 데 무용해질 수 있습니다. 본 연구에서는 금융 LLM 응용 분야에서 반복적으로 나타나는 5가지 편향을 식별했습니다. 이러한 편향에는 미래 정보 유출 편향, 생존자 편향, 내러티브 편향, 객관성 편향, 그리고 비용 편향이 포함됩니다. 이러한 편향들은 금융 관련 작업에 다양한 방식으로 영향을 미치며, 종종 결합되어 유효성이 있는 것처럼 보이게 만듭니다. 2023년부터 2025년까지 발표된 164편의 논문을 검토한 결과, 어떤 단일 편향에 대한 논의도 28% 이상의 연구에서 다루어지지 않는 것으로 나타났습니다. 본 논문은 금융 LLM 시스템에서의 편향은 명시적인 주의를 기울여야 하며, 결과가 실제 적용 가능성을 뒷받침하는 데 사용되기 전에 구조적 유효성이 확보되어야 한다고 주장합니다. 우리는 편향 진단 및 향후 시스템 설계에 필요한 최소 요구 사항을 포함하는 구조적 유효성 프레임워크 및 평가 체크리스트를 제안합니다. 관련 자료는 다음 링크에서 확인할 수 있습니다: https://github.com/Eleanorkong/Awesome-Financial-LLM-Bias-Mitigation.

Large Language Models (LLMs) are increasingly integrated into financial workflows, but evaluation practice has not kept up. Finance-specific biases can inflate performance, contaminate backtests, and make reported results useless for any deployment claim. We identify five recurring biases in financial LLM applications. They include look-ahead bias, survivorship bias, narrative bias, objective bias, and cost bias. These biases break financial tasks in distinct ways and they often compound to create an illusion of validity. We reviewed 164 papers from 2023 to 2025 and found that no single bias is discussed in more than 28 percent of studies. This position paper argues that bias in financial LLM systems requires explicit attention and that structural validity should be enforced before any result is used to support a deployment claim. We propose a Structural Validity Framework and an evaluation checklist with minimal requirements for bias diagnosis and future system design. The material is available at https://github.com/Eleanorkong/Awesome-Financial-LLM-Bias-Mitigation.