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AI 연구

인포시즈, 적은 데이터로 AI 수치추론 정확도 높이는 기술 개발

ZDNet Korea·2026-10-27

요약

인포시즈는 조한준 연구원이 참여한 AI 수치 추론 논문이 국제학술지 TACL에 게재되고, 헝가리 부다페스트 EMNLP 2026에서 발표됐다고 27일 밝혔다. 연구진은 개발한 학습 기술 '타노스'를 적용한 AI 모델이 금융 표 수치 추론 평가에서 85.38% 정확도를 기록해 같은 평가의 GPT-5(77.82%), 클로드 소넷 4.5(76.79%), 제미나이 2.5 프로(76.41%)보다 높았다고 밝혔다. 학습 데이터의 10%만 사용한 모델도 80.13% 정확도로 전체 데이터를 쓴 일반 미세조정 모델과 GPT-5를 웃돌았다. 다만 이 수치는 연산 순서를 알려주는 '연산 스케치'를 제공한 조건에서 나왔으며, 이를 제외하면 정확도는 41.03%로 낮아졌다. 인포시즈는 이 기술을 기업용 AI 솔루션 '액시엄'에 연계할 계획이다.

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비교 수치는 연구진이 자체 평가한 결과이며, 연구진도 이번 결과가 금융 표 수치 추론이라는 특정 과제 평가에 한정된다고 선을 그었다.

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이 일이 어디서 왔나

금융권에서는 상담·심사 업무에 AI를 투입하는 사례(해빗팩토리, 신한은행)부터 자체 파운데이션 모델 구축(NH농협은행, 유럽 금융사들)까지 다양한 층위의 AI 적용이 이어지고 있다. 이번 인포시즈 발표는 그중 모델 성능 자체, 특히 금융 수치 데이터를 다루는 추론 정확도를 개선하는 학습 기법 연구라는 점에서 결이 다르다.

짚어야 할 점

  • 85.38%라는 수치는 '연산 스케치'를 제공한 조건에서 나온 결과이며, 이를 빼면 41.03%로 떨어진다는 점에서 실제 활용 시 성능은 입력 조건에 크게 좌우될 수 있다.
  • GPT-5·클로드 소넷 4.5·제미나이 2.5 프로와의 비교도 같은 평가에서 나온 수치라고만 밝혔을 뿐, 이들 모델에도 동일한 연산 스케치가 제공됐는지는 기사에 나오지 않는다.
  • 학습 데이터 10%만으로 80.13% 정확도를 냈다는 점은 소량 데이터 학습 효율성 측면에서 주목할 부분이다.
  • 인포시즈 스스로도 이번 결과가 금융 표 수치 추론이라는 특정 과제에 한정된다고 밝힌 만큼, 다른 금융 업무(여신심사, 자산배분 등 앞선 보도에서 다룬 영역)로의 일반화 여부는 별도로 봐야 한다.

아직 확인되지 않은 것

  • 비교 대상 모델들(GPT-5, 클로드 소넷 4.5, 제미나이 2.5 프로)이 '타노스' 모델과 동일하게 연산 스케치를 제공받았는지는 확인되지 않았다.
  • 이 평가가 연구진의 자체 평가라는 점에서, 제3자나 공인 벤치마크를 통한 검증 결과는 나오지 않았다.
  • 기업용 솔루션 '액시엄'에 이 기술을 구체적으로 어떻게, 언제 연계할지에 대한 일정은 확인되지 않았다.

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파운데이션 모델
대규모 데이터로 미리 학습되어 다양한 하위 작업에 재사용할 수 있는 범용 인공지능 모델을 말한다.
추론
추론(Inference)은 학습이 끝난 인공지능 모델이 새로운 입력을 받아 예측이나 답변 같은 출력을 만들어내는 과정을 말한다.
학습
학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.
평가
AI 모델이나 시스템의 출력이 원하는 기준에 얼마나 부합하는지를 정량적·정성적으로 측정하는 절차를 말한다.

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