본 논문은 금융 분야에서 대규모 언어 모델(LLM)의 사용이 증가함에 따라, 모델이 기업 규모, 산업, 재무적 특성과 관련된 편향을 어떻게 반영하는지, 특히 오픈 소스 Qwen 모델을 중심으로 조사합니다. 약 150개의 미국 주식을 대상으로 균형 라운드 로빈 프롬프팅 방법과 제한된 디코딩, 토큰 로짓 집계를 사용하여 기업별 신뢰도 점수를 도출하고, 통계적 검증과 분산 분석을 통해 모델의 편향을 분석합니다. 연구 결과는 기업 규모와 가치가 모델의 신뢰도를 높이는 반면, 위험 요소는 낮추는 경향이 있으며, 기술 산업에서 가장 큰 변동성을 보임을 보여줍니다. 또한 특정 재무 카테고리에 대한 프롬프트 시 모델의 신뢰도 순위는 펀더멘털 데이터와 가장 잘 일치하며, 기술적 신호와 중간 정도, 성장 지표와 가장 적게 일치하는 경향을 보입니다.
