본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 금융 부문 적용에 대한 종합적인 개요를 제공합니다. 금융 데이터는 텍스트, 수치표, 시각적 차트 등 복잡한 관계 속에 삽입되어 있어 기존 방법으로는 효과적으로 처리하기 어렵습니다. LLM은 이러한 다면적인 데이터를 더 효율적이고 통찰력 있게 처리하고 분석할 수 있는 새로운 방법을 제공하지만, 금융 업계에서는 신중한 통합과 장기적인 검증이 우선시되어 LLM의 실제 적용이 더딘 상황입니다. 본 논문은 최근 LLM 연구의 발전 상황을 종합적으로 검토하고 금융 부문에의 적용 가능성을 조사하여 이러한 격차를 해소하고자 합니다. 기존 연구를 바탕으로 여러 가지 새로운 LLM 방법론을 강조하고, 각 방법론의 고유한 기능과 금융 데이터 분석에 대한 잠재적 관련성을 탐구합니다. 연구자와 실무자 모두에게 유용한 자료가 되어 유망한 연구 방향을 제시하고 금융 분야에서 LLM 응용을 발전시킬 수 있는 미래의 기회를 제시하는 것을 목표로 합니다.
