본 논문은 역방향이 아닌, 전방향 반사실적 추론(forward counterfactual reasoning)에 초점을 맞춰, 특히 동적인 금융 시장에서의 미래 시장 변화 예측에 Large Language Models (LLMs)을 활용하는 방법을 제시합니다. LLM을 이용한 전방향 반사실적 추론의 어려움과 잠재력을 인지하고, 이를 위한 새로운 벤치마크인 Fin-Force (FINancial FORward Counterfactual Evaluation)를 소개합니다. Fin-Force는 금융 뉴스 헤드라인을 활용하여 구조화된 평가를 제공하며, LLM 기반 전방향 반사실적 생성을 지원합니다. 논문에서는 Fin-Force를 사용하여 최신 LLM과 반사실적 생성 방법을 평가하고, 그 한계점을 분석하며 향후 연구 방향을 제시합니다.
