본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 기업 공시자료에서 데이터를 자동으로 수집하는 새로운 방법론을 제시한다. GPT-4o-mini 기반의 검색 증강 생성(RAG) 프레임워크를 사용하여 약 1만 건의 위임장과 1만 2천 건 이상의 10-K 보고서에서 CEO 연봉 비율과 중요 감사 사항(CAMs)을 수집하는 데 성공했으며, 수동 수집에 비해 막대한 시간과 비용을 절감하였다. 이는 제한된 자원을 가진 연구자들에게 데이터 접근성을 향상시켜 연구 참여를 확대하는 데 기여할 수 있다. 본 논문에서는 해당 방법론과 수집된 데이터셋을 공유하여 더욱 포괄적인 연구 환경 조성에 기여하고자 한다.
