부산대 황윤태 교수, 국제 금융 AI 학회 논문 8편 채택

교신저자 기준 채택·구두발표 모두 최다
전체 215편 중 8편…4편은 구두발표

오는 14일부터 17일까지 이탈리아 밀라노에서 열리는 국제 금융 인공지능 학술대회 'ACM ICAIF 2026' 공식 행사 안내 이미지. (자료=부산대 제공)

부산대학교 황윤태 데이터사이언스대학원 교수가 교신저자로 참여한 연구 8편이 국제 금융 인공지능(AI) 학술대회인 'ACM ICAIF 2026' 발표 대상으로 선정됐다. 이 가운데 4편은 구두발표에 포함돼 전체 교신저자 가운데 가장 많은 실적을 기록했다.

오는 14일부터 17일까지 이탈리아 밀라노에서 열리는 이번 학회에는 1000편이 넘는 논문이 접수됐다. 본 학술대회에 받아들여진 연구는 215편이며, 이 중 52편만 구두발표 기회를 얻었다. 학회가 안내한 전체 채택률은 약 22%다.

공개된 채택 목록을 교신저자별로 비교하면 황 교수의 논문이 8편으로 가장 많다. 블랙록의 응용 AI 연구를 이끄는 다가시 메타(Dhagash Mehta)가 5편, 네덜란드 암스테르담대 에르만 아카르(Erman Acar) 교수가 4편으로 뒤를 이었다.

황 교수의 연구 8편은 구두발표 4편, 포스터발표 2편, 논문집 수록 2편으로 나뉜다. 구두발표 4편은 전체 52편의 약 7.7%에 해당한다.

구두발표로 선정된 연구는 금융 AI의 판단을 얼마나 신뢰할 수 있는지, 기업 정보가 투자에 어떻게 활용되는지, 시장 위험을 어떤 방식으로 측정할 수 있는지 등을 다룬다.

'AlphaLeak'은 기업명이나 종목코드를 숨겨도 뉴스에 남아 있는 정보로 해당 기업을 알아낼 수 있는지를 분석했다. 'CallRank'는 기업 실적발표의 질의응답 내용 변화를 활용해 업종별 순위를 예측하고 투자자산을 배분하는 방법을 제시했다.

다른 두 연구는 자산 간 가격 움직임을 측정하는 기준을 학습해 포트폴리오 위험을 관리하는 방법과 실제 주식시장 자료를 이용해 금융시장 시뮬레이션의 현실성을 평가하는 방법을 각각 살폈다.

나머지 채택 논문에서는 신규 보험 청구코드의 비용 추정, 미국 지역별 주택가격을 활용한 국채 금리 위험 관리, AI의 정보 접근 방식에 따른 투자 판단 차이, 암호화폐 선물 거래비용 평가 등을 연구했다.

황 교수는 올해 국제머신러닝학회(ICML)에서도 논문 2편에 각각 제1저자와 공동 제1저자로 참여했다. 신경정보처리시스템학회(NeurIPS)에는 공동 교신저자로 참여한 논문 1편이 채택됐다.

부산대는 이번 성과가 금융 분야에서 AI를 활용하는 방법뿐 아니라 그 결과의 신뢰성과 위험 관리 문제까지 폭넓게 다룬 연구에서 나왔다고 설명했다.

부산=김성욱 기자