독일 중앙은행은 유가증권 담보 자격 검증 과정에서 LLM을 처음으로 활용한 사례 연구를 발표했어요. 기존 NER 방식의 한계를 극복하기 위해 LLM 기반 정보 추출 파이프라인을 구축했어요. 추출, 정규화, 해석 단계를 거쳐 노이즈가 많은 텍스트와 혼합 언어 콘텐츠를 유연하게 처리할 수 있어요.
LLM-as-a-judge 평가 방식으로 기존 위치 기반 지표보다 의미론적 평가를 제공하며, 문서 수준의 자격 적합성 검증에서 최대 91%의 정확도를 달성했어요. 오탐을 최소화하는 보수적인 운영 방식을 채택했어요.