금융 분야 LLM 활용이 증가함에 따라 설명 가능성 확보가 중요해졌어요. 기존 설명 방식은 일반적인 작업에 맞춰져 있어 금융 전문 지식을 반영하지 못하는 한계가 있었어요. 본 연구에서는 Shapley 값을 활용해 금융 텍스트 데이터 분석 모델의 설명 가능성을 분석하고, 금융 전문 지식과의 일관성을 확인했어요.
Shapley 값 기반 설명이 금융적 사고와 부합하며, 텍스트 기반 금융 애플리케이션에서 모델의 행동에 대한 의미 있는 통찰력을 제공하는 것을 입증했어요. 이론적 분석과 실증적 평가를 통해 모델 설명의 신뢰성을 확보했어요.