Arithmetic Invariant 검증으로 LLM 추출 데이터의 신뢰성 100% 확보

Why ChatGPT will silently lie about your bank statement (and how to catch it)

Kyr2026년 4월 29일5분intermediate

AI 요약

Context

LLM을 이용한 은행 명세서 데이터 추출 시, 겉보기에 완벽한 형식의 결과물에도 불구하고 미세한 수치 오류가 발생하는 Silent Failure 문제 존재. 일반적인 LLM 추출 방식은 시각적 정밀도는 높으나 데이터의 수학적 정합성을 보장하지 못하는 한계가 있음.

Beginning Balance와 Ending Balance의 차이가 모든 Transaction 합계와 일치해야 한다는 Conservation Law 기반의 Invariant 검증 로직 설계
Decimal 타입을 활용한 부동 소수점 오차 제거 및 0.01 단위의 정밀한 Diff 체크 구현
Sign Convention 오류, Page Boundary 단절, Rounding Artifact 등 LLM의 주요 실패 패턴을 차단하는 수학적 Validation Layer 구축
검증 실패 시 구체적인 Diff 수치를 LLM에 피드백하여 수정을 요청하는 Corrective Retry 루프 구성
최종 검증 통과 시에만 Verified 배지를 부여하고 실패 시 Human Reviewer로 라우팅하는 Pipeline 설계

실천 포인트

1. LLM 추출 데이터의 정합성 검증을 위한 도메인 특화 수학적 불변성(Invariant) 정의 여부 확인

2. 금융 데이터 처리 시 Float 대신 Decimal 타입 사용을 통한 정밀도 확보

3. LLM 실패 사례를 단순 재시도가 아닌, 정량적 오차(Diff)를 포함한 구체적 피드백으로 보정하는 로직 검토

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