삼일PwC AI 기술, 'ACL 2026' 메인 컨퍼런스 채택…국내 회법 최초

삼일PwC는 자체 개발한 회계·세무·금융·법률 등 초전문 영역 특화 인공지능(AI) 표현 학습 기술이 자연어처리(NLP) 분야 세계 최고 권위 학회인 'ACL(Association for Computational Linguistics) 2026' 메인 컨퍼런스에 논문으로 채택됐다고 28일 밝혔다.

국내 회계법인이 ACL 메인 컨퍼런스에 논문을 등재한 것은 이번이 처음이다. 이번에 채택된 논문은 'REZE: Representation Regularization for Domain-adaptive Text Embedding Pre-finetuning'으로, 삼일PwC AX 노드 Gen AI팀 연구원들이 저자로 참여했다.

ACL은 구글·마이크로소프트·메타 등 글로벌 빅테크와 스탠퍼드·MIT·카네기멜론 등 세계 최고 대학의 최신 연구 성과가 발표되는 자연어처리 분야 최고 권위 학회다. 챗GPT·제미나이 등 생성형 AI의 기반이 된 자연어처리 핵심 기술들이 축적·공유되는 글로벌 무대로, 매년 수천 편의 논문이 제출되지만 엄격한 동료 평가를 거쳐 채택되는 비율은 20%대에 불과하다. 'ACL 2026'은 올 7월 2일부터 7일까지 미국 샌디에이고에서 열린다.

삼일PwC는 고도의 전문 영역에서 AI가 도메인 지식을 보다 정확하게 학습할 수 있도록 하는 핵심 기술을 제시했다는 점에서 학술적·기술적 가치를 동시에 인정받았다. 회계·세무·금융·법률과 같은 초전문 영역의 AI를 구현하기 위해서는 방대한 규정·판례·회계기준·내부 매뉴얼 등 성격이 다른 수많은 데이터를 통합 학습시키는 과정이 필수적이다. 그러나 서로 다른 성격의 데이터를 동시에 학습할 경우, AI 성능이 저하되거나 특정 과업에 편향이 발생하는 현상이 나타난다.

이는 마치 여러 언어를 동시에 배우는 학습자가 문법 체계가 서로 뒤섞여 어느 언어도 완벽하게 구사하지 못하는 상황과 유사하다. 학계에서는 이를 '태스크 충돌 및 태스크 유발 편향(Task conflict & Task-induced bias)' 문제라고 부르며, 도메인 특화 AI 개발의 주요 한계로 지적해왔다.

AX 노드 Gen AI팀이 개발한 'REZE'는 이러한 한계를 해결하기 위해, AI가 학습 과정에서 발생하는 불필요한 노이즈와 편향을 표현 정규화(Representation Regularization) 기법으로 스스로 제어·억제하는 알고리즘이 핵심이다. 이를 통해 AI가 데이터 간 간섭 없이 핵심적인 도메인 지식만을 선별적으로 학습하도록 돕고, 기존 모델들이 겪던 데이터 파편화 문제를 효과적으로 개선했다는 평가를 받았다.

이번 성과를 통해 삼일PwC는 회계·세무·금융·법률 등 고도의 전문 지식에 특화된 초전문 AI 기술력을 글로벌 무대에서 입증했다. 이 기술력은 사내 검색 서비스와 생성형 AI 솔루션의 핵심 엔진으로 적용되고 있으며, '어카운팅 인사이트'와 '택스 에이전트' 등 다양한 서비스형 소프트웨어(SaaS)의 정확도와 활용도를 높이는 데 기여하고 있다.

이승환 삼일PwC AX 노드 리더(부대표)는 "이번 ACL 2026 메인 컨퍼런스 채택은 단발성 연구 성과가 아니라, AI가 초전문 데이터를 보다 깊이 이해하도록 만드는 연구를 지속적으로 축적해 온 결과"라며 "삼일PwC는 앞으로도 세계적으로 인정받은 핵심 기술을 바탕으로 회계·세무·금융·법률 등 고도의 전문 지식을 다루는 AI 서비스의 새로운 기준을 제시해 나갈 것"이라고 말했다.