GPT-6 Astra: Legora 재무제표 검토 성능

OpenAI는 법률 및 전문 업무를 위한 에이전트형 운영 체제인 Legora가 GPT-6 Astra를 사용하여 재무제표 대조(tie-out) 프로세스를 자동화하는 사례 연구를 발표했습니다. 이 통합을 통해 법률 전문가들은 수십 개의 복잡한 재무 문서를 며칠이 아닌 몇 분 만에 처리할 수 있으며, 수치 검증에 필요한 수동 노력을 크게 줄일 수 있습니다.

복잡한 재무 컨텍스트의 대규모 처리

GPT-6 Astra는 Legora의 Agent가 단 한 번의 실행으로 41개의 문서에 걸친 재무제표 대조를 완료할 수 있도록 합니다. 시스템은 모든 잔액을 증빙 스케줄과 대조하고, 금액의 불일치를 식별하며, 각 검토 내용을 기록하여 전문가 검토를 위한 세부적인 기록을 제공합니다.

Legora의 Legal Engineer인 Percevale Perks에 따르면, 주요 발전 사항은 모델의 처리 능력과 대량의 복잡한 정보 및 항목을 동시에 수용하고 소화할 수 있는 능력입니다.

Legora Benchmark for Agentic Reasoning (BAR)를 통한 성능 향상

Legora는 실제 세계의 엔드 투 엔드(end-to-end) 법률 업무를 활용하는 Legora Benchmark for Agentic Reasoning (BAR)를 사용하여 GPT-6 Astra의 성능을 측정했습니다. 결과는 재무제표 워크플로우에서 상당한 향상을 나타냅니다:

• 워크플로우 특정 개선 사항: GPT-6 Astra는 재무제표 대조 작업에서 이전 모델 대비 성능을 거의 40% 향상시켰습니다.
• 일반 BAR 성능: BAR 내의 모든 작업에 걸쳐 모델은 약 3%의 평균 향상을 보여주었습니다.

재무 감사에서의 정확성 및 신뢰성

실제 테스트에서 GPT-6 Astra는 향상된 정확성, 완결성 및 신뢰성을 보여주었습니다. Legora가 계정 내에 4개의 오류를 심어둔 통제된 테스트에서, 모델은 수익 주석의 £500,000 격차를 포함하여 4개 모두를 성공적으로 식별했습니다.

또한, 모델은 이전 모델이 수행한 모든 올바른 검토를 유지하면서 약 50개의 추가 검토를 완료했습니다. 이는 데이터의 더 포괄적인 1차 검토를 보장하며, 최종 판단 및 의사 결정은 인간 법률 전문가의 몫으로 남습니다.

Human-in-the-Loop 통합

Legora는 AI 에이전트가 데이터의 철저한 비교를 처리하지만, 전문가는 각 결과에 대한 최종 판단을 내리는 책임을 유지하는 human-in-the-loop 방식을 채택하고 있습니다. 이 운영 모델은 Legora의 플랫폼을 감사, 세무, 컴플라이언스 및 리스크 관리 분야로 확장하는 데 사용되고 있습니다.