박희수 두나무 머신러닝팀 연구원は、「시장 반응형 이벤트 타임라인 요약: 가격 신호 통합을 통한 금융 뉴스 이해도 향상(원문: Market-Aware Event Timeline Summarization: Integrating Price Signals to Improve Financial News Understanding)」という論文を発表し、自身で開発したシステムを直接デモンストレーションした。
김대현 두나무 최고 데이터 책임자(CDO)は、「今回のAAAI発表は、두나무のAI技術が世界的に認められただけでなく、実際に情報の非対称性を解消できる実用性を証明したことに意義がある」と述べ、「今後もAI技術を活用して投資者により価値ある情報を提供し、市場の透明性向上に貢献していきたい」と語った。
두나무 머신러닝팀, AAAI 2026 デモトラック選出 - AI技術による金融ニュース分析システムのデモンストレーション
ソース：DigitalToday オリジナルタイトル：두나무 머신러닝팀, ‘AAAI 2026’ 데모트랙에 선정 オリジナルリンク：![박희수 두나무 머신러닝팀 연구원이 AAAI 2026에서 연구 성과를 발표 하고 있다. [사진: 두나무]](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-e67991dd46-301815a35e-8b7abd-e2c905)
두나무は、自社の機械学習チームの論文が国際人工知能学会「Association for the Advancement of Artificial Intelligence(AAAI)」のデモトラック(Demo Track)に採択され、成功裏にデモを行ったことを明らかにした。
AAIは、世界中の人工知能(AI)研究者が最新技術と研究成果を発表する権威ある学会であり、世界三大AI学会の一つとされている。
두나무の機械学習チームの論文は、競争の激しいデモトラックに選ばれた。デモトラックは、理論の発表を超えて実際に動作するシステムを直接デモンストレーションし、技術の有効性を評価するトラックであり、研究成果を応用例として証明しなければならない。
박희수 두나무 머신러닝팀 연구원は、「시장 반응형 이벤트 타임라인 요약: 가격 신호 통합을 통한 금융 뉴스 이해도 향상(원문: Market-Aware Event Timeline Summarization: Integrating Price Signals to Improve Financial News Understanding)」という論文を発表し、自身で開発したシステムを直接デモンストレーションした。
この研究は、ニュースデータとデジタル資産の価格チャートの変動データを結合し、価格変動の原因となった重要なニュースだけを選別して提供するシステムである。
従来は、実際の価格変動に影響を与えた重要なニュースを識別することが難しく、価格の上下動の原因を即座に把握することが困難だった。この課題を解決するために、두나무の機械学習チームは、巨大言語モデル(LLM)と価格変動性(Volatility)指標を結合した新しいモデルを提案した。
▲ニュースフィードからデジタル資産関連のイベントを自動抽出し、▲価格変動性が高かった時点で変動の原因となるイベントだけを選別し、▲LLMが該当イベントおよびその背景知識を要約してチャートとともにタイムライン形式で可視化し、投資者がチャートの動きの背景を直感的に理解できるよう支援する。
김대현 두나무 최고 데이터 책임자(CDO)は、「今回のAAAI発表は、두나무のAI技術が世界的に認められただけでなく、実際に情報の非対称性を解消できる実用性を証明したことに意義がある」と述べ、「今後もAI技術を活用して投資者により価値ある情報を提供し、市場の透明性向上に貢献していきたい」と語った。