한국은행, 통계학회와 공동 포럼…"AI 활용으로 경제통계 진화"

유상대 부총재 "통계연구에도 AI 활용 확산"

한국은행이 19일 한국통계학회와 '경제통계의 진화 : AI 활용과 통계방법론의 확장'이라는 주제로 공동포럼을 개최했다.

이날 행사엔 학계·유관기관·한은 등 통계 작성 실무자와 분석 전문가가 참여해 연구 결과를 발표하고 관련 지식을 공유했다. 이번 포럼에서 양 기관은 인공지능(AI)과 빅데이터를 활용해 데이터 분석과 통계 작성에 대한 방법론을 확장한 연구 결과들을 공유하고 향후 도전 과제를 모색할 예정이다.

유상대 한은 부총재는 이날 포럼에 참석해 "최근 들어 AI 발전 속도가 더욱 가속화되면서 다양한 분야에서 인공지능의 활용이 확산되고 있다"며 "한은과 통계학회도 시대적 흐름에 발맞춰 이번 포럼 주제를 정했다"고 밝혔다.

그러면서 그는 "지난 10년간 공동포럼을 통해 다양한 주제를 공유했고, 그 과정에서 디지털 경제, 인공지능, 빅데이터 등에 대해서도 꾸준히 논의해왔다"며 "오늘 제시되는 다양한 연구성과와 아이디어들이 학계와 정책 현장에서 널리 활용돼 우리 경제를 이해하고 대응하는 데 큰 도움이 되길 바란다"고 덧붙였다.

이날 오후까지 이어지는 포럼에서는 초청 강연과 논문발표, 토론 등 3개 세션을 다룰 예정이다.

세션1 발표자인 오희석 서울대 통계학과 교수는 경제·금융 데이터 분석과 예측의 정확도를 높일 수 있는 '데이터 적응 요인모형'을 강연한다. 오 교수는 이 자리에서 주가 수익률이나 실업률 예측에서 특이적 변동성 구조를 보다 정밀하게 포착하고 예측 정확도를 높일 수 있는 통계 모형을 제시할 예정이다.

세션2에서는 전통적 경제지표 이외에 뉴스 데이터, 이미지, 주식시장 수급 동향 등 다양한 정보를 활용해 경제지표를 설명·예측하는 새로운 방법론을 고찰한다. 서범석 숙명여대 통계학과 교수는 환율 예측 시 거시경제 데이터뿐 아니라 환율 추세 이미지, 뉴스 데이터 등 멀티뷰 데이터를 활용해 예측력을 향상시키는 방법론을 제안한다. 한희준 성균관대 통계학과 교수는 주가지수 변동성 예측을 위해 신경망 기반의 새로운 모형(Multi-Input LSTM)을 도입해 변동성 예측의 정확도를 높이는 방법론을 제시한다.

세션3에서는 한은의 통계연구 성과를 발표한다. 김소정 한은 통계연구팀 과장은 2022년부터 실험적 통계로 편제·발표하고 있는 뉴스심리지수의 활용도와 신뢰도를 높이기 위해 소규모 언어 모델(SLM)을 이용해 지수를 산출하는 새로운 방법론을 제시한다. 일부 문장에 기반해 작성된 기존 지수와 달리 SLM을 활용해 경제기사 전체를 학습한 결과를 바탕으로 뉴스심리지수를 산출했다. 이와 함께 김기용 통계정보팀 과장과 투입산출팀 조사역이 머신러닝 기법을 활용해 한국의 데이터 생산액을 시산한 결과도 공유한다. 데이터 및 데이터베이스 산출액을 반영할 경우 2020년 국내총생산(GDP)은 56조3000억원 증가(GDP의 3%)하는 것으로 나타났다.

김혜민 기자 hmin@asiae.co.kr