"AI 예측력, 기존 경제분석 모형과 비슷하거나 우월" - 조선비즈

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입력 2020.09.02 06:00

한은 ‘BOK 경제연구 2020-18호’ 발간
딥러닝, 기존 경제전망 모형 대체 가능성

사람 대신 인공지능(AI)이 환율, 수출지표, 국내총생산(GDP) 성장률 등 각종 경제지표를 전망하는 날이 가까워지고 있다. 당장 실무에 적용할 수 있는 수준은 아니지만 AI를 활용한 딥러닝의 예측력이 기존의 경제분석 모형과 비슷하거나 오히려 우월하다는 연구결과가 나왔다.

2일 한국은행이 발표한 ‘BOK 경제연구-딥러닝을 활용한 거시경제 및 금융 변수의 분석 및 예측’에서 딥러닝을 활용해 월별 수출 예측치를 분석한 결과, 기존 계량경제학 기법과 예측력 자체는 비슷한 수준이었지만, 오차범위는 좁은 것으로 나타났다.

예측성능을 비교하는 지표에서 계량경제학 기법을 활용한 벡터자기회귀모형과 딥러닝의 예측치는 각각 36억6000만달러, 39억2000만달러로 유사했다. 오차범위의 경우 벡터자기회귀모형이 150억~200억달러인 반면, 딥러닝은 50억~100억달러 수준에 그쳤다.

원·달러 환율 전망에서는 딥러닝 예측결과가 예측력과 오차범위 측면 모두 계량경제학 기법보다 뛰어났다. 벡터오차수정모형과 딥러닝의 예측성능비교 지표는 각각 6.82원, 5.26원으로 오차 범위는 각각 30~40원, 5~40원 수준이었다. 외환시장 변동성이 커지는 특이 이벤트가 발생했을 때는 오차범위가 확대됐다.

신종 코로나 바이러스 감염증(코로나19) 사태와 같은 경제 위기를 미리 탐지하기에도 딥러닝이 더 유용할 것으로 예상됐다. 과거 통계자료를 기반하는 기존 경제분석 모형과 달리 딥러닝은 텍스트, 이미지와 기타 비정형 데이터를 종합적으로 활용하는 만큼 정보력이 많다는 장점이 있기 때문이다.

김수현 한은 디지털혁신실 과장은 "무엇을 데이터로 쓰느냐에 따라 다르겠지만 시장에 이상현상이 발생했을 때 AI가 기존 모형 전망 시스템보다 유리할 수 있다"며 "과거 통계에서는 확인할 수 없는 실시간 뉴스기사, 소셜미디어 자료 등을 딥러닝은 활용할 수 있기 때문에 미래 상황에 대한 위험변수를 예측할 수 있다"고 설명했다.

그러면서도 "다만 빅데이터를 다루는 딥러닝 특성상 분기별로 편제되는 GDP 등 빈도가 낮은 데이터를 어떻게 극복할지는 앞으로 해결해야 할 과제"라며 "어떤 예측 결과가 나왔을 때 그 결과가 나온 과정이나 도출 배경을 논리적으로 설명하는 방법도 함께 고민해야 할 것"이라고 덧붙였다.

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