[서울=뉴시스] 조현아 기자 = 거시경제와 금융변수에 인공지능(AI) 딥러닝 기법을 적용하면 경제 예측력을 높이는 데에 도움이 될 것이라는 분석이 나왔다.

2일 한국은행의 'BOK 경제연구'에 게재된 '딥러닝을 활용한 거시경제 및 금융 변수의 분석 및 예측' 보고서(김수현 한은 디지털 혁신실 과장 작성)에 따르면 김 과장이 월별 수출(통관 기준)과 일간 원·달러 환율 변수에 대해 딥러닝과 계량모형간 단기 예측력을 비교한 결과 딥러닝을 적용한 예측치의 오차범위가 더 좁고, 예측력도 높았던 것으로 나타났다.

수출 예측치의 경우 계량경제학 기법과 딥러닝의 예측결과가 비슷한 수준을 보였으나, 예측오차 범위는 딥러닝이 현저하게 좁았다. 원·달러 환율 예측치에서는 딥러닝의 예측력과 오차범위가 모두 우월한 것으로 조사됐다. 외환시장 변동성과 리스크를 확대시키는 이슈가 발생했을 때에는 딥러닝의 예측오차범위도 커졌다.

딥러닝은 인공지능을 구현하는 머신러닝 기법의 주류로 공학, 통계학, 각종 산업분야에서 폭넓게 활용되고 있다. 경제학에서는 머신러닝 기법 도입이 초기 단계에 머물러 있는 상황이다. 

김 과장은 "거시경제와 금융변수에 딥러닝 적용이 가능할 경우 다양한 정형·비정형 데이터를 보완적으로 활용할 수 있어 경제예측 방법론 개선에 도움이 될 것"이라며 "기존 계량경제학적 접근방법의 한계를 보완하기 위해 빅데이터와 전산기술을 기반으로 경제학적 분석 목적에 적합한 딥러닝 기법을 개발해 활용할 필요가 있다"고 말했다.

다만 공표 주기가 길어 시계열이 짧거나 금융 변수처럼 변동성이 심한 경우에는 딥러닝을 직접 적용하는 데에 한계가 있다는 분석이다. 김 과장은 "아직 모든 분야에 있어 예측력이 우수하다고 보기 어렵고, 어떤 변수에 의햐 영향을 받는지 설명이 어렵다는게 단점"이라고 설명했다.

딥러닝 기법은 향후 경제전망 등에도 활용될 수 있을 것이라는 관측이다. 한은은 이러한 AI 등 디지털 신기술을 정책 수행과 내부 경영에 적용하기 위해 디지털혁신실을 신설한 바 있다. 김 과장은 "예를 들어 기존 계량 경제학 모형에서는 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19)과 같은 위기가 왔을 때 그것을 탐지해내는게 불가능하지만 AI를 활용하면 비정형 데이터 등을 활용해 기존 모형 전망과는 다른 전망을 내놓을 수 있다"며 "그런 측면에서는 딥러닝이 위기 예측에 있어 더 유용할 수 있다"고 강조했다.

이어 "향후 딥러닝 기법을 국내총생산(GDP) 전망 등에도 활용하기 위해 준비 중에 있다"며 "뉴스심리지수 등에도 딥러닝의 성능이 좋다면 활용할 계획이 있다"고 말했다.


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