유상대 한은 부총재 "AI 활용 경제통계 혁신…정책 대응력 높여야"

'뉴스심리지수·데이터 생산액 산출에 AI 적용' 한은 사례 소개
서울대·학계 연구자들 변동성 예측·시장 분석 방법론 발표
AI·빅데이터 활용도 모색…정책 현장 접목 논의 활발

▲유상대 한국은행 부총재. (한국은행)

유상대 한국은행 부총재가 인공지능(AI) 확산 속에서 경제통계의 신뢰성과 활용도를 높이는 연구가 필요하다며, 학계와 중앙은행의 협력 강화를 강조했다.

19일 유상대 부총재는 '한국통계학회·한국은행 공동포럼' 환영사에서 "AI 발전 속도가 빨라지고 있는 만큼 통계 이론과 기법 개발을 선도하는 학계, 국가통계를 담당하는 한국은행이 함께 대응해야 한다"고 밝혔다.

유 부총재는 "이번 포럼의 주제를 '경제통계의 진화: AI 활용과 통계방법론의 확장'으로 정한 것은 시의적절하다"며, "뉴스심리지수에 소규모 언어모델(SLM)을 적용하고, 머신러닝으로 데이터 생산액을 산출하는 등 한국은행도 새로운 방법론을 시도하고 있다"고 설명했다.

그는 "지식기반 경제에서 데이터의 중요성이 커지는 만큼 연구 성과들이 학계와 정책 현장에서 널리 활용돼야 한다"며, "경제 현실을 이해하고 대응하는 데 큰 도움이 되길 바란다"고 덧붙였다.

이날 포럼은 한국은행과 한국통계학회가 공동으로 마련한 아홉 번째 행사로, '경제통계의 진화: AI 활용과 통계방법론의 확장'을 주제로 진행됐다.

오전에는 서울대 오희석 교수가 '데이터 적응 요인모형'을 강연했고, 이어 뉴스·이미지·시장 수급정보 등을 활용한 금융시장 예측 방법, 신경망 기반 LSTM 모형을 통한 변동성 예측 등이 발표됐다.

오후 세션에서는 한국은행이 SLM을 활용해 뉴스심리지수 산출 방법을 개선한 사례, 머신러닝으로 한국의 데이터 생산액을 시산한 연구 결과를 공개했다. 이는 향후 2025년 개정 국민계정체계(SNA) 이행에도 기여할 것으로 기대된다.

이번 포럼은 학계, 연구기관, 한국은행 통계 담당자와 전문가들이 참여해 AI·빅데이터 기반 통계 방법론의 발전 방향을 모색하고 정책 활용도를 높이는 방안을 논의하는 자리로 마무리됐다.