유상대 한국은행 부총재가 19일 "소규모 언어모델(SLM)과 머신러닝 등을 활용한 연구들을 통해 국민계정의 현실반영도가 높아질 것으로 기대된다"고 밝혔다.
유 부총재는 이날 오전 서울 중구 한은 컨퍼런스홀에서 열린 '2025 한국통계학회-한국은행 공동포럼' 환영사를 통해 이같이 말했다.
유 부총재는 "최근 AI(인공지능) 발전 속도가 가속화되면서 다양한 분야에서 인공지능 활용이 확산된다"며 "시대적 흐름에 맞춰 이번 포럼 주제를 '경제통계의 진화: AI 활용과 통계방법론의 확장'으로 선정했다"고 말했다.
포럼에서는 뉴스데이터와 시장 수급동향 등의 정보를 활용해 금융시장을을 예측하는 방법론을 논의한다. 또 소규모 언어모델을 활용한 뉴스심리지수 개선, 머신러닝을 이용한 데이터 생산액 시산 등 한은 연구도 소개한다.
유 부총재는 "2022년부터 실험적 통계로 편제·발표하고 있는 뉴스심리지수의 활용도와 신뢰도를 높이기 위해 소규모 언어모델(SLM)을 이용해서 지수를 산출하는 새로운 방법론을 제시할 것"이라고 말했다.
이어 "국민계정 통계의 새로운 국제기준인 '2025 SNA(System of National Accounts)' 이행의 일환으로 머신러닝 기법을 활용한 한국의 데이터 생산액 시산 결과도 공유할 예정"이라고 덧붙였다.
그러면서 "지식기반 경제에서 데이터의 중요성을 고려하면 이번 연구를 발전시켜 국민계정의 현실반영도가 높아질 것으로 기대된다"며 "이날 나온 연구 성과와 아이디어들이 학계와 정책 현장에서 널리 활용돼 우리 경제를 이해하는데 큰 도움이 되기 바란다"고 말했다.
