유상대 한은 부총재 "AI 활용해 GDP 현실반영도 높인다"

한은, AI 활용해 데이터 생산액 추정해보니

데이터 부가가치 68.5조원…GDP 3.62% 수준

데이터 생산 반영 전산업 시산 결과 GDP 3.0%↑

유상대 한국은행 부총재 [사진=연합뉴스]

유상대 한국은행 부총재가 19일 "소규모 언어모델(SLM)과 머신러닝 등을 활용한 연구들로 국민계정(SNA)의 현실반영도가 높아질 것"이라고 말했다.

유 부총재는 이날 오전 한은 별관에서 '경제통계의 진화: 인공지능(AI) 활용과 통계방법론의 확장'을 주제로 열린 한국통계학회와 공동포럼에서 "AI 발전이 가속화되면서 AI의 활용이 확산되고 있다"며 이같이 말했다.

이번 포럼에서 김기용 한은 과장과 강인성 조사역은 'AI를 활용한 데이터 생산액 추정과 국민계정 반영' 연구를 발표했다. 국민계정 통계의 새로운 국제기준인 '2025 SNA' 이행의 일환이다.

연구에 따르면 데이터를 생산요소로 고려해 산업별 2020년 기준년 생산액을 시산하면, 국내총생산(GDP)이 약 56조3000억원(GDP의 3.0% 수준)이나 증가하는 것으로 나타났다. 

데이터·데이터베이스의 부가가치는 68조5000억원으로 산출됐다. 이는 GDP의 3.62% 수준이자, 지식재산생산물투자(132조원)의 약 52%를 차지하는 규모다. 

산업별로는 IT서비스와 관련이 높은 산업(전문 과학 및 기술 관련 서비스업, 정보통신업) 혹은 종사자 수가 많은 산업(도소매업)에서 데이터 생산액이 높게 나타났다. 

김 과장은 "AI(인공지능)가 확산되면서 데이터 기반 산업 비중이 급증하는데 현행 국민계정 체계는 데이터생산 활동을 포착하지 못하고 있다"며 "빠르게 성장 중인 데이터 생산을 포착해 통계에 반영함으로써 국민 계정의 현실 반영도 제고가 가능하다"고 밝혔다.

이외 김소정 한은 과장은 'Small Language Model을 활용한 뉴스심리지수' 에 대해서 뉴스심리지수의 신뢰도를 높이기 위해 소규모 언어 모델을 이용한 방법론을 제시했다. 

유 부총재는 "이날 나온 연구 성과와 아이디어들이 학계와 정책 현장에서 널리 활용돼 우리 경제를 이해하는데 큰 도움이 되기 바란다"고 말했다.