한국은행이 한국통계학회와 손잡고 인공지능(AI)과 빅데이터 기술을 접목해 국가 경제통계의 정확성과 속보성을 끌어올리는 방안에 대한 집중 모색에 나선다.
한은은 오늘(11일) 오전 서울 중구 한국은행 별관 컨퍼런스홀에서 한국통계학회와 공동으로 'AI, 데이터, 그리고 경제통계 : 변화하는 환경과 새로운 접근'을 주제로 공동포럼을 개최한다고 밝혔다. 이번 포럼은 AI 기술 발전과 급변하는 데이터 환경 속에서 중앙은행이 다루는 미시·거시 데이터 불일치 완화 방법론을 논의하고, 안전한 AI 활용 및 분배 통계 고도화 방안을 모색하기 위해 마련됐다.
포럼 첫 번째 초청강연에서는 박민규 고려대 통계학과 교수가 공식 통계의 정확성과 적시성을 확보하기 위해 전통적 통계기법과 최신 머신러닝 기술의 융합 필요성을 역설한다. 박 교수는 이 자리에서 머신러닝 기반 '전이학습(Transfer Learning)'을 활용한 거시경제 나우캐스팅(단기 속보성 예측)과 국가 간 성장률 예측 사례를 소개하고 국가 공식 통계에 안전하게 안착시키기 위한 검증 체계 구축을 제안할 예정이다.
두 번째 세션에서는 데이터 불일치와 환경 변화에 따른 모델 신뢰성 확보 방안이 다뤄진다. 박세호 홍익대 산업·데이터공학과 교수는 미시자료와 거시통계 간 격차를 '분포 변화(Distribution Shift)' 관점에서 분석에 나선다. 이어 송경우 연세대 응용통계학과 교수는 변화하는 환경에 유연하게 적응하는 '자가진화 AI 에이전트' 구축 방향을 제시하는 한편, AI의 고질적 한계로 꼽히는 생성 환각(Hallucination)과 불확실성을 통계학적으로 통제·보완하는 기법을 소개한다.
이번 포럼에서는 한은 실무진들도 직접 나서 AI 기반 통계 개발과 분배 통계 고도화 연구 결과를 발표한다. 김소정 한은 통계연구팀 과장이 '통계변동 해석 에이전트'와 '정책판단 모의 에이전트'를 구축해 통계 개발·분석에서의 AI 실무 활용 가능성을 점검하고 박진 한은 분배국민소득팀 과장이 가계분배계정 편제 시 미시자료와 거시자료 간 항목별 격차 원인을 진단·조정해 포괄비율과 소득분위 이동현상을 대폭 개선한 실증 성과를 발표한다.
한은 관계자는 "AI 기술 발전과 데이터 환경의 급변은 경제통계 작성과 분석 방식에도 근본적인 혁신을 요구하고 있다"며 "통계학계 및 유관기관과의 연구 교류를 지속 확대해 공식 통계의 정합성을 높이고, 안전하고 신뢰할 수 있는 통계 체계를 구축해 나갈 것"이라고 말했다.
