[더테크 뉴스]최근 IT업계 화두는 단연 챗GPT(ChatGPT)다. 챗GPT는 미국의 오픈 에이아이(Open AI)가 개발한 대화 전문 인공지능(AI) 챗봇이다. 자기소개서 작성부터 보고서 분석, 반도체 분야까지 인공지능은 분야를 막론하고 그 경계를 넘나들고 있다.

이 같은 상황에서 챗GPT 등 인공지능 기술을 활용하면 국내총생산(GDP), 기업경기실사지수(BSI) 등 거시경제 지표를 예측하는 데 매우 유용하다며 산업별 변동요인 파악에도 효과적이라는 분석이 나왔다. 자연어처리 기술을 활용할 경우 수많은 양의 글자를 쉽게 취합하고 정량화할 수 있기 때문이다.

한국은행은 2월 16일 ‘AI 알고리즘을 이용한 산업모니터링: 증권사 리포트 텍스트 분석’을 주제로 BOK 이슈노트 보고서를 발간했다.

서범석 한국은행 조사국 거시모형팀 과장은 이 보고서에서 인공지능 등 통계 기법을 이용하면 무수히 많은 사람의 언어를 종합해서 빠르게 분석하는 것이 가능하다고 밝혔다.

본 연구는 기업분석 전문가인 증권사 애널리스트들의 기업평가 보고서를 빅데이터로 구축하고 의미 있는 경제적 정보를 추출하기 위해 주력했다. 특히 수치로 나타나는 지표는 모두 제외했다. 오로지 글자에 나타나는 정성적 정보만을 이용해 애널리스트들의 생각을 취합했다.

서범석 과장은 “증권사 보고서 글자 분석을 통해 환율, 금리 등 주요경제 이슈에 대한 전문가들의 견해를 알고리즘으로 취합했다”며 “취합 결과를 새로운 정량 지표로 제시했다”고 설명했다.

또한 “증권사 보고서의 글자를 분석하면 환율, 금리 등 주요경제 이슈에 대한 전문가들의 견해를 종합해서 파악하는 게 가능하다”고 분석했다.

인공지능 등 통계 기법 발전시켜야

서범석 과장은 이번 연구에서 기업분석 전문가인 증권사 애널리스트들의 기업평가보고서 12만8,000건을 빅데이터로 구축했다. 이어 유의미한 산업별 모니터링 정보를 추출했다.

이를 위해 자연어처리 등 다양한 통계 기법으로 글자 정보를 가공했다. 동 과정의 알고리즘화를 통해 사람의 개입 없이 산업동향을 파악하는 방안도 점검했다.

서범석 과장은 “글자 지표와 경기선행지수 순환변동치와의 그랜저(Granger) 인과관계를 분석해 보면 코스피 컨센서스 전망치에는 나타나지 않는 경기선행지수로의 일방적 인과관계가 글자 지표에는 존재하는 것으로 나타난다”고 밝혔다.

이 같은 결과는 애널리스트들이 제시하는 글자 정보에 숫자가 전달하지 못하는 새로운 정보가 반영되고 있을 가능성을 시사한다는 점도 강조했다.

한편 이번 연구에서 제시한 글자 분석과정은 통계 알고리즘을 이용했다. 웹 스크래핑을 통한 보고서 입수부터 ▲업황 파악 ▲변동요인 분석 ▲분석 결과 시각화까지 모두 알고리즘화가 가능하도록 설계됐다.

서범석 과장은 “자연어처리를 이용한 경제분석은 아직 연구 초기단계”라면서도 GPT 모형 등 최근 기술발전속도를 생각하면 조만간 스스로 정보를 취합하고 경제 판단을 내릴 수 있는 통계모형 실현이 가능할 것으로 판단했다.

그는 또 “본 연구에서 제시한 알고리즘 등 글자 분석 연구를 지속할 필요가 있다”며 “경제분야 연구 효율이 개선될 수 있도록 인공지능 등 통계 기법을 계속 발전시켜야 한다”고 제언했다.