최근 경기 상황 판단과 전망에 텍스트 데이터를 활용하려는 시도 증가 추세
(사진제공: 한국은행)
한국은행(이하 한은)에 따르면 AI 언어모형을 사용해 뉴스기사에 나타난 인플레이션 어조 변화로 소비자물가 상승률의 추세 전환을 예측할 수 있다.
한은은 "최근 텍스트 분석기법이 발전하면서 각국 중앙은행과 연구기관을 중심으로 뉴스 기사에 반영된 경제 불확실성을 측정하는 등 경기 상황 판단과 전망에 텍스트 데이터를 활용하려는 시도가 늘고 있다"라고 전했다.
인플레이션 어조지수는 지난 2002년 2월부터 올해 6월까지 인터넷 포털 사이트에서 물가 관련 키워드로 검색되는 188만건의 뉴스 기사에서 6406만개 문장 중 임의로 추출한 5000개 문장을 분석했다.
각 문장의 현재와 미래 인플레이션 어조를 상승, 중립, 하락으로 분류하고 각 뉴스 기사 문장의 인플레이션 어조를 평균해 인플레이션 어조 지수를 시사한 결과, 인플레이션 어조지수는 소비자물가지수, 생산자물가지수 등 주요 물가 지표와 높은 상관 관계를 보였다.
인플레이션 어조지수의 추세 전환은 소비자물가 상승률 변곡점을 대체로 1~2분기 시차를 두고 선행했다. 어조지수가 고점 또는 저점을 지나고 1~2분기 이후 물가상승률도 고점 또는 저점을 통과하는 모습을 보였다.
한은은 "이는 인플레이션 어조지수가 인플레이션 추세를 판단하는 데 활용이 될 수 있음을 시사한다"라며 "앞으로 인공지능 언어모형을 통해 텍스트 데이터를 다양한 경제 분석에 활용하고, 내부적으로도 문서 요약, 분류 등 업무 생산성 제고에 활용할 계획"이라고 밝혔다.
한편 지난 20년간 인플레이션 어조 지수 변곡점은 총 8건이었으며, 이 가운데 7건이 물가상승률 변곡점을 2분기 이내 선행 또는 동행했다.
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