한은 “AI 이용한 뉴스 어조, 소비자물가상승률 1~2분기 선행”

향후 인플레 전망 유용

ⓒ한국은행

인공지능 언어모형을 이용해 뉴스기사의 인플레이션 어조를 측정한 결과 2002년 이후 뉴스기사를 대상으로 시산한 인플레이션 어조지수는 여러 물가지수를 선행하는 모습을 보였으며, 특히 소비자물가상승률 추세를 판단하는 데 유용하다는 분석 결과가 나왔다.

한국은행은 17일 ‘인공지능 언어모형을 이용한 인플레이션 어조지수 개발 및 시사점’ 자료를 통해 이같이 밝히며 인플레이션 어조지수(현재)는 5개월 후(상관시차 –5) 소비자물가상승률(전년 동기 대비)과 가장 높은 양의 상관관계(0.57)를 보였다고 강조했다.

한편, 생산자물가지수(0.76), 수출·수입물가지수(0.62, 0.74) 등이 어조지수와 강한 상관관계를 보인 것에 비해 농산물및석유류제외지수는 상대적으로 낮은 계수(0.45)와 긴 상관 시차(-8)을 보였다.

이는 국내 경기의 영향을 크게 받는 서비스 가격에 비해 글로벌 공급충격, 지정학적 리스크의 영향을 크게 받는 원자재, 중간재 관련 언론보도의 비중이 더 크기 때문인 것으로 풀이된다.

한은은 “동 모형을 이용해 측정한 각 뉴스기사 문장의 인플레이션 어조를 평균해 인플레이션 어조지수를 시산한 결과 인플레이션 어조지수는 소비자물가 변동과 관련해 고유한 정보를 가지고 있으며 인플레이션 전망에도 유용하다”고 말했다.

한은은 인터넷 포털 사이트에서 물가 관련 키워드로 검색해 조회되는 지난 20여년간 총 188만 뉴스기사의 6406만개 문장을 수집하고, 이중 임의로 추출한 5000개 뉴스기사 문장을 대상으로 각 문장의 현재와 미래 인플레이션 어조를 상승, 중립, 하락으로 분류함으로써 어조분류 모형을 훈련했다.

인플레이션 어조지수 및 소비자물가 상승률 변곡점. ⓒ한국은행

변곡점 분석 결과 인플레이션 어조지수의 변곡점은 소비자물가상승률 변곡점을 대체로 1~2분기 시차를 두고 선행하는 것으로 나타나 소비자물가상승률의 추세를 판단하는 데 활용 가능함을 시사했다. 총 8건의 어조지수 변곡점중 7건이 소비자물가상승률 변곡점을 2분기 이내 선행 또는 동행한 것이다.

저물가 기조가 장기간 이어진 2011~16년을 제외하고 어조지수 변곡점은 소비자물가상승률 변곡점을 1~2분기 시차를 두고 선행하였다. 그러나, 감염병 유행으로 경제 불확실성이 확대된 2020년의 경우 어조지수와 물가상승률 모두 2020년 2분기 저점을 기록한 이후 급격히 상승했다.

특히 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 유행으로 경제 불확실성이 확대된 2020년 2분기에 어조지수와 물가상승률이 저점을 기록한 이후 전례 없이 빠르게 증가한 것으로 나타났다.

또한, 인플레이션 전망모형의 예측변수로서 어조지수를 적용해본 결과 전반적으로 벤치마크 모형보다 높은 전망성과를 보였다.

한은은 “인공지능 언어모형을 통해 텍스트 데이터를 다양한 경제분석에 활용하고, 내부적으로도 문서 요약, 분류 등 업무 생산성 제고에 활용할 계획”이라며 “자체적으로 경제･금융 분야에 특화된 인공지능 언어모형을 개발해 텍스트 분석의 정확도를 보다 개선할 계획이며, 동 모형의 성능이 검증되면 행외 일반연구자도 활용할 수 있도록 공개하는 방안을 검토할 것”이라고 덧붙였다.