한은 "AI로 텍스트 분석시 유용한 경제 정보 파악 "

'증권사 리포트 텍스트 분석' 보고서

AI 이미지. ⓒ픽사베이

인공지능(AI) 등 통계 기법을 활용해 방대한 텍스트를 분석할 경우 유의미한 경제적 정보를 얻을 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 향후 텍스트를 활용해 보다 깊이 있는 경제 정보를 얻기 위해서는 GPT와 같은 거대 통계 모형을 구축할 필요성이 제기된다.

16일 한국은행이 발표한 'AI 알고리즘을 이용한 산업 모니터링:증권사 리포트 텍스트 분석(BOK 이슈노트)' 보고서에 따르면 AI 등 통계 기법을 이용해 많은 사람들의 언어를 분석하면 숫자 정보로 파악할 수 없는 정보를 얻을 수 있는 것으로 나타났다.

해당 연구는 지난 2019년부터 작년까지 52개 증권사 1079명의 애널리스트가 작성한 2283개 기업에 대한 기업 분석 보고서(12만8000건)를 알고리즘으로 입수해 자연어처리 기법을 통해 진행됐다.

증권사 애널리스트들의 기업평가 보고서를 빅데이터로 구축하고, 경기 향방에 대한 유의미한 정보를 추출하기 위한 목적이다. 연구에서는 증권사 보고서에서 나타나는 숫자 정보를 모두 제거했고, 텍스트 정보만을 이용해 애널리스트들의 생각을 취합했다.

구체적으로는 ▲업종별 업황 지수 ▲기업경영환경 변화요인표 ▲특정 이벤트에 대한 영향도 및 평가 ▲산업 간 유사도 지표 ▲지역별 기업 업황 지수 등을 파악했다.

전산업 텍스트 업황과 거시 정량지표와의 시차 상관계수를 나타낸 그래표. ⓒ한국은행

애널리스트들이 평가하는 기업 업황을 산업별로 추정한 결과, 새롭게 제시한 텍스트 업황 지수는 GDP, BSI 등 거시경제 지표를 예측하는 데 매우 유용한 것으로 나타났다. 특히 코스피 컨센서스 전망치에는 나타나지 않는 경기선행지수로의 일방향적 인과관계가 텍스트 지표에는 존재했다.

한은은 애널리스트들이 제시하는 텍스트 정보에 숫자가 전달하지 못하는 새로운 정보가 반영되고 있을 가능성을 내포한다고 설명했다.

또 기업경영환경 변화요인표를 추정한 결과에서는 산업별 이슈를 한눈에 알 수 있어 산업 동향 파악 매우 유용하게 활용할 수 있다는 설명이 나온다.

아울러 이번 연구에서는 신종 코로나바이러스 감염증, 러·우 전쟁, 환율, 금리 등 주요 경제 이슈에 대한 전문가들의 견해를 취합해 영향도 및 평가 지표로 정량화했다.

통상 특정 이벤트의 산업별 영향을 정량화해 비교하는 것이 어렵다는 점에서 해당 지표들의 효용성이 매우 높다는 평가다. 또 설문조사 없이도 전문가들의 생각을 파악할 수 있다는 점에서 유용하다는 설명이다.

증권사 리포트에서 산업 간 공통으로 나타나는 키워드를 분석해 유사도 지표를 추정한 결과, 산업 분석 및 전망 등에도 다양하게 활용할 수 있을 것이란 전망이다. 리포트 대상 기업을 본사 소재지 기준으로 분류해 업종별 업황과 변동요인을 지역별로 추정한 결과에서도 해당 지표가 지역별 산업 동향 파악에 유용하게 활용 가능하다는 결과가 도출됐다.

서범석 한은 조사국 거시모형팀 과장은 "텍스트는 정보를 주고받는 가장 기본적인 수단"이라며 "전달하는 정보 범위에 한계가 없다는 점에서 텍스트 분석 기술은 경제 분야에서도 활용 가치가 매우 높다"고 말했다.

이어 "방대한 양의 텍스트 정보를 알고리즘으로 취합할 수 있다면, 기업정보의 1차 생산자인 애널리스트들의 생각을 실시간으로 취합할수 있다"며 "이는 정보의 2차 가공자인 경제 분석 연구자들의 업무 효율을 크게 개선시킬 수 있을 것"이라고 덧붙였다.