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[IT뉴스]“10조원 풀면 소비도 10조원 늘까”…챗GPT로 예측 정교화

온카뱅크관리자

2026-11-11 15:47:24

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> ‘오픈AI 지원’ 권혁구 난양공대 교수 연구팀 소비쿠폰 효과 예측 오차 25%서 10%로 줄여 가계부 거래 데이터 활용해 실제 소비와 대조 내년 3월까지 사용 기한·사용처별 효과 비교 
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 [이데일리 신영빈 기자] 정부가 10조원어치 소비쿠폰을 지급하면 실제 소비도 10조원 늘어날까. 지원금을 모두 사용했다고 해서 그만큼 새로운 소비가 발생했다고 볼 수는 없다. 원래 자기 돈으로 구매하려던 물건을 소비쿠폰으로 샀다면 지출 수단만 바뀐 셈이기 때문이다.
 인공지능(AI)을 활용해 이러한 정책 효과를 사전에 예측하고 지원금의 지급 방식에 따른 차이까지 분석하려는 연구가 진행되고 있다.
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 <img alt="권혁구 싱가포르 난양공과대학교(NTU) 석좌교수가 11일 개최된 ‘오픈AI 인사이트 정책 연구에서의 AI 활용’ 미디어 세션에서 소비쿠폰 정책 조건에 따른 가계 소비 반응 시뮬레이션 연구를 설명하고 있다. (사진=오픈AI)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/11/Edaily/20261111154119238nszd.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="q8Qob9MVru" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/11/Edaily/20261111154119238nszd.jpg" width="658">
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 권혁구 싱가포르 난양공과대학교(NTU) 석좌교수가 11일 개최된 ‘오픈AI 인사이트 정책 연구에서의 AI 활용’ 미디어 세션에서 소비쿠폰 정책 조건에 따른 가계 소비 반응 시뮬레이션 연구를 설명하고 있다. (사진=오픈AI)
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 권혁구 싱가포르 난양공과대학교(NTU) 석좌교수는 11일 서울 오픈AI코리아 사무실에서 열린 ‘오픈AI 인사이트: 정책 연구에서의 AI 활용’ 미디어 세션에서 챗GPT 기반 소비 예측 연구의 진행 상황을 공개했다.
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 권 교수는 “처음에는 예측 오차가 25% 정도 나와 가능할까 하는 의구심도 있었다”라며 “지금은 10% 정도로 줄어들었고 계속 정교화하는 과정을 반복하고 있다”고 말했다.
 이번 연구는 오픈AI ‘산업정책 연구 지원 프로그램’ 지원을 받아 진행된다. 전 세계 400개 이상 제안 가운데 선정된 14개 과제 중 하나다. 연구진은 지난해 민생회복 소비쿠폰 1차 지급을 대상으로 GPT가 소비자 지출 변화를 얼마나 정확하게 예측하는지 검증하고 있다.
 연구의 핵심은 소비쿠폰 사용액과 실제 추가 소비를 구분하는 것이다. 가령 평소 월 200만원을 지출하던 사람이 지원금을 받은 달에 220만원을 썼더라도 증가분 모두를 정책 효과로 볼 수는 없다. 계절적 요인이나 기존 소비 계획 등이 영향을 미쳤을 수 있기 때문이다.
 권 교수는 “지원금이 모두 사용됐다는 사실은 확인할 수 있지만 그 금액만큼 새로운 소비가 생겼다고 말하기에는 무리가 있다”며 “중요한 질문은 전체적으로 효과가 있느냐 없느냐를 넘어 어떤 조건에서 누구에게 얼마나 효과가 나타나는가”라고 설명했다.
 연구진은 국내 가계부 애플리케이션에 축적된 금융거래 데이터를 구매해 활용하고 있다. 특정 카드사에 한정되지 않고 여러 금융기관의 거래 내역을 종합적으로 살펴볼 수 있다는 장점이 있다.
 소비쿠폰 지급 이전의 급여 수준과 지출 규모, 소비 시기와 사용처 등을 분석해 개인별 소비자 프로필을 만든다. 여기에 지급액과 사용 기한 등 정책 조건을 더해 GPT에 입력하면 해당 소비자가 지원금을 받은 뒤 지출을 얼마나 늘릴지 예측하는 방식이다.
 예측 결과는 실제 소비쿠폰 지급 이후 거래 기록과 비교한다. 한국은행이 신용카드 자료를 토대로 분석한 소비쿠폰 효과 추정치도 외부 검증 자료로 활용할 계획이다.
 권 교수가 공개한 약 10%의 예측 오차는 현재 진행 중인 내부 검증의 잠정적인 결과다. 연구진은 입력 정보와 GPT 모델을 달리하며 정확도를 개선하고 있다. 전체 소비 증가 규모뿐 아니라 소득집단별·개인별 반응도 얼마나 정확하게 예측할 수 있는지 살펴본다.
 기존 경제학 연구에서도 소비자를 가상의 의사결정 주체로 설정하는 에이전트 기반 모형(ABM)이 활용돼 왔다. 다만 이 방식은 소득과 나이, 가구 구성 등에 따른 행동 규칙을 연구자가 직접 설정해야 한다. GPT는 소비자의 특성과 정책 조건을 바탕으로 예상 행동을 생성해 복잡한 규칙을 일일이 작성하는 부담을 덜어준다.
 그렇다고 GPT가 반드시 더 정확한 결과를 내놓는 것은 아니다. 권 교수는 “기존에는 연구자가 직접 규칙을 설정했지만 지금은 GPT가 이를 맡으면서 부담이 줄어든 대신 편향의 원천이 연구자에서 GPT로 넘어간다”며 “편향이 없는 모델은 없다”고 말했다.
 최신 모델이 오히려 연구 결과를 왜곡할 가능성도 있다. 이미 공개된 소비쿠폰 효과 분석 보고서를 최신 GPT가 학습했다면 실제 예측 능력과 관계없이 정답에 가까운 결과를 내놓을 수 있기 때문이다. 연구진은 과거 모델을 우선 활용하고 여러 버전을 교차 검증하고 있다.
 개인정보 보호도 검토 대상이다. 권 교수는 “데이터 제공에 동의한 이용자의 비식별화된 데이터를 연구 목적으로 구매했다”며 “GPT에 개별 거래 내역을 그대로 입력하는 것이 아니라 카페 지출이 월 지출의 10% 정도라는 식으로 정보를 가공해 제공하고 있다”고 설명했다.
 연구진은 올해 말까지 실제 정책에 대한 예측력 검증을 마치고 내년 3월까지 정책 대안 비교를 완료할 계획이다. 소비쿠폰 사용 기한을 늘리거나 사용처를 변경했을 때 추가 소비가 발생하는지, 단순히 구매 시점이나 장소만 달라지는지 비교한다.
 권 교수는 AI가 정책 결정 자체를 대신할 수는 없다고 강조했다. 소비 진작 효과가 큰 정책과 저소득층 지원에 중점을 둔 정책 중 어느 쪽을 선택할지는 사회적 가치 판단이 필요하다는 설명이다.
 권 교수는 “GPT나 AI가 근거를 바탕으로 한 의사결정까지 해줄 수는 없다고 생각한다”며 “소모적인 정치적 찬반 논쟁을 근거 기반의 정책 설계 문제로 전환하는 것이 이번 연구의 궁극적인 목적”이라고 말했다.
 음성원 오픈AI 코리아 커뮤니케이션 총괄은 “다양한 분야의 연구자들이 오픈AI의 기술을 활용해 새로운 연구 방식을 시도하고 그 가치를 확인하면서 AI의 혜택이 더 많은 연구 현장과 사회 전반으로 이어지기를 바란다”고 말했다.
 신영빈 (burger@edaily.co.kr) 
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