"지원금 얼마 주면 소비 늘까?"⋯오픈AI, NTU 가계 지출 변화 예측 모델 개발 연구 지원

[아이뉴스24 최효경 기자] 오픈AI의 지원을 받는 싱가포르 난양공과대학교(NTU) 연구팀이 정부 지원금의 소비 진작 효과를 정책 시행 전에 가늠하는 GPT 기반 예측모델을 개발한다. 연구진은 2025년 민생회복 소비쿠폰의 실제 결과를 검증용 데이터로 삼아 시험한 결과, 쿠폰이 만들어낸 추가 소비에 대한 예측 오차율을 개발 초기 약 25%에서 현재 약 10%까지 낮췄다.

"2025 민생회복 소비쿠폰 결과 기반 예측력 검증⋯오차율 10%까지 줄여"

권혁구 NTU 석좌교수는 11일 서울 오픈AI 사무실에서 열린 '오픈AI 인사이트: 정책 연구에서의 AI 활용' 미디어 세션에서 "정책 의사결정의 큰 흐름을 바꾸지 않는 수준까지 오차를 낮출 수 있을 것으로 보고 연구를 진행하고 있다"고 말했다.

이번 연구는 오픈AI가 전 세계 400여개 제안 가운데 14개를 선정해 지원하는 산업정책 연구 프로그램의 하나다. 연구진이 개발하려는 것은 소비쿠폰의 지급액·사용처·사용기한을 어떻게 설계할 때 소비가 얼마나 늘어나는지를 미리 예측하는 모델이다.

연구진은 이미 시행된 2025년 민생회복 소비쿠폰을 검증 대상으로 활용했다. 권 교수는 "쿠폰 지급 전 소비 기록을 지출 성향·소득 수준·업종별 소비 비중 등으로 요약한 소비자 프로필과 정책 조건을 GPT에 넣어, 지급 뒤의 지출 변화와 추가 소비를 예측하도록 하는 것"이라며 "그 결과를 실제 쿠폰 지급 뒤 소비 기록과 비교해 모델의 예측력을 확인하는 방식"이라고 설명했다.

여기서 말하는 효과는 쿠폰으로 결제한 총액이 아니라 쿠폰이 없었다면 생기지 않았을 '추가 소비'다. 원래 카드로 결제할 물건을 쿠폰으로 대신 산 경우처럼 결제수단만 바뀐 소비는 효과에서 제외한다.

권 교수는 "2025년 소비쿠폰 지급 전 소비 기록과 정책 조건만 GPT에 제시해, 지급 뒤 소비 증가분을 예측하도록 했다"며 "이를 실제 쿠폰 지급 뒤 소비 기록과 대조한 결과, 초기에는 예측값과 실제 소비 변화 사이에 약 25% 차이가 났지만, 소비자 프로필에 넣는 정보와 예측 방식을 조정하며 검증을 반복한 뒤에는 약 10%로 낮아졌다"고 말했다. 이미 결과가 알려진 과거 정책을 '시험지'로 삼아, 앞으로 아직 시행되지 않은 지원금 정책의 소비 진작 효과까지 가늠할 예측모델을 검증하는 과정이다.

연구진은 검증을 마치면 같은 재원을 놓고 사용기한을 늘리거나 사용처를 바꿨을 때 어떤 안이 실제 새 소비를 더 많이 만드는지를 모델로 비교할 계획이다. 소비 시점만 앞당기는지, 전체 소비를 늘리는지도 사전에 가늠할 수 있다.

권 교수는 "올해 12월 말까지 예측력 검증을 마친 뒤, 내년 3월 말까지 정책 대안별 효과와 비용을 비교할 계획"이라며 "정책 당국이 사후 통계가 나온 뒤가 아니라 집행 전에 예산 대비 소비 진작 효과를 비교해 지원금 설계를 정교화할 수 있도록 돕는 것이 목표"라고 말했다.