생성형 AI가 경제도 예측…경영진 발언 분석해 GDP 적중

생성형 AI로 분석한 기업 실적발표가 경제 미래 예측에 중요 지표가 되다

조지아주립대학교와 시카고대학교 연구진이 공동 발표한 최신 연구에 따르면, 생성형 AI를 활용해 기업 실적발표 컨퍼런스콜 내용을 분석한 결과가 미래 경제지표 예측에 매우 유용한 것으로 나타났다. 연구진은 공개 기업들이 미국 전체 비농업 고용의 약 30%와 GDP의 4분의 1 이상을 차지한다는 점에서, 이들의 전망이 중요하다고 강조했다. 연구진은 챗GPT를 활용해 5,513개 기업의 12만 건 이상의 실적발표 내용을 분석하여 'AI Economy Score'를 도출했다. 이 점수는 실적발표 내용을 '크게 감소'(-1)부터 '크게 증가'(+1)까지 5단계로 평가하여 산출됐다.

AI 기반 예측이 전문가 전망 압도하다

연구진은 AI가 분석한 경제전망이 연방준비은행의 전문가 설문조사(Survey of Professional Forecasters) 결과보다 더 정확한 것으로 평가했다. AI Economy Score는 기존 경제예측 지표들과 비교했을 때 GDP 예측에서 4% 더 높은 설명력을 보였으며, 특히 고용 예측에서는 기존 모델 대비 25% 더 높은 설명력을 나타냈다. 산업생산의 경우 한 분기 성장률 예측에서 2.93%, 고용은 1.41%, 임금은 0.24%의 증가를 각각 예측하는데 성공했다. 더욱 주목할 만한 점은 AI Economy Score가 Term Spread, Real FFR, GZ Spread 등 기존의 주요 경제지표들을 통제한 후에도 독립적인 예측력을 보였다는 것이다.

금융위기와 팬데믹 시기의 예측력 검증

연구진이 개발한 AI Economy Score는 2008년 금융위기 시기의 경제 하락을 정확하게 예측했다. 다만 2020년 코로나19 팬데믹의 경우 첫 분기 GDP 성장률 예측에는 실패했는데, 이는 팬데믹의 예측 불가능한 특성 때문이었다. 연구진은 특히 업종별로 팬데믹의 영향이 달랐음을 포착했다. 2020년에는 소매업이 가장 큰 타격을 받았고, 의료 서비스는 상대적으로 회복력이 있었으며, 2021년 팬데믹 이후에는 기술 서비스 부문이 가장 낙관적인 회복세를 보였다. 2007-2009년 금융위기 때는 소매업, 운송·창고업, 교육 서비스 부문이 가장 심각한 타격을 받은 것으로 분석됐다.

산업별, 기업별 세부 분석의 장기 예측력 확인

AI 분석은 19개 산업 부문별로 세분화된 경제전망을 제시했다. 특히 산업별 분석은 향후 4년까지의 GDP 성장을 예측하는데 유용했으며, 기업별 분석에서도 매출과 수익에 대해 최대 4년까지의 예측력을 보였다. 이는 벤치마크로 사용된 GZ Spread(질크리스트-자크라제크 지수)의 8분기 예측력을 크게 상회하는 결과다. 연구진은 특히 산업별 점수가 동일 시점에서도 산업마다 낙관적/비관적 전망이 공존하는 등 상당한 이질성을 보였다고 설명했다.

VAR 분석으로 입증된 경제 영향력

연구팀은 벡터자기회귀(VAR) 분석을 통해 AI Economy Score의 충격이 경제에 미치는 영향을 분석했다. 분석 결과, AI Economy Score의 표준편차 1단위 증가는 소비와 생산을 기준선 대비 약 2%포인트, 투자를 약 6%포인트 증가시키는 것으로 나타났다. 이러한 영향은 8분기 이상 지속됐으며, 인플레이션 상승과 연방기금금리 인상으로도 이어졌다.

AI 분석의 방법론과 검증 과정

연구진은 ChatGPT 3.5 Turbo 모델을 사용해 최대 4,096토큰(약 3,000단어)까지 처리했으며, 각 실적발표를 2,500단어 단위로 나누어 분석했다. 결과의 신뢰성을 높이기 위해 메타의 Llama-3 모델로도 동일한 분석을 수행했으며, 비슷한 결과를 얻었다. 또한 '룩-어헤드 바이아스'를 방지하기 위해 기업명, 날짜, 제품명 등을 가린 샘플로도 분석을 진행했다. 검증을 위해 1,000여 건의 컨퍼런스콜 내용을 수동 검토했고, 낮은 점수와 높은 점수를 받은 텍스트의 특징을 분석했다. 낮은 점수의 경우 '어려운 경제환경', '시장 상황 악화' 등의 표현이, 높은 점수에서는 '강한 매출 성장', '긍정적 실적' 등의 표현이 자주 등장했다.

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