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[IT뉴스]"소비쿠폰 기한 늘리면 더 쓸까"…GPT로 정책 효과 예측
온카뱅크관리자
조회:
2
2026-11-11 15:17:24
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="8VIilTtWaB"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="da8274f8160085a25fe65b94b55396563a1fb6106d5da26d540da6a40b9454fa" dmcf-pid="6fCnSyFYgq" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="권혁구 싱가포르 난양공과대학교(NTU) 석좌교수가 11일 서울 강남구 오픈AI 사무실에서 열린 '오픈AI 인사이트: 정책 연구에서의 AI 활용' 미디어 세션에서 발표하고 있다. 오픈AI 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/11/fnnewsi/20261111150909066cxbn.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="4lwMsCHlNb" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/11/fnnewsi/20261111150909066cxbn.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 권혁구 싱가포르 난양공과대학교(NTU) 석좌교수가 11일 서울 강남구 오픈AI 사무실에서 열린 '오픈AI 인사이트: 정책 연구에서의 AI 활용' 미디어 세션에서 발표하고 있다. 오픈AI 제공 </figcaption> </figure> <div contents-hash="0c2d53d7e3df0f9824842a6c7c4420a0401e69c666d7455206a3604d2f8970b4" dmcf-pid="P4hLvW3GAz" dmcf-ptype="general"> [파이낸셜뉴스] 인공지능(AI)을 활용해 정부 정책의 효과를 시행 전 예측하는 연구가 진행된다. 한국의 민생회복 소비쿠폰을 사례로 소비자의 지출 변화를 챗GPT로 시뮬레이션하고 실제 소비 기록과 비교해 예측 정확도를 검증하는 방식이다. 정책 시행 이후에야 확인할 수 있었던 소비 진작 효과를 사전에 가늠해 정책 설계에 활용할 수 있을지 주목된다. </div> <p contents-hash="97c8a42d1e9e6954c8e18a0a41d5d02fe367da25e6fbc61288dc43a6ed5767fe" dmcf-pid="Q8loTY0HN7" dmcf-ptype="general">11일 업계에 따르면 오픈AI는 이날 서울 사무실에서 '오픈AI 인사이트: 정책 연구에서의 AI 활용' 미디어 세션을 열고 싱가포르 난양공과대학교(NTU) 권혁구 석좌교수 연구팀이 진행 중인 GPT 기반 정책 시뮬레이션 연구를 소개했다. </p> <p contents-hash="cd16eb59b853317ad8c51a9e77fdf947db24ff32bb54e4b99598847bbc54ec34" dmcf-pid="x6SgyGpXcu" dmcf-ptype="general">이번 연구는 오픈AI의 '산업정책 연구 지원 프로그램' 지원을 받아 진행된다. 지난해 한국에서 시행된 민생회복 소비쿠폰을 대상으로 AI가 가계의 소비 반응을 얼마나 정확하게 예측할 수 있는지 검증하는 것이 핵심이다. </p> <p contents-hash="1170d124caf78404f532fedcd68a8b591a1d0c1277975500d8dbf0ab14dd4e8a" dmcf-pid="yvP3MdAicU" dmcf-ptype="general">연구진은 오픈AI의 응용프로그램인터페이스(API)를 통해 GPT 모델을 호출하고 소비자의 예상 반응을 모의 실험한다. 정책 시행 전 소득과 지출 습관을 요약한 소비자 프로필에 쿠폰 지급액, 사용처, 사용 기한 등의 정책 조건을 함께 입력하는 방식이다. </p> <p contents-hash="d2961922068633f58708e2573c778fc91c9b96a54b212a52d716e207df1a9943" dmcf-pid="WTQ0RJcngp" dmcf-ptype="general">GPT는 이를 바탕으로 예상 지출 변화와 쿠폰 사용액, 추가 구매 여부 등을 예측한다. 소비쿠폰이 새로운 소비를 유발하는지, 기존에 계획했던 지출을 대체하는지도 분석 대상이다. </p> <p contents-hash="b01bba875beedeaa50b5a71c61a7880c23c17f2350e9d08a6ef3e4885686b77d" dmcf-pid="YyxpeikLg0" dmcf-ptype="general">기존 규칙 기반 시뮬레이션은 연구자가 소비자 행동을 수식이나 규칙으로 직접 설정해야 했던 것과 달리 이번 연구에서는 GPT가 소비자 특성과 정책 조건을 함께 해석해 예상 반응을 생성한다. 연구진은 이를 통해 다양한 소비자의 반응을 별도의 행동 규칙 없이 분석할 수 있는지 살펴볼 계획이다. </p> <p contents-hash="f6bda041f643c1885d4595d4e70c6308d43f57b47202314188e7b9da807d99be" dmcf-pid="GWMUdnEoo3" dmcf-ptype="general">AI 예측의 정확도는 실제 소비 기록과 비교해 검증한다. 같은 이용자의 소비쿠폰 지급 이후 지출 내역과 GPT의 예측 결과를 대조하고, 한국은행의 소비쿠폰 관련 조사 결과도 비교 자료로 활용한다. 전체 소비 규모뿐 아니라 소득집단별 차이와 개인별 소비 반응까지 검증할 예정이다. </p> <p contents-hash="0c96bd52f176b0d968cbcad57cf98226462d8a87ead3aefb5a1a229a642176da" dmcf-pid="HYRuJLDgoF" dmcf-ptype="general">실제 정책에 대한 예측력 검증을 마친 뒤에는 정책 조건을 바꾼 가상 실험도 진행한다. 소비쿠폰의 사용 기한을 늘리거나 사용처를 변경했을 때 소비가 얼마나 달라질지 분석하는 방식이다. </p> <p contents-hash="ae2ecf228e9169dd7eec3897c8674fd0e1b313d60f193a9d91a1822467c1b287" dmcf-pid="XGe7iowact" dmcf-ptype="general">특히 사용 기한 연장이 추가 소비를 창출하는지, 기존 구매 시점만 앞당기거나 늦추는지를 구분해 정책별 효과와 비용을 비교할 계획이다. </p> <p contents-hash="6b7cec18fbd08fbdddf17f54614450d1a837c1333601daf317c70a1d2f43cd90" dmcf-pid="ZHdzngrNk1" dmcf-ptype="general">개인정보 보호를 위해 소비자의 거래 내역 전체를 AI 모델에 입력하지는 않는다. 거래 기록에서 추출한 요약 정보만 활용하며, 제공하는 정보의 양과 표현 방식에 따라 예측 결과가 어떻게 달라지는지도 확인한다. </p> <p contents-hash="2c42d5efaf78f8cd630cea8d8ae61fbf280a1b04ef4dde9ed084f8ee72969dbd" dmcf-pid="5XJqLamjg5" dmcf-ptype="general">이번 연구는 오픈AI가 전 세계 400개 이상의 제안 가운데 선정한 14개 지원 프로젝트 중 하나다. 오픈AI는 해당 프로그램을 통해 AI를 활용한 경제·산업 정책 연구와 실제 적용 가능성 검증을 지원하고 있다. </p> <p contents-hash="df5ee488c0c82bf654d8d5d07f96a14b3b3aa8bf08128a64e1ee8d14638716e4" dmcf-pid="1ZiBoNsANZ" dmcf-ptype="general">연구진은 올해 12월 말까지 실제 정책에 대한 예측력 검증을 마치고, 내년 3월 말까지 정책 대안 비교를 완료할 계획이다.</p> <p contents-hash="7dbbbcc617923addfdd79ecc640362f8d080c12db1f303d028411a9c60f7d2d8" dmcf-pid="t5nbgjOcjX" dmcf-ptype="general">mkchang@fnnews.com 장민권 기자</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 파이낸셜뉴스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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