"중앙은행이 AI를 품는다면"···Fed는 117만 시간 아꼈다

BOK 국제컨퍼런스 2일차 발표
소피아 카지닉 스탠포드대 선임연구원
"통화정책 수립, 금융안전 모니터링 효율화"
"조직 내부도 노동 생산성 향상 확인"

소피아 카지닉(Sophia Kazinnik) 스탠포드대 디지털경제연구소 선임연구원. 한국은행 제공

[파이낸셜뉴스] 인공지능(AI)이 통화정책을 비롯한 중앙은행의 핵심 정책기능을 혁신할 강력한 도구라는 주장이 나왔다. 이와 함께 중앙은행 내부적으로도 노동 생산성을 높이는 효과를 낼 수 있을 것으로 평가됐다.

소피아 카지닉(Sophia Kazinnik) 미국 스탠포드대 디지털경제연구소 선임연구원은 2일 서울 중구 한국은행 별관에서 열린 'BOK 국제컨퍼런스' 2일차 세션5 발표에서 "AI는 통화정책 수립, 금융안정 모니터링, 은행 감독 등 중앙은행 핵심기능을 혁신할 강력한 지원 도구"라고 강조했다.

민간기업은 기윤 극대화, 경영 효율성 등 명확한 목표를 가지고 있는 반면 중앙은행은 단일 정답이 없는 다차원적이고 복합적인 공적 목적을 가진 채 운영되고 있어 AI 도입이 상대적으로 지연되고 있다는 게 카지닉 연구원 인식이다.

이에 카지닉 연구원은 미 연방준비제도(Fed)에 AI가 어떻게 활용되고 어떤 식으로 조직에 적용돼야 하는지 분석했다.

일단 연준의 대표 기능인 통화정책에 AI가 쓰이면 온라인 상품가격 리스팅, 위성 이미지 분석 등 고빈도 데이터를 추출·필터링 해 공식 통계 시차를 보완하고 실시간 예측 정확도를 높일 수 있는 것으로 판단됐다.

또 금융안정 업무의 경우 대규모 비정형 텍스트 분석을 통해 시스템 리스크 신호를 선제적으로 포착할 수 있다고 결론 지었다. 다만 카지닉 연구원은 "AI 에이전트들의 시장 참여는 시스템 설계와 목적 함수에 따라 금융 쏠림 현상을 완화할 수도, 반대로 증폭시킬 수도 있는 양면성을 지녔다"고 짚었다.

카지닉 연구원이 이 같은 업무 효율성 향상을 위해 제시한 요건은 △통합 데이터 베이스 구축 △컴퓨팅 인프라 확대 △컴퓨팅 자원 접근권 확보 등이었다.

그는 "중앙은행 업무 특성상 개인정보 및 거버넌스 통제를 위한 일정 수준의 데이터 장벽은 불가피하지만 대규모 데이터 사용 시 병목현상을 해결하고 고급분석을 수행하기 위해선 '데이터 레이크(데이터 검색·추출 시 구조를 적용하는 유연한 저장 방식)' 구축이 필요하다"고 설명했다.

카지닉 연구원은 이어 "정책 및 위기 대응이 고도화됨에 따라 연산 요구량을 충족하기 위한 컴퓨팅 인프라 확장이 필수적이고, 특히 금융위기나 유동성 충격 등 비상상황에서 실시간 데이터 분석과 시뮬레이션을 차질 없이 수행할 수 있도록 사전계약을 통한 컴퓨팅 자원 접근권 확보가 요구된다"고 짚었다.

미 연준 직무·예산 데이터를 활용해 AI 증강가능 노동시장도 추정해본 결과 지식 노동 부문 전반에 걸쳐 생산성이 증대됐다. 연준 내 360개 직무를 분석하고 이를 토대로 각 지역 연준의 'AI 노출도', '연간 총 투입 노동시간'을 도출해 양자를 곱한 값인 'AI-Augmentable Hours'를 시산한 결과다.

카지닉 연구원은 "AI는 연준 시스템 전반의 지식 노동 생산성을 광범위하게 증가시키는 것으로 나타났으며 특히 뉴욕 연준이 전담하는 공개시장운영(OMO) 한 분야에서만 연간 약 117만 시간의 효율화 잠재력이 확인됐다"고 전했다.

그 조건으로는 △AI 시스템과 효과적으로 상호작용하기 위한 '기본 역량' △생상 향상을 위한 '업스킬링' △AI 요소를 갖춘 새로운 경력 경로를 모색하기 위한 재교육 등 3가지를 꼽았다.

taeil0808@fnnews.com 김태일 기자