빅데이터 관련 사업이 대표적입니다. 한은이 그동안 빅데이터 분야에 깊은 관심을 갖고 연구에 집중해 왔습니다. 빅데이터는 문자, 숫자, 도식, 영상 등 모든 형태의 데이터를 포괄합니다. 빅데이터를 분석해 의미있는 정보를 추출하고 경제적 가치를 창출하는 게 연구의 핵심이었습니다.
이 총재는 빅데이터에 대한 연구와 분석을 위한 독립조직을 만들어 운영하고 있습니다. 올해 초 신년사에선 “금융산업에 빅데이터, 인공지능, 생체인증 등의 기술이 접목되면서 지급 결제 환경이 크게 달라지고 있다”며 “변화의 방향이나 시기를 예측하기 어렵다는 이유로 업무에 소극적으로 임한다면 발전적인 정책 대안을 제시하기 어렵다”고 강조하기도 했고요. 그러면서 “스스로 용기 내고 한발 앞서 도전하는 ‘퍼스트 펭귄(first penguin)’의 진취적인 자세를 가지라”고 한은 직원들에게 주문했습니다.
빅데이터를 활용해 각종 정책을 결정하면 전통적인 통계나 설문조사 등이 놓쳤던 흐름을 잡아낼 가능성이 있다고 합니다. 이 때문인지 “감독 및 정책 수립 등에서 빅데이터를 핵심 자료로 사용한다”고 밝힌 중앙은행이 갈수록 늘고 있는 추세이고요.
중앙은행들의 데이터 수집은 아직 초보단계인 경우가 많다고 합니다. 공식 통계 자료나 공공기관 생성 자료 위주로 빅데이터를 수집하고 있지요. 하지만 국제금융센터에 따르면 중앙은행들이 수집하는 빅데이터의 대상과 범위는 물가 등 경제지표에서부터 경기분석 및 예측, 시스템 리스크에 이르기까지 점차 확대되고 있다고 하네요. 사회관계망 자료, 모바일·웹스크래핑 데이터 등의 중요도도 증가하는 추세랍니다. 그러다보니 각국 중앙은행들은 관련 부서를 확대하고 신(新)기술 조사와 시스템 개편에도 나서고 있습니다.
인도네시아 중앙은행 통계부서는 기준금리 결정 15일 전부터 사회관계망서비스(SNS), 뉴스, 인터넷 콘텐츠 등에서 방대한 자료를 수집해 경제주체들의 심리와 금리 기대 수준 등을 파악해 위원회에 보고하고 있답니다.
일부 중앙은행은 통화정책의 핵심 대상인 물가의 신속한 파악과 정확성 제고를 위해 기존의 물가지수에 보완적인 수단으로 빅데이터를 활용하기도 합니다. 유럽중앙은행(ECB)은 물가 상황을 신속하게 파악하고 얼마나 빨리 물가 상승이 확산되는지를 가늠하기 위해 온라인 매매, 소매점 바코드 자료 등을 즉시 수집할 수 있는 방안을 연구하고 있습니다.
중앙은행들에 빅데이터의 매력이 더욱 큰 이유는 아마 경기 분석의 예측력도 높일 수 있기 때문일 겁니다. 중앙은행의 정책적 판단 지표인 고용, 물가, 수출입, 소비활동 등을 파악하는 과정에서 빅데이터를 활용할 경우 추정 시기를 단축하고 공식 통계의 신뢰도도 높일 수 있거든요.
예컨대 일본 중앙은행은 2013년부터 경제지표 통계 등의 분석을 위해 빅데이터를 사용하고 있습니다. “국내총생산(GDP) 증가율을 민간기관보다 정확하게 예측하면서 그 유용성을 인정받고 있다”는게 국제금융센터의 평가입니다. ECB도 구글 검색 자료를 활용해 경기 사이클 분석과 추정을 하고 있다고 합니다. 이를 통해 실업률 추정 능력을 높이고 예측 오류도 최대 80%까지 축소했다는 분석이 나옵니다.
국제결제은행(BIS)은 “빅데이터는 중앙은행이 거시경제·금융시장의 안정을 도모하는데 효과적인 분석을 가능하게 할 잠재력을 보유하고 있다”고 평가했습니다.
한은 뿐 아니라 각국 중앙은행 모두 이런 점을 인식하고 있으면서도 예산 확보와 인적 자원 확보에 어려움을 겪고 있는 건 사실입니다. 아직 빅데이터가 기존 통계에 비해 신뢰도가 떨어진다는 한계도 있고요. 이런 걸림돌을 극복하고 각국 중앙은행들이 빅데이터의 활용도를 어디까지 높일 지 관심을 갖고 지켜보면 좋을 듯 합니다. (끝) / kej@hankyung.com
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