OpenAI and GPT Simulate Effects of Consumer Coupon Policy

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Published2026.11.11 17:22

난양공대 권혁구 교수팀, 한국 가계 소비 반응 예측 방법론 탐색

정부 재정 지원 정책의 효과를 AI로 사전에 모의 실험하는 연구가 공개됐다. GPT 모델에 소비자 프로필과 정책 조건을 입력해 가계의 소비 반응을 예측하고, 실제 데이터와 대조해 정책 설계 개선 가능성을 검증하는 방식이다.

오픈AI(OpenAI)는 11일 서울 오픈AI 사무실에서 ‘오픈AI 인사이트: 정책 연구에서의 AI 활용’ 미디어 세션을 열고, 싱가포르 난양공과대학교(NTU) 권혁구 석좌교수 연구팀이 진행 중인 GPT 기반 정책 시뮬레이션 연구를 소개했다.

이 연구는 오픈AI의 산업정책 연구 지원 프로그램(New Industrial Policy Ideas Initiative)을 통해 전 세계 400개 이상의 제안 가운데 선정된 14개 과제 중 하나다.

GPT 기반 소비 반응 시뮬레이션 방법론

연구팀은 한국의 2025년 민생회복 소비쿠폰을 분석 대상으로 삼아, 소득·지출 습관을 요약한 소비자 프로필과 지급액·사용처·사용 기한 등 정책 조건을 GPT 모델에 함께 제공하는 방식을 채택했다.

GPT는 이를 해석해 예상 지출 변화, 쿠폰 사용액, 추가 구매 또는 기존 지출 대체 여부 등의 반응을 생성한다.

기존 규칙 기반 에이전트 모형이 연구자가 소비자 행동을 수식으로 직접 설정해야 하는 것과 달리, 이번 접근은 상황별 행동 규칙 작성 부담을 줄이고 다양한 소비 반응을 살펴볼 수 있다고 연구팀은 밝혔다.

거래 내역 전체 대신 요약 정보만 모델에 제공하며, 오픈AI API의 입력과 출력은 사용자가 명시적으로 동의하지 않는 한 모델 학습에 활용되지 않는다고 덧붙였다.

예측력 검증 후 정책 대안 비교로 확장

예측 결과의 유효성은 실제 소비쿠폰 지급 이후 지출 기록과 비교하고, 한국은행의 소비쿠폰 관련 조사를 외부 비교 자료로 활용해 확인할 계획이다.

소득집단별 차이와 개인별 반응을 별도로 검증해 예측 적용 범위도 가늠한다.

검증을 마친 뒤에는 사용 기한 연장이나 사용처 변경 등 대안적 정책 조건을 시뮬레이션해 조건별 효과와 비용을 비교하는 단계로 나아갈 예정이다.

연구팀은 2026년 12월 말까지 예측력 검증을, 2027년 3월 말까지 정책 대안 비교를 완료하는 것을 목표로 하고 있다.

음성원 오픈AI 코리아 커뮤니케이션 총괄은 “AI의 혜택이 더 많은 연구 현장과 사회 전반으로 이어지기를 바란다”고 말했다.

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배종인 Reporter

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