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Andreas Kristo

02.06.2026

한국은행 회의서 AI 활용 확대 제시, 중앙은행 정책·안정 업무 효율성 부각 — AI로 중앙은행 효율화

서울에서 열린 한국은행 국제콘퍼런스에서 인공지능이 통화정책 수립과 금융안정 점검 등 중앙은행의 핵심 업무 효율을 크게 높일 수 있다는 분석이 제시됐다. 발표자는 실시간 데이터 분석과 비정형 정보 활용이 예측 정확도와 위험 감지 능력을 높일 수 있다고 설명하며, U.S. 연방준비제도 업무에도 상당한 생산성 여지가 있다고 진단했다.

하이라이트

Sophia Kazinik 스탠퍼드대 연구원은 한국은행 콘퍼런스에서 AI가 실시간 경제 예측과 시스템 리스크 조기 포착에 기여한다고 발표했다.
연준 내 AI 도입 시 지식노동 생산성 향상 가능성이 크며, 뉴욕 연은의 연간 업무 117만 시간 절감 효과가 예상된다고 분석됐다.
Francois Velde 시카고 연은 연구원은 1720년대 영국 국채를 남해회사 주식으로 교환한 사례가 위기 시 채권자 이해 침해 가능성을 보여준다고 지적했다.

AI의 중앙은행 업무 적용 전망

Maeil Business Newspaper 보도에 따르면, Sophia Kazinik 스탠퍼드대 디지털경제연구소 선임연구원은 2일 서울 중구 한국은행 별관에서 열린 '2026 BOK 국제콘퍼런스'에서 AI를 중앙은행 핵심 기능을 혁신하는 강력한 지원 수단으로 평가했다. 그는 'AI and the Fed' 논문 발표를 통해 통화정책 부문에서는 온라인 상품 가격 같은 데이터를 추출·분석해 실시간 경제 예측의 정확도를 높일 수 있고, 금융안정 부문에서는 비정형 데이터 분석으로 시스템 리스크 신호를 조기에 포착할 수 있다고 밝혔다.

Kazinik 연구원은 U.S. 연방준비제도의 직무 및 예산 데이터를 활용해 'AI 보강 근로시간'을 추산한 결과, 연준 전반의 지식노동에서 생산성을 높일 여지가 크다고 분석했다. 특히 뉴욕 연은이 맡는 공개시장조작 부문은 연간 약 117만 시간의 업무 절감 효과가 가능하다고 제시했다.

부채 조정 사례가 주는 정책 함의

같은 행사 다른 세션에서는 Francois Velde 시카고 연방준비은행 선임연구원 겸 경제고문이 1717년부터 1722년까지의 영국 국채 재조정을 다룬 논문을 발표했다. 그는 1720년 영국 정부가 국가부채를 조정하는 과정에서 국채를 남해회사 주식으로 전환한 사례를 들어, 당시 영국이 대규모 현금 조달 부담을 피하기 위해 국채 보유자들에게 주식 교환을 제안했다고 설명했다.

이후 남해회사 주가는 투기 과열로 급등했지만, 뒤늦게 투자에 참여한 채권자들은 거품 붕괴 후 큰 손실을 입었다고 Velde 연구원은 분석했다. 그는 이 구조가 납세자와 초기 투자자의 이익을 위해 후발 투자자에게 손실을 전가한 폰지 방식과 유사하다고 평가하며, 위기 상황에서는 의회가 법적 권한을 활용해 채권자의 이해를 침해할 수 있음을 보여주는 사례라고 말했다.

우리 매체는 앞서 한국은행의 ‘프로젝트 한강’이 기관용 CBDC와 예금토큰을 결합해 토큰화 지급결제 인프라를 시험하며, 기존 결제망의 최종 정산 구조 한계를 보완하려는 시도라고 전했습니다. 현금 비중 하락과 간편결제 확산 속에서도 최종 결제의 안정성과 대외 연계가 과제로 남아 있어, 통합원장 구현과 BIS 아고라 참여 등 확장성 검증이 핵심 쟁점으로 제시됐습니다.

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