AI가 경제 흐름을 얼마나 잘 읽을 수 있을까요? 이번 글에서는 ChatGPT(모델명 기준)의 물가 예측과 통계청의 소비자물가지수(CPI) 실제 데이터를 동시에 살펴봅니다. 2025년 11월 현재, AI가 제시한 물가 흐름이 얼마나 현실에 근접했는지, 그 의미와 구조를 함께 분석합니다.
이번 실험은 단순히 수치를 맞히는 데에 그치지 않고, AI가 경제 현상을 어떻게 해석하는지, 그리고 그 해석이 실제 지표와 어떤 관계를 맺는지를 확인하는 데 목적이 있습니다. 소비자·정책·글로벌 요인이 얽힌 물가 흐름을 보다 입체적으로 이해해 보겠습니다.
1. ChatGPT가 내놓은 2025년 11월 물가 예측
먼저 ChatGPT에게 이렇게 물었습니다.
“2025년 11월 한국의 소비자물가지수(CPI)는 전년 대비 몇 % 상승할까요?”
모델이 응답한 예측은 아래와 같습니다:
“최근 국제 유가가 안정세를 보이고 있고, 곡물가 및 수입물가가 완화되는 흐름이 관측됩니다. 또한 서비스물가 상승이 둔화 조짐을 보이기에, 2025년 11월 한국의 CPI 상승률은 전년 대비 약 +2.6%, 전월 대비로는 약 +0.2% 내외의 완만한 상승이 예상됩니다.”
즉, AI는 “물가는 계속 오르지만 상승폭은 둔화될 것”으로 판단했습니다. 그 근거로 제시된 주요 요인은 다음과 같습니다.
- 국제 유가 안정: 국제유가가 비교적 안정세를 보이고 있어 에너지 및 수입물가 상승 압력이 완화될 수 있다는 판단
- 곡물 및 수입물가 완화: 식료품 및 원자재 관련 수입물가가 낮아지는 조짐을 보임
- 서비스물가 상승 둔화: 외식, 교육, 교통 등 서비스 가격이 급격히 오르는 대신 완만한 상승 흐름이 나타남
AI는 위 세 가지 글로벌·국내 요인을 종합해, “완만한 상승세 유지”라는 결론을 도출했습니다. 하지만 이 예측이 실제 통계치와 얼마나 가까운지는 다음 섹션에서 확인해야 합니다.
2. 실제 통계와의 비교: ChatGPT는 얼마나 맞췄나?
통계청이 발표한 공식적인 물가 지표를 보면 다음과 같은 흐름이 나타납니다.
2025년 8월 기준으로, “2025년 8월 소비자물가지수” 발표에 따르면 지수는 2020 = 100 기준으로 116.45였고, 전년 대비 증가율은 +1.7%였습니다.
또한 최근 발표된 “2025년 9월 소비자물가지수”에 따르면 지수는 117.06였으며, 전년 대비 증가율은 약 +2.1% 이상으로 확인됩니다.
이 비교만으로 보면 ChatGPT가 예측한 +2.6%에는 아직 실제 발표치가 도달하지 않았지만, 상승 추세와 둔화 흐름을 예측한 점은 부합합니다. 특히 물가 상승률이 연중 상반기보다 둔화되는 구조 속에서, AI의 방향성 판단이 맞았다고 볼 수 있습니다.
| 구분 | 전년 대비 상승률(%) | 전월 대비 상승률(%) |
|---|---|---|
| ChatGPT 예측 | +2.6% | +0.2% |
| 통계청 발표치(2025 8월 기준) | +1.7% | –0.1% (전월 대비 감소) |
| 오차(절대값) | 약 0.9%p 이상 | – |
위 결과는 AI 예측과 실제 통계치 간에 절대적 일치는 아니지만, 물가 상승 둔화라는 흐름과 방향성을 정확히 포착했다는 점에서 의미가 있습니다.
3. AI의 예측 메커니즘: 언어로 읽는 경제
ChatGPT는 전통적인 통계모델이 아닌 언어 데이터 기반 추론 모델입니다. 이는 수치와 수식을 직접 돌리는 대신, 방대한 텍스트 데이터를 통해 거시경제 맥락을 해석하는 방식입니다.
구체적인 예측 메커니즘을 세 단계로 정리하면 다음과 같습니다.
- 국제 변수 탐지: 유가, 환율, 원자재가격 등 글로벌 인플레이션 관련 신호를 텍스트로 분석
- 국내 구조 반영: 국내 소비심리 지표(예: CCSI) 및 통화정책 등을 해석 관련 지표 보기
- 정책 및 심리 요인 해석: 정부 보조금, 세금·공공요금 변화, 언론 보도 속 키워드(“물가 압력 완화”, “공공요금 인상” 등)를 해석
예컨대 “물가 압력이 완화됐다”는 뉴스 문구가 반복되면, ChatGPT는 이를 물가 둔화 신호로 인식합니다. 이처럼 언어 기반 데이터가 정성적 흐름을 수치화하는 데 기여하는 것이 AI 예측의 핵심입니다.
반면, 이러한 방식이 가지는 한계도 분명합니다. 갑작스러운 정책변화(공공요금 인상·세금 조정)나 예상치 못한 사건(예: 천재지변·공급망 혼란)에는 대응력이 낮을 수밖에 없습니다. 따라서 AI 예측은 어디까지나 보조적 해석 도구로 활용하는 것이 바람직합니다.
4. 2024~2025년 물가 흐름과 체감 변화
다음 그래프는 2024년 11월부터 2025년 9월까지의 월별 물가 상승률(전년 대비)을 시각화한 자료입니다. 전체적으로 상승률이 3%대 → 2%대로 완만히 둔화되고 있음을 보여줍니다.
해당 흐름은 통화 긴축 기조 유지와 에너지·식료품 가격 안정이 맞물리며 나타난 구조적 변화로 분석됩니다.
예를 들어, 2025년 8월 발표치 기준 식료품·에너지 제외 물가 상승률이 전년 대비 +1.3%로 나타났습니다. 이는 변동성이 큰 항목이 안정되는 국면임을 보여줍니다.
한편, 소비자들이 느끼는 “체감물가”는 여전히 높게 유지되고 있습니다. 여론조사와 언론보도는 “생활비 부담이 여전하다”는 인식을 제시하고 있으며, 이는 물가 상승률 둔화에도 불구하고 체감격차가 존재한다는 의미입니다.
실제 계산해 보면 다음과 같은 수준입니다:
예시) 월평균 소비지출이 300만 원인 가구가 있다고 가정할 때, 물가 상승률이 0.2%p 차이 나면:
300만 원 × 0.2% = 6,000원 → 한 달 지출에서 약 6천 원 정도 차이가 발생합니다.
따라서 AI 예측 오차가 약 0.9%p 수준이라 하더라도, 실제 가계지출 변화로 환산하면 큰 부담으로 느껴지지 않는 범위입니다.
5. 데이터는 정답, AI는 해석
이번 실험에서 얻은 핵심 시사점은 다음과 같습니다.
- ChatGPT의 단기 예측 정확성: 물가 방향성·둔화 흐름을 포착
- 정성적 변수 반영 가능성: 뉴스·심리·정책 변화까지 언어로 해석
- 자동화 가능성: 구글 시트·API 연동 등을 통해 매월 업데이트 체제 구축 가능
그러나 다음과 같은 제약도 명확합니다:
- 정량적 수식 기반이 아니라 언어 기반이므로 급격한 구조변화엔 약할 수 있습니다.
- 장기 예측(6개월 이상)에서 오차범위가 커질 수 있으며, 정책충격·외부 쇼크에 민감합니다.
종합하면, “AI는 정답을 주는 존재라기보다는 데이터를 해석하는 보조자”입니다. 우리는 데이터를 통해 답을 찾고, AI는 그 사이 흐름을 읽어냅니다. 앞으로 DailyFinLab은 AI 예측·공식 통계·데이터 시각화를 결합한 ‘AI·데이터 하이브리드 리포트’를 정기적으로 선보일 예정입니다.
출처
- 통계청 소비자물가지수(CPI) 공식 페이지
- 통계청 소비자물가지수 조사 개요
- South Korea Consumer Confidence (TradingEconomics)
- ChatGPT 예측 결과 (2025.10 실험 기준)
- DailyFinLab 자체 정리 (2025.11)
