농산물 소비관측 데이터, 활용 한계 여전…민간 개방·AI 예측모형 고도화해야

농식품 공공데이터의 실제 산업적·정책적 활용이 여전히 제한적이라는 지적이 나왔다.

한국농촌경제연구원(KREI)은 최근 발표한 '선제적 수급관리를 위한 소비관측 기초 연구' 보고서에서 “농식품 공공데이터의 개방 범위는 꾸준히 확대되고 있으나 실제 산업적·정책적 활용은 여전히 제한적”이라고 진단했다. 농산물 소비·가격·유통 데이터를 통합 관리하는 '소비관측시스템(KASMO)'이 운영 중이지만 예측모형 산출에 쓰이는 세부 원시자료와 가공 절차는 비공개로 남아 민간 분석이나 인공지능(AI) 서비스 개발로 이어지지 못하고 있다는 것이다.

보고서는 소비관측시스템이 농산물 소비행태, 가격 변동, 수급 전망 등 핵심 정보를 제공하고 있음에도 데이터의 포맷 불일치, 수집주기 차이, 비공개 항목 등으로 인해 민간에서의 2차 활용이 사실상 어렵다고 분석했다. 소비자패널조사, 온라인 가격 모니터링, 소매유통 데이터 등 이질적 자료를 통합하면서도 연계 기준이 제각각이어서 표준화된 데이터베이스로 축적되지 않는 점을 구조적 한계로 지목했다.

또한 품목별 예측모형의 현실 적합성 문제도 언급했다. 보고서는 “소비관측시스템의 예측모형은 단기·중기·장기 전망으로 구분돼 운영되고 있으나 소비 관련 데이터 제약으로 인해 수요 예측의 정확도가 낮다”며 “주로 생산량, 가격, 출하량 등 공급 변수 중심으로 구축돼 소비행태나 기상·소득·계절요인 같은 외생 변수를 충분히 반영하지 못한다”고 지적했다.

KREI는 이러한 한계를 개선하기 위해 △민간 참여형 데이터 표준화 △실시간 데이터 연계체계 구축 △AI 기반 수요예측 모형 고도화 △가격·소비·유통 데이터의 통합 플랫폼화 등을 제안했다. 보고서는 “공공데이터를 개방형 예측 인프라로 전환해 민간 플랫폼과 스타트업이 참여할 수 있는 생태계를 조성해야 한다”며 “경제변수뿐 아니라 기상, 명절·이벤트, 소비자 선호 등 다양한 속성 변수를 포함한 AI 수요모형으로 발전시켜야 한다”고 밝혔다.

아울러 “공공데이터의 품질과 접근성이 개선되면 품목별 소비 예측의 정확도가 향상되고 수급 불균형에 대한 조기 경보체계와 맞춤형 수요관리 정책이 가능해질 것”이라며 “데이터농정 체계의 혁신은 민관 협력형 데이터 거버넌스 구축에서 출발해야 한다”고 강조했다.

박효주 기자 phj20@etnews.com