사회자
  실제로 교수님, 예측모델을 통해서 상당히 흥미로운 예측들을 하시고 계신다고 이야기 들었는데요. 이승엽 선수가 일본에서 몇 개의 홈런을 칠 수 있는가? 또한 지난 2008년 베이징 올림픽에서 박태환 선수가 금메달을 딸 수 있는가? 이런 것을 알아보는 예측연구도 진행하셨다고 그러는데, 단도직입적으로 궁금해서 여쭈어보죠. 김연아 선수가 이번 소치 올림픽에서 어떤 결과를 거둘지 이것을 어떻게 예측하고 계십니까?

차 교수
  제가 스포츠 기록을 예측한 것은 이것이 기업 예측과 크게 다르지 않고, 예측 가능하다는 것을 알고자 한 것인데요. 그래서 비교적 데이터가 잘 정리되어 있는 스포츠를 선택해서 예측을 한 것입니다.

사회자
  스포츠는 데이터가 많죠.

차 교수
  예측을 하기위해서는 물리적으로 시간이 필요하죠. 데이터를 수집해야 되고, 수식을 만들고 예측을 해야 하기 때문인데요. 제가 과거 박태환선수와 이승엽선수를 기록 예측할 때는 언론사가 제게 충분한 시간을 주었는데요. 지금은 그럴 시간이 없으니까 김연아 선수가 최선을 다해서 하기를 바라고 기도하고 응원해야 되겠죠.

사회자
  사실 예측 불허인 면이 분명히 스포츠에는 있는데 이렇게 예측연구가 가능한 것을 보면 사실 많은 분야에서 예측이라는 것이 단순히 전망하는 것이 아니라 과학적 기법을 통해서 예측하는 것이라고 생각이 드는데요. 어떤 경우들까지 이런 예측기법을 쓰고 있습니까?

차 교수
  저는 지난 17년간 예측을 해왔는데요. 이를테면 에어컨, 세탁기 TV같은 전자제품이 얼마나 팔릴까? 새로운 맛의 피자가 나오면 얼마나 팔릴까? 그리고 가격과 프로모션 전쟁을 하고 있는 커피시장, 또 정책이 바뀌거나 사람의 습관이 바뀌어서 최근 어려움을 겪는 위스키 시장, 인구감소하고 있고 신규상품으로 변하는 보험, 영화관을 새로 지으면 얼마나 사람들이 올까? 기업은 예측을 토대로 경영계획을 세우고 전략을 수립하게 되는 거죠.

사회자
  말씀하신 것처럼 역시 이런 예측을 필요로 하는 곳이 기업일 텐데 신제품 개발하고, 출시할 때 수요를 예측해야 되니까, 판매량이나 실적 같은 과거 데이터만 있으면 예측이 가능한 것인가 이것도 궁금하고 어떤 데이터를 통해서 주로 예측을 하게 되는 겁니까?

차 교수
  예측을 위해서 기업 담당자들을 제가 만나보면 두 가지를 항상 이야기 하는데요. 첫째는 ‘항상 우리 기업은 데이터가 무궁무진하다’라는 것이고, 둘째는 ‘우리가 속해있는 산업의 수요예측은 매우 어렵다’라는 이야기를 합니다. 데이터가 많다는 것은 판매자료, 실적이 많다는 것인데.(3:45) 예측을 위해서는 이런 판매 자료들을 만드는 원인인 전략과 환경 등의 설명변수가 절대적으로 필요합니다. 그런데 이것을 잘 정리해둔 기업은 매우 적습니다. 때로는 이런 변수들을 제가 다시 준비하게 해서 예측을 나중에 하는 경우도 있습니다.

사회자
  그러니까 자료는 많은데 사실은 자료라는 구슬을 꿸만한 전략이나 상황에 대한 분석이 없기 때문에 의미 있는 수요예측 같은 게 쉽지 않다는 이런 얘기군요. 그런데 이제 아까도 언급을 잠깐 해주셨습니다마는 이런 데이터라는 것이 대부분 과거의 실적, 과거의 통계일텐데 과거가 미래까지 연장된다는 장담은 누구도 할 수 없기 때문에 이런 예측이 ‘100%맞을 확률이 높지 않겠다’ 이런 생각도 드는데, 예측이 잘 맞아 들어갈 확률은 얼마나 됩니까?

차 교수
  예측이 정확할 확률은 0이죠. 저도 예측하면 조금씩 틀리는데요. 관건은 남보다 또는 경쟁자보다 덜 틀리는 예측을 해야 하는 거죠. 혹 틀리더라도 왜 틀렸는지 그 원인을 알 수 있어야 하는 겁니다. 수요원인인 여러 변수들 간의 관계를 밝히고 이를 수식으로 만들어서 예측하는 것인데요. 이런 변수들은 정책이나 환경변화, 기업의 전략의 변경, 경쟁자의 반응, 소비자의 선택들인데, 이 변수들을 어떻게 변수로 만들고 수집하여 누가 관리해야할지 정해야 하는 거죠. 이른바 데이터에 이름표를 붙여야 합니다.

사회자
  그런데 이제 말씀하신 것처럼 경제나 주가예측이라는 것이 왕왕 틀린데 사실은 국민들 머리에는 ‘맞았던 경험보다는 틀렸던 경험이 더 많다’ 이렇게 생각하시는 분들도 계실 텐데 그런데 왜 이렇게 만연 정기적으로 예측을 해야 되는 겁니까?

차 교수
  틀리니까 예측을 해야 되는데요. (하하하) 삼성전자와 같은 기업은 매주에 1만7천억의 상품 8조합 또는 16조합 풀 수요를 예측해야 합니다. 그래야 원자재 수입도 하고, 공장 생산계획이 가능합니다. 예측이 잘못되면, 기업이 감당해야 될 손실이 매우 커지는데요. 실제보다 많이 예측하면 제고가 쌓일 것이고, 적게 예측하면 없어서 못 팔게 됩니다. 그런데 아무리 유능한 사람이라도 정확한 판단을 보이는 데는 한계가 있고, 그 가짓수가 증가하면, 더 정확도가 떨어지게 되는 거죠. 그래서 사람이 잘하는 부분은 사람에게 맡기고, 수식으로 예측 가능한 것은 수식으로 역할분담해서 예측 정확도를 높여야 기업의 손실을 줄이 수 있는 거죠.

사회자
  그래서 예측의 정확성과는 상관없이 예측은 계속해야 된다. 이런 말씀이신데, 그런데 이런 데이터를 과학적으로 분석하는 예측기법과 달리 일종의 감이랄까요. 개인적으로 보면 감이 참 좋은 사람들 요즘 말로 촉이 있는 사람들이 있는데, 그런 사람들은 예측에 도움이 됩니까? 어떻습니까? 이 과학적 기법과는 어떻게 다릅니까?