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지원정책이 AI를 만났을 때! 어떤 효과가?

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자막	AI 기술은 예측력이 뛰어나 공공부문의 다양한 영역에서 혁신을 일으킬 수 있는데요. 우리나라 역시 공공부문에서 AI를 활용하고 있지만, 아직 단순 반복 업무를 대체하는 수준에 그치고 있습니다. AI 기술로 정책의 영향을 사전에 예측해서 실행한다면 효과가 커질까요? 이를 알아보기 위해 중소기업 지원정책을 살펴봤는데요. 업력 6년 이하의 창업기업을 대상으로 기존의 정책집행 결과와 지원기업을 선별하는 과정에 머신러닝 모델을 적용한 결과를 분석해봤습니다. 먼저, 기존 방식으로 선별되어 지원받은 기업은 비지원기업에 비해 지원 1년 후 매출액 증가율이 오히려 낮게 나타났습니다. 다음으로 머신러닝 모델을 통해 기업의 매출액 증가율을 예측하여 고성장 그룹과 저성장 그룹으로 구분한 후 해당 기업의 실제 성과와 비교해봤는데요. 그 결과, 고성장할 것으로 예측된 그룹의 실제 매출액 증가율이 저성장 그룹에 비해 10배 이상 높게 나타나 AI가 기업 성장률 예측에 매우 유용한 것을 확인했습니다. 이러한 예측치를 지원기업에 적용해봤더니, 고성장으로 예측된 그룹의 실제 성과가 높게 나타났는데요. 지원 대상을 선정할 때, AI의 성과예측 정보를 활용한다면 성장 잠재력은 높지만 자금력이 부족한 기업을 제대로 분별해서 사업의 효과성을 높일 것으로 기대됩니다. 하지만, 정책 데이터가 표준화되어 있지 않고, 부처 간에 정보 공유 부재와 같은 어려움이 있어 공공부문에서 AI 기술 도입이 쉽지 않은데요. 그럼에도 불구하고 교육, 의료, 기업지원 등 예산 규모가 크고 정책의 효과성 제고가 절실한 부문을 중심으로 AI를 활용하는 것이 필요해 보입니다. 어떻게 해야 공공부문에서 AI를 적극적으로 활용할 수 있을까요? (김민호 박사님) 무엇보다 ‘공공부문 데이터기반 정책수립’을 국가적 전략으로 설정할 필요가 있습니다. 현재 ‘AI 국가전략’ 중 공공부문은 AI 기술 적용에 한정되어 있는데요. 기술뿐만 아니라 업무 혁신을 통해 공공조직 운영방식을 데이터 기반 의사결정 방식으로 전환하는 것이 필수적입니다. 개별 조직은 정책의 수립, 집행, 평가 전반을 점검하여 필요한 데이터를 선정하고 이를 분석하여 실제 정책과정에 반영하는 전사적 전략이 수립되어야 합니다. (한재필 교수님) 지원정책의 효과성을 높이기 위한 AI활용 세부전략으로는 먼저 각 주무부처에서 별도로 관리되고 있는 정부 사업 관련 데이터를 표준화하여 관리체계를 통일해야 합니다. 이를 위해, 효율적인 정책정보 교류를 위한 정책 조정 권한과 법적 근거를 갖춘 하나의 조직 체계를 만들 필요가 있습니다. 또한, 공공부문의 전문성을 보완하기 위해 민간의 역량을 활용하여 신뢰 기반 민관협력체계를 구축해야 합니다.
표준분류	과학기술> 기술개발
발행기관	한국개발연구원	동영상URL	바로가기
키워드	#AI #인공지능 #지원정책 #러닝머신 #중소기업
등록일		동영상포멧	YouTube
설명	예측력이 뛰어난 AI 기술 공공부문에서도 다양하게 활용될 수 있을텐데요. 우리나라는 아직 단순 반복 업무를 대체하는 수준에 그치고 있다고 합니다. AI 기술을 도입한다면 정책의 효과를 얼마나 높일 수 있을까요?

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