[KDI 정책 분석] AI 기술, 지원정책의 효과를 높일 수 있을까?

한국개발연구원(KDI)이 KDI 정책포럼 제288호(2022-03)에서 「AI 기술, 지원정책의 효과를 높일 수 있을까?」를 발표했다. 연구진은 김민호, 한재필이다.

보고서 요약

■ AI는 예측력이 뛰어나 공공부문의 다양한 영역에서 강력한 혁신을 가능하게 할 것으로 예상되나, 현재 우리나라에서는 정책목표에 부합하는 대상 선별 및 사후관리에 이를 적극적으로 활용하지 못하고 있음. – 국내에서 최근 등장하고 있는 AI 활용 공공서비스는 주로 단순반복 업무를 기술적으로 대체하는 수준에서 제한적으로 활용되고 있음. – 주요국은 AI를 이용한 정책 정보 분석을 통해 효과적으로 정책목표를 달성할 수 있는 정책대상을 선별하고 있으며, 사후관리 등에도 AI를 활용하고 있음. – 기존의 정책 성과관리가 결과를 확인하는 사후평가에 그쳤다면, AI의 도입은 정책의 효과를 사전적으로 예측한 정보를 활용하는 등 데이터에 기반한 의사결정 방식으로의 전환을 의미 ■ 우리나라 중소기업 지원정책의 지원대상 선별에 AI를 적용한 결과, AI는 지원 이후의 성과 예측에 효율적으로 활용될 수 있으며, 지원의 효과가 낮은 대상을 분별하는 데 유용한 정보를 제공하여 지원의 효과성을 크게 제고할 수 있음을 확인 – 중소기업을 대상으로 비용을 지원하거나 융자를 제공하는 중소벤처기업부의 다양한 자금 지원사업에 기업 정보를 활용하여 머신러닝을 적용한 결과, 지원 이후의 성장 예측에 유용한 것을 확인 – 이를 지원효과가 높은 대상을 분별하는 데 활용할 경우 사업의 효과성을 증대시킬 수 있음. ■ 설문조사 결과, 공공부문에서 AI 기술을 활용한 데이터 기반 정책체계로의 전환을 가로막는 요인으로는 1) 정책 정보의 표준화 및 부처 간 연계 미비, 2) 공공부문의 기술 활용 전문성 부족 등이 지적되고 있음. ■ 공공부문의 데이터 기반 정책체계로의 전환을 위한 전략을 수립하여 교육, 의료, 치안, 국방, 기업 지원 등 다양한 분야에서의 정책 효과성 향상을 국가적 차원에서 모색해야 함. – 공공부문 각 분야에서 AI…

목차

• 1. 들어가며 2. 정부정책에의 AI 기술 적용 3. 중소기업 지원정책의 대상 선별 시 AI 적용의 유용성 탐색 4. AI 기반 정책체계 전환의 장애요인 5. 데이터 기반 정책수립을 위한 정책제언

KDI에서 보고서 전문 보기 ↗

중소기업 경영에 주는 시사점

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출처: 한국개발연구원(KDI) 현안자료. 요약은 KDI가 공개한 보고서 요약을 발췌했습니다.