AI 기술, 지원정책의 효과를 높일 수 있을까? (Can Artificial Intelligence Improve the Effectiveness of Government Support Policies?)

Korean Abstract: ■ 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 사전적으로예측한 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) 정책정보의 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 도입 시 해당 기관을 지원하는 방식으로 정책을 설계할 수 있으며, 지원수단에는 시스템, 데이터 플랫폼, 보안, 조직 컨설팅, 교육 등을 포함할 수 있음.- 세부 전략으로는 1) 데이터 관리체계 일원화, 2) 정책 정보의 효율적 교류를 위한 정부 업무체계 정비, 3) 신뢰 기반 공공-민간 파트너십 구축이 요구됨.- 정책의 수립, 집행, 평가 체계 전반을 점검하여 AI가 정책 의사결정을 효과적으로 도울 수 있는 부분을 명확히 인식하고, 사업목적의 명확한 설정, 데이터의 선별 및 연계, 시스템의 구축 및 보안성 확보, 투명한 운영방식 마련 등 데이터 기반 정책수립을 위한 단계별 전략을 수립할 필요