3차 KODATA 혁신 포럼 개최
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| 3일 서울 여의도 한국경제인협회 컨퍼런스센터에서 열린 ‘KODATA 3차 혁신포럼’에서 홍두선(오른쪽에서 다섯 번째) 대표이사를 비롯한 주요 참석자들이 기념사진을 촬영하고 있다. [KODATA] |
[헤럴드경제=유혜림 기자] 생산적금융을 통한 기업 금융지원이 확대되는 가운데 지원이 필요한 기업과 파급효과가 큰 기업을 선별하기 위해서는 기업 데이터를 기반으로 한 정교한 사전 분석이 필수적이라는 지적이 나왔다. 이와 함께, 행정 데이터와 민간 데이터를 연계해 지원 성과를 계량적으로 측정하는 체계 구축이 뒤따라야 정책 효과를 극대화할 수 있다는 제언도 제기됐다.
한국평가데이터(KODATA)는 이 같은 내용을 골자로 3일 서울 여의도에 위치한 한국경제인협회 컨퍼런스센터에서 ‘빅데이터 기반 기업 지원 정책 및 지역산업 활성화 방안’을 주제로 제3회 혁신포럼을 개최했다. 홍두선 KODATA 대표이사는 “최근 정부의 ‘생산적 금융’ 활성화 방침에 따라 보다 정밀한 데이터를 토대로 효율적인 기업 지원 정책의 필요성이 높아지면서 대응 방안을 모색하기 위해 마련했다”고 취지를 밝혔다.
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| 김민호 한국개발연구원(KDI) 선임연구위원은 3일 KODATA 혁심포럼에서 데이터 중심으로 기업 지원 정책을 전환할 것을 강조했다. 유혜림 기자 |
김민호 한국개발연구원(KDI) 선임연구위원은 ▷투명한 기업 지원 정책 ▷데이터 기반 정책 결정 ▷수요기반 원스톱(One-stop) 지원 등 3가지 방향을 제시하며 데이터 중심으로 기업 지원 정책을 전환할 것을 주장했다. 그는 “정부는 제한된 재정 안에서 효과적인 지원 대상을 선정할 때 충분한 데이터와 증거를 기반으로 판단하고 있는지 점검해야 할 시점”이라고 했다.
특히 AI(인공지능)을 활용한 데이터 기반 기업 지원 정책으로 전환해야 한다고 강조했다. 김 선임연구위원은 “기존의 정책 성과관리가 결과를 확인하는 사후평가에 그쳤다면, AI의 도입은 정책의 효과를 사전적으로 예측한 정보를 활용하고 집행 과정에서 발생하는 정보를 활용하는 등 데이터에 기반한 의사결정 방식으로의 전환을 의미한다”고 설명했다.
그러면서 “중소기업 신용프로그램 지원 대상 선별에 머신러닝 모델을 적용, 분석한 결과 적합한 대상을 선정함으로써 프로그램 효과를 크게 향상시킬 수 있음을 확인했다”면서 “특히 KODATA의 ‘성장 잠재력 지수’가 정책 대상 분별과 기업 선발에 활용 가능성이 높은 것을 발견했다”고 소개하기도 했다.
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| 서용환 KODATA 공공사업부 부장은 최근 기업 전입·전출 흐름을 분석한 결과, 수도권으로의 기업 집중 현상이 지속되고 있다고 설명했다. 유혜림 기자 |
아울러 지역 정책을 위해서는 성장잠재력이 높은 고성장 기업과 첨단산업 기업, 투자 유치 수요기업 등을 정확히 선별하는 데이터 기반 접근이 필요하다는 진단도 나왔다. 서용환 KODATA 공공사업부 부장은 최근 기업 전입·전출 흐름을 분석한 결과, 수도권으로의 기업 집중 현상이 지속되고 있다고 설명했다. 장기 이동 추세에서 수도권으로 이전 기업은 증가한 반면, 경남·충청권으로의 이전 기업은 감소 추세다.
서 부장은 “이러한 구조가 장기적으로 지역 불균형 심화와 지방 소멸 위험으로 이어질 수 있다며 효과적인 지역발전 대책이 필요하다”며 “한국평가데이터의 성장잠재력지수, 혁신성장 공동기준의 첨단산업 분류 데이터, 기업 거래정보 등 다양한 기업 데이터를 보유하고 있어 지자체와 공공기관이 정책 대상 선정과 전략 설계에 활용할 수 있을 것”이라고 말했다.
KODATA 관계자는 “이번 포럼을 통해 기업 지원에 있어 데이터 기반 정책으로의 전환에 대한 중요성에 공감하고 다양한 대안을 모색할 수 있었다”면서 “KODATA는 앞으로도 기업의 실질적인 성장과 생산적 금융 활성화를 위한 노력을 이어갈 것”이라고 말했다.
