요약

□ 연구 목적: 기업 인공지능 활용을 위한 데이터 플랫폼 활성화의 필요성
  ○ AI 기술 확산은 기업의 생산성·서비스 혁신을 가속하고 있으며, AI 모델 및 서비스 개발을 위한 기업의 데이터 혁신역량이 중요해

      지고 있음

      - 데이터는 단순 분석 자원을 넘어 기업의 전략적 자산이자 핵심 거래 대상으로 인식
  ○ 하지만, 자금력과 인프라를 갖춘 대기업과 달리, 중소·벤처기업은 ① 양질의 데이터 접근성 제한, ② 규제 대응 역량 부족, ③ 전문

       인력 부재라는 구조적 한계에 직면

      - 이러한 격차는 단순한 기술 도입의 차이를 넘어, AI 기반 디지털 경제에서 중소기업의 경쟁력 약화 및 시장 도태로 이어질 수 있

        는 구조적 불균형을 초래할 수 있음

  ○ 따라서, 데이터 플랫폼은 데이터의 품질과 표준을 보증하여 시장의 불확실성을 해소하고, 기업의 인공지능 활용을 위한 데이터의

      탐색·규제비용을 낮추는 제도적 장치로서 기능할 필요가 있음

□ 연구 방법

  ○ 이상의 현황을 고려하여, 본 고에서는 기업의 데이터 활용을 둘러싼 현황 및 한계점을 분석하고 데이터 플랫폼의 활성화를 위한

       정책 개선 방안을 도출

  ○ 먼저, 국내 주요 데이터 플랫폼* 및 지원사업**의 운영 현황 및 특징을 살펴보고 기업의 인공지능 활용 관점에서의 핵심 애로 및

      한계를 분석

      * AI-Hub(한국지능정보사회진흥원), 보건의료빅데이터개방시스템(건강보험심사평가원), 금융데이터 거래소(금융보안원), 국가

         교통 데이터 오픈마켓(한국도로공사), 피타그래프(민간 운영)

       ** 데이터바우처(한국데이터산업진흥원)는 기업에 데이터 구매·활용을 바우처 형태로 제공하는 지원 사업으로 홈페이지를 통해

            공급 데이터·활용서비스 등의 정보를 제공

  ○ 또한, 미국(시장 주도), 유럽(규범 주도), 중국(국가 주도), 일본(민관 협력)의 해외 주요국 데이터 정책·전략을 분석하여 국내 데이

      터 생태계에 적용 가능한 제도적·전략적 시사점을 도출

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------