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빅데이터 기반 기계산업 솔루션 및 산업 위기 예측 모니터링

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작성자최고관리자 댓글 0건 조회 26회 작성일 21-06-01 09:48

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빅데이터 기반 기계산업 솔루션 및 산업 위기 예측 모니터링


산업 위기와 Global Value Chain 재편 

과거 팬데믹과 달리 코로나19는 경제적 영향력이 큰 국가에 부정적인 영향을 미치고 있다.

코로나19와 미·중 무역 갈등에 따라 글로벌 공급망 재편과 함께 ‘리쇼어링(Reshoring)’ 전략이 부각되는 상황이다.

미국 행정부의 이런 움직임은 코로나19로 글로벌 공급망 체계가 무너질 경우, 중국에 생산 의존도가 높은 미국이 감당해야 할 리스크를 사전에 차단하겠다는 의도이다.

이 같은 움직임에 일본, 유럽 등의 주요 국가들도 빠르게 가세하고 있다.

중국 의존도가 높은 우리나라 입장에서 공급망 단절 및 급격한 수요감소 현상에 직면할 것이며, 중소기업들의 유동성 위기와 수출기업들의 피해가 증가될 것이라 예상된다.

이에 위험감지 모니터링을 통해 조기에 산업·경제 위험을 알려주는 조기경보 시스템(Early Warning System)과 빅데이터를 활용한 솔루션이 필요한 상황이다.


한국기업데이터 빅데이터 기반 솔루션

한국기업데이터(이하 KED)는 기업 전문 CB(Credit Bureau) 회사이며 재무정보, 신용정보, 제품, 특허, 공공정보 등 다양한 DB를 풀링(Pooling)하며 여러 솔루션을 개발, 납품, 운영하고 있다.


- EW Index 기반의 산업위기 예측 및 모니터링 시스템 

- 생산자 네트워크 시스템

- 중소기업/스타트업 공공정책자금 매칭 서비스


EW Index 기반의 산업위기 예측 및 모니터링 시스템

일반적인 신용평가 모형은 1년 이상의 장기간에 대한 신용도(PD : Probability of Default)를 평가하는데 특화되어 있지만 KED 조기경보 모형(Early Warning)은 비교적 갱신주기가 짧은 단기성 정보를 이용하여 적시성 있게 신용도를 평가하여, 기업 부실화를 최단 기간 내에 인지하는 것에 특화되어 있다.


EW-Index는 이러한 EW 등급을 기반으로 구축되어 있으며, 표준산업분류 체계의 30개 업종, 전국 시도·시군구·읍면동 단위까지 산출되어 해당 지역 산업의 위기를 선제적으로 예측(Forecasting)하는 기능을 수행한다.


산업위기지역 선정(2018년 6월)과 같은 과거 사례에서는 약 22개월 정도의 Lead Time을 확보하는 변별력을 입증하였다.

최근의 사례에서는 코로나19에 의해 직접적인 타격을 받은 항공·운송, 음식·숙박업에서도 Signal 발생의 유효성을 입증하고 있다.

이런 지표·인덱스를 정책수립의 근거자료로 활용해서 데이터기반의 의사결정 지원체계를 구축해야 한다.


생산자 네트워크 시스템

제조업 분야에서도 공유 경제에 대한 니즈는 지속적으로 증가하고 있다.

특히 창업 기업, SOHO 기업들은 아이디어를 사업화하고자 하는 니즈가 공통적으로 존재하지만, 공장 설립 및 생산과 같은 설비 투자에 있어서 애로사항이 존재하고 있다.

반대로, 주요 생산자의 경우에는 지속적인 공장가동율 확보를 위해 기존 설비의 지속적 운영 및 운영자금 확보가 이슈가 되고 있다.


생산자 네트워크 시스템은 주 수요기업인 창업기업, SOHO 기업의 생산설비 이용 니즈와 생산자 간의 거래 관계를 형성하게 해주는 협업모델 서비스의 일종이다.

기존의 전통적인 방식은 ① 지인 추천을 통해서, ② On/Off Line 공장 탐방, ③ 컨설팅 업체를 통해 매칭이 이루어지지만 각각 원하는 산출물에 대한 관리가 어렵고, 시간과 노력의 낭비, 직접적인 비용 발생에 대한 지적이 있었다.

즉, 수요자와 생산자 간의 연결비용이 이슈가 되고 있다.

생산자 네트워크 시스템을 이용하게 될 경우에는 연결비용의 감소, 인력 미스매칭 해결, 시장개척, 투자, R&D 효율, 신기술적용, 마케팅 협력 및 B2B 거래라는 장점이 있다.


공공정책자금 매칭 서비스

공공정책자금 매칭 서비스는 고객사의 경영현황 진단을 기초로 기업이 300개 이상의 정책자금 기관별 정보를 수집하고 선택, 신청하는 과정에서 발생하는 불편사항을 최소화하며 합리적인 지원을 영위하게 하는 서비스이다.

공공정책자금이란 중소기업·스타트업 기업을 지원하여 고용창출과 국민의 삶의 질을 높이기 위해 만들어진 정부 지원금 성격을 띄고 있으며, 은행권의 대출(융자) 방식 외에도 수백여 개의 정부산하기관, 지자체, 기업지원기관 등을 통해 보조금, 출연금, 투자금의 형태로 지역별, 산업별, 기업성장 단계별로 다양하게 지원되고 있다.

하지만, 정책자금 제공기관별로 산재한 정보로 인해 높은 탐색 비용과 불편을 경험하고 있으며, 위탁 기관 역시 글로벌 경쟁력이 있고 지속가능한 기업을 선정하기 어렵다는 단점이 존재하고 있다.

공정책자금 서비스는 이러한 기업들의 불편을 해소하고, 기업정책에 맞는 지원사업을 맞춤형​1)으로 제공한다.


데이터를 기반으로 한 GVC 재편 대응 체계 구축

코로나19 확산과 미·중 무역 갈등은 우리나라에게 GVC 재편에 대한 대비를 요구한다.

특별히 공급망 단절과 수요 감소로 발생할 수 있는 우리나라 중소기업의 유동성 위기에 대한 준비를 요구한다.

또한, 중국 의존도가 높은 우리나라에는 해외 공급망을 다양화하는 것과 함께 기술개발 등을 통한 국내 공급망 강화를 요구한다.


데이터 댐(Data Dam) 구축은 지난해에 정부에서 발표한 디지털 뉴딜정책의 핵심 사업이다.

산업통상자원부에서 2020년 8월에 발표한 디지털 기반 산업 혁신성장 전략에도 빅데이터를 활용한 지능형 공급망 구축이 포함되어 있다. 데이터 기반 GVC 재편 대응 체계 구축은 최신 기업신용 정보를 활용하여 중소기업의 유동성 위기에 대한 선제적 대응을 가능하게 하는 것을 포함한다.

또한, 기업이 보유한 지식재산권 등 연구개발 정보와 생산시설에 대한 정보 등은 생산설비를 필요로 하는 수요기업과 이를 공급할 수 있는 공급기업이 포함되는 산업 생태계 구축과 효율적인 공공정책자금 활용을 가능하게 할 것이다.


KED는 2020년 말 기준 국내 최대 규모인 1,083만 개 기업정보를 보유하고 있다.

KED가 보유하고 있는 데이터는 최신 기업신용 정보를 포함한 기업의 재무정보뿐만 아니라 기업이 보유한 지식재산권과 인증에 관한 정보 등 다양한 비재무정보를 포함한다.

이는 앞에서 언급된 데이터 기반 GVC 재편 대응 체계 구축에 기여하리라 기대한다.



1) KED 기업정보, 국민연금 정보, 해당 기업 내부 데이터를 기업 진단과 정책자금 데이터의 수집·분석 정보와의 매칭 알고리즘을 통하여, 개별 기업들 대상으로 최적의 정책자금을 추천.

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