| 대회명 | 2026 AI+ 오픈데이터 챌린지 (제2회 · AI+ Open Data Challenge) |
| 주최 | 중소벤처기업부(중기부) |
| 주관 | 중소벤처기업진흥공단(중진공) |
| 부문 | 정책효과예측 (출제: 중소벤처기업연구원) |
| 결과 | 최종 우승 · 중소벤처기업부 장관상 |
혁신계량연구소(대표 장필성)가 중소벤처기업부가 주최하고 중소벤처기업진흥공단이 주관한 '2026 AI+ 오픈데이터 챌린지(AI+ Open Data Challenge)'에서 정책효과예측 부문 최종 우승기업으로 선정됐다. 10일 열린 성과공유회에서 중소벤처기업부 장관상을 받고, 우승 과제인 정책효과 예측·추천 AI 서비스 'POLARIS'의 구현 결과와 검증 방법을 발표했다.
AI+ 오픈데이터 챌린지는 공공기관이 실제 업무에 쓰는 현장 데이터를 AI 스타트업에 공개하고, 기관의 현안을 해결할 AI 솔루션을 발굴하는 실증형 대회다. 창업 10년 이내의 AI 스타트업이 참여해 6개 과제에 대해 서류평가로 과제별 5개사(총 30개사)가 본선에 올랐고, 약 10주간의 개발·실증을 거쳐 발표평가와 사용자 체험평가로 과제당 1개 우승기업을 가렸다. 우승기업 6개사에는 각 상금 1억 원과 지원사업 선정 우대가 주어지며, 계약 연계형 과제 3개는 출제기관과의 후속 솔루션 계약으로 이어진다.
과제별 우승기업
| 구분 | 과제 (출제기관) | 우승기업 |
|---|---|---|
| 계약 연계형 | 정책자금 융자 신청서 자동 생성 (중소벤처기업진흥공단) | (주)아이원 |
| 계약 연계형 | 소상공인 금융지원 의사결정 모델 (소상공인시장진흥공단) | (주)텀타 |
| 계약 연계형 | 창업기업 성장 이력 생성 AI 모델 (창업진흥원) | 비비디글로벌(주) |
| 일반형 | 정책 효과 예측 분석 (중소벤처기업연구원) | 혁신계량연구소 |
| 일반형 | 혁신성장산업 영위기업 자동판별 서비스 (기술보증기금) | (주)케이미디어랩 |
| 일반형 | 시장진출 전략 추천 (중소벤처기업진흥공단 · 한국중소벤처기업유통원) | 이씨이십일알앤씨(주) |
혁신계량연구소가 참여한 정책효과예측 과제는 중소벤처기업연구원이 출제했다. 공공기관이 정책 개발과 결정에 활용할 수 있도록 기업별 지원사업을 추천하고, 지원기업의 매출·고용 성장률을 비(非)지원 기업과 비교해 정책 효과를 분석하는 것이 과제의 요구사항이었다.
"잘될 기업 골라주기가 아니라, 지원이 필요한 기업 찾기"
POLARIS는 POLicy Analysis & Recommendation Intelligence System의 약자다. 어두운 바다에서 길잡이가 된 북극성처럼, 수많은 기업·사업 데이터 속에서 길잡이가 되기 위해 정보의 신뢰성과 기능적 유용성을 구현하고자 만든 시스템이다.
POLARIS는 기업정보, 지원 이력, 정책 정보, 성과 지표를 연결해 ① 기업 맞춤형 정책 매칭 ② 정책 효과 분석 ③ 정책 효과 예측 ④ 보고서 자동 생성의 네 기능을 하나의 웹 서비스로 구현했다. 핵심은 '지원받지 않았을 때 대비 추가 성과', 즉 순정책효과를 기업 단위로 예측하는 것이다. 단순히 성과가 좋을 기업을 고르면 지원 없이도 성장했을 기업만 뽑게 되는 문제(winner picking)가 생긴다. POLARIS는 유사한 미수혜 기업과 비교하는 대조군 기반 인과추론으로 '지원이 만든 몫'을 따로 떼어낸다.
챌린지가 요구한 기업별 맞춤 사업 매칭, 사업효과 분석, 기업별 효과예측, 자동 보고서 생성 기능은 모두 기업별 순효과를 올바르게 측정해야 신뢰성 있게 구현될 수 있다. 혁신계량연구소는 순효과, 즉 지원 시와 미지원 시의 성과 차이를 예측하기 위한 정책효과 분석 방법을 체계적으로 적용했다. 최신 업리프트(uplift) 기법을 공공정책에 적용한 사례다.
기업별 효과를 예측해 현장에 신뢰성 있는 정보를 제공하려면, 각 예측 모형이 적절히 기능할 수 있는 범위를 사전에 검증해야 한다. POLARIS는 실측 기반 분석 값과의 상호검증 등을 수행해 '검증된 만큼만 말한다'는 원칙과 시스템을 구현했다.
생성형 AI는 외부 API 대신 자체 GPU 서버의 로컬 모델을 사용해 공공기관 내부망에서도 작동하도록 했다. 언어모델은 수치를 만들지 못하고, 검증을 통과한 사전계산 값을 말로 옮기는 역할만 맡는다.
기대효과
검증 통과 사업 기준(연간 지원 25,041곳)으로 시뮬레이션한 결과, 관측 실적 대신 순효과 순으로 지원 대상을 고르면 지원이 만든 매출구간 도약 기업이 연간 1,262곳 늘고 지원의 순효과는 1.7배(+6.9%p → +11.6%p)로 높아지는 것으로 추정됐다.
장필성 대표는 과거 국책연구기관 재직 시절부터 "측정할 수 없으면 관리할 수 없고, 관리할 수 없으면 개선할 수 없다"며 증거 기반의 진단과 평가 환류 체계를 강조해 왔다. 성과공유 발표는 "검증된 만큼만 말하고, 더 멀리 비추겠습니다"라는 문장으로 마무리됐다.
혁신계량연구소는 이번 결과를 바탕으로 효과예측 대상을 42개 사업에서 중기부 관리사업 168개로 넓히고, 장기적으로 전 부처 사업의 정책효과 지도를 구축하는 후속 단계를 제안했다.