[苦告스타트업] 데이터기반 정책모델 개발 시급
상태바
[苦告스타트업] 데이터기반 정책모델 개발 시급
  • 입력 2020-06-18 12:04
  • 댓글 0
이 기사를 공유합니다

스타트업 참여로 논리적 정책모델 창출 필요
데이타 기반 없는 행정편의적 모델 사라져야
메이코더스 최새미 대표

“아, 메이코더스는 2018년 고용보험 가입내역이 없어서 2019년에 신규로 가입한 직원인 김ㅇㅇ씨에 대해서는 해당 지원을 해드릴 수가 없습니다. 두번째 가입한 직원부터 가능합니다.”

수십 분 통화연결음을 듣고 난 후 겨우 연결된 상담사의 말에 맥이 풀리고 만다. 본래 ‘5인 이상 사업장’에만 적용되지만, 벤처기업의 경우 5인 미만에도 적용된다는 예외 조건에 해당됐던 터라 문의 전화를 했던 것.

1에서 2로 추가될 때는 적용되는 규칙이 0에서 1로 추가될 때에는 적용되지 않는다니? 숫자를 만지는 사람으로서 참 말로 하기 어려운 답답함을 느낀다. 작년에 고용을 시작한 직후부터 시작된 행정기관과의 불편함 얘기다.

논리적 근거 없는 지침

다른 스타트업과 다르지 않게, 이후 애매한 제약 조건, 모호한 지침들과 씨름이 이어졌다. 이번에 코로나19로 인한 사업장 지원 정책은 사업장 주소지를 같은 지역에 6개월 이상 두어야 한다는 제약조건이 있다. 만39세 이하만 지원받을 수 있는 창업정책도 있다.

이상하다. 무슨 근거로 6개월 이상이고, 만39세 이하일까?

근거가 애매하니 적용도 애매하다. 6개월의 정의는 180일로 계산하는 걸까? 한국 나이로 41세인 사람의 생일 이전에 해당 지원공고에 참여했다가 코로나로 사업 선정 일정이 늘어지면서 공고 마감일에 만40세가 되면 그 사람은 해당 사업에 지원가능할까, 그렇지 않을까? 그 사람은 만40세 생일부터는 청년이 아닌 어떤 변화를 겪게 될까?

머신러닝의 고전, 신용평가 데이터 분류부터

머신러닝을 배울 때 가장 먼저 접하는 사례는 신용평가다. 어떤 은행이 신용카드를 발급해 주어야 하는 상황에 대한 분류 학습. 아주 단순하게, 우리가 고려할 수 있는 데이터가 ‘연봉’과 ‘나이’ 밖에 없다고 가정한다.

그리고 ‘쌓인 경험’이 있다. 기존에 해당 은행에서는 58세의 6300만원을 연봉으로 받는 직장인에 대해서는 승인처분을 했다. 그리고 25세의 1700만원을 연봉으로 받는 대학생에 대해서는 비승인처분을 했다.

이런 데이터가 수억 개가 쌓여 있을테니 유의미한 선에서 샘플링을 한다. 그리고 시각화한다. X축에는 나이가, y축에는 연봉이 오고, 승인 받은 데이터는 o표시로, 비승인을 받은 데이터는 x표시를 해보니 다음과 같은 그래프가 나온다. 

그 사이를 잘 분류해주는 직선이나 곡선을 수식적으로 계산해 ‘분류모델’을 만든다. 단순히 직선으로(g) 분류했다가, 모델을 개선해 곡선으로(f) 분류하며 정확성을 높인다. 분류모델은 경험에서 온 데이터 분류이기 때문에 현실을 충실히 반영한다. 향후에 새로운 연봉과 연령 데이터가 들어왔을 때 사람을 통하지 않고도 시스템이 답을 빠르게 해줄 수 있다.

데이터 기반 정책결정의 장점, 사각지대 방지·효율성

지금의 창업 정책, 정말 비효율적이다. 아마 6개월 이상이니, 39세미만이니 하는 기준은 ‘행정 편의상’ 정해진 기준일 테다. 서류심사 하는데 공무력을 낭비할 뿐더러, 실질적으로 분류가 필요한 영역과 행정적으로 분류된 영역의 미스매치로 사각지대가 발생한다. 필요한 사람이 지원 받지 못하거나, 불필요한 사람이 지원 받게 되는 경우 말이다.

해결책은 하나다. 데이터 일부를 공개하고 민간에 모델을 만들어 달라고 하는 것. 단, 용역과제로 발주하는 것은 안된다. 정부 입맛에 맞게 만드는 데 익숙한 기존 업체들의 모델은, 큰 성과를 내기 어려울 수 있기 때문.

스타트업들에게 데이터를 공개하고 알아서 모델을 만들라고 한 다음, 그 모델을 비싼 값 주고 사오길 권한다. 성공 사례가 쌓이면, 많은 스타트업들도 데이터 기반 정책모델 개발에 뛰어들 것이다. 공무력 낭비 방지하고 사각지대를 최대한 없앨 수 있으므로 아무리 많은 값을 치러도 아까울리 없을 것이다.

 

기자 프로필

댓글삭제
삭제한 댓글은 다시 복구할 수 없습니다.
그래도 삭제하시겠습니까?
댓글 0
댓글쓰기
계정을 선택하시면 로그인·계정인증을 통해
댓글을 남기실 수 있습니다.
주요기사
유용한 리스티클
  • AI를 활용한 10가지 좋은 예
  • MIT 테크리뷰가 선정한 젊은 AI혁신가 7인
  • 포브스 선정 유망 AI기업 베스트 50
  • 신제품 개발을 개선하는 10가지 방법
  • 코로나19와 싸우는 테크기업 '베스트 15'
  • 딥마인드 엔지니어가 알려준 입사 지원 팁 5가지