국내기업의 인공지능 활용과 정책과제

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 국내 경제성장 회복에 필요한 인공지능 활용 확대와 이를
통한 생산성 증대를 위한 정책 제언을 그 목적으로 한다. 구체적으로 ①
국내·외 인공지능 정책 동향을 조사하고, ② 최근 국내ㆍ외 기업과 산업
의 선도적 인공지능 활용 사례를 살펴본 후, ③ 국내 인공지능 활용 현황
및 성과에 관한 실증분석을 진행, ④ 심층 설문조사를 통해 정성 분석을
수행, ⑤ 마지막으로 종합적인 연구 결과를 바탕으로 한 향후 인공지능
산업정책 제고를 위한 방향과 전략 및 산업정책의 부문별 제언을 제시
하고자 한다.
본 연구의 가장 핵심은 최근 일반목적기술(General Purpose Technology,
GPT)로 주목받는 인공지능 기술의 기업ㆍ산업 활용을 확대하고 이를 성
과로 연결하는 선순환을 통하여 국내 산업의 경쟁력 회복과 경제성장
제고를 위한 산업정책적 시사점 도출에 있다. 또한 산업 기술, 금융, 인
력, 규제 등 부문별 산업정책 논의를 통해 인공지능 활용 확대 및 관련
성과 극대화를 위한 세부 정책과제를 도출한다. 이를 위하여 인공지능
활용과 성과에 관한 종합적 분석을 기반으로 관련 정책 제고를 위한 실
증적 자료를 제공한다. 인공지능에 관한 기대와 관심 증대에도 불구하
고 해당 신기술에 초점을 둔 연구는 비교적 부족하다. 특히 실증분석, 사
례분석, 실태분석 및 정책 동향을 망라하는 종합적인 연구는 여전히 부
재한 상황이다. 그러므로 정부가 추진하는 인공지능을 통한 산업 디지
털 전환 정책에 대한 평가 및 효과 제고를 위한 기초자료를 제공하는 것
이 본 연구의 목표이다.
연구 목적 달성을 위하여 본 연구가 가장 주목하는 점은 인공지능 활
용과 성과에 대한 증거 기반의 정책 제언이다. 이를 위하여 먼저 국내 기
업의 인공지능 활용 및 성과에 대한 실증분석을 수행한다. 특히 국내 기
업의 인공지능 활용을 결정하는 다양한 요인이 무엇인지, 해당 요인이
국내 기업의 인공지능 활용의 성과에 어떠한 영향을 미치는지에 대한
통계적 분석을 시행한다. 또한 다양한 국내외 인공지능 사례를 조사하
고, 해당 기술에 대한 기업의 활용 현황과 특성 등을 도출한다. 이러한
사례 및 실증분석 결과를 바탕으로 증거 기반의 인공지능 산업정책의
방향과 시사점을 도출한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to propose policies to expand the use of artificial intelligence
(AI) to enhance productivity and performance, which are
crucial for the recovery of domestic economic growth. Specifically, the
research will ① investigate trends in AI policies both domestically and
internationally, ② conduct an empirical analysis of the current state
and outcomes of AI utilization in Korea, ③ extensively analyze recent
cases of AI application in companies and industries worldwide, and ④
perform an in-depth survey. Based on these comprehensive research
findings, the study will present strategies and measures to enhance future
AI industrial policies, including sector-specific strategies for improving
industrial policy.

목차 (Table of Contents)

• 머리말
• 요약
• 제1장 서론
• 1. 연구 배경
• 2. 연구 목적과 주요 내용
• 3. 연구보고서 구성
• 제2장 주요국 인공지능 정책 분석
• 1. 주요국 AI 정책 동향: 산업 부문
• (1) 서론
• (2) 국가별 AI 정책 동향
• 2. 소결
• (1) 주요국 정책 추진 현황
• (2) 주요국 AI 정책의 특징
• (3) 국가 전략과 후속 정책과의 연계성
• 제3장 국내 인공지능 정책 분석
• 1. 국내 AI 정책 동향: 산업 부문
• (1) 인공지능(AI)ㆍ데이터 기반 중소기업 제조혁신 고도화 전략
• (2) 인공지능 반도체 산업 발전전략
• (3) 인공지능 법ㆍ제도ㆍ규제 정비 로드맵
• (4) 인공지능 지역확산 추진방향
• (5) 인공지능(AI) 반도체 산업 성장 지원대책
• (6) 대한민국 디지털 전략
• (7) 산업 AI 내재화 전략
• (8) 인공지능 일상화 및 산업 고도화 계획
• (9) 초거대 AI 경쟁력 강화 방안
• (10) 서비스산업의 디지털화 전략
• (11) 전국민 AI 일상화 실행계획
• (12) AI G3 도약을 위한 AIㆍ디지털 혁신성장 전략(대한민국디지털 전략 2.0)
• 2. 소결
• 제4장 인공지능 활용 사례분석
• 1. 산업별ㆍ활동별 사례분석
• (1) GM의 제품 디자인 혁신 사례
• (2) BMW의 유지보수 시스템 도입 사례
• (3) 메르세데스 벤츠의 스마트팩토리 56호 사례
• (4) ASML의 맞춤형 AI 챗봇 도입 사례
• (5) 포스코의 스마트팩토리 사례
• (6) 요코가와의 AI 전기 자율제어 사례
• (7) 지멘스의 암베르크 디지털 트윈 공장 사례
• (8) 현대엔지니어링의 AI 설계 활용 사례
• (9) LS일렉트릭의 스마트팩토리 사례
• (10) LG에너지솔루션의 설계 및 예지보전 AI 도입 사례
• (11) 한국철도공사의 RPA 도입 사례
• (12) 아마존의 AI 수요 예측, 자율 피킹 로봇 사례
• (13) DHL의 배송물 입고 시 AI 자동시스템 도입 사례
• (14) JP Morgan의 계약 인텔리전스 도구 COiN 도입 사례
• (15) 인실리코 메디슨의 신약 개발 플랫폼 Pharma.AI 도입 사례
• (16) 그랩의 차량호출ㆍ음식 배달 AI 활용 사례
• (17) 카카오뱅크의 고객인증ㆍ금융사기 예방 사례
• 2. 소결
• 제5장 인공지능 활용과 성과에 관한 실증분석
• 1. 국내 기업의 인공지능 활용 현황
• 2. 기업의 인공지능 활용 결정요인
• (1) 인공지능 활용 결정요인 분석 개요
• (2) 인공지능 활용 결정요인 분석 결과
• 3. 기업의 인공지능 활용과 성과
• (1) 인공지능 활용과 성과 분석 개요
• (2) 인공지능 활용 결정요인이 인공지능 활용과 기업 성과에 미치는 영향
• 4. 지역별ㆍ산업별 인공지능 도입과 성과
• 5. 소결
• 제6장 인공지능 활용 실태조사
• 1. 조사 개요
• (1) 조사 대상
• (2) 조사 내용
• 2. 조사 결과
• (1) 인공지능 활용 현황
• (2) 인공지능 활용을 위한 투자 및 인프라 현황
• (3) 인공지능 활용 성과
• (4) 인공지능 활용의 장애요인과 정책 수요
• 3. 소결
• 제7장 인공지능 활용 및 성과 제고를 위한 부문별 정책과제
• 1. 인공지능 주요 정책과제
• (1) (기술) 산업 AI 내재화를 위한 수요 지향 AI 혁신역량 강화
• (2) (금융 부문) 산업 AI 도입 확산을 위한 포괄적 AI 금융지원 확대
• (3) (인력) 인공지능 활용 성과 제고를 위한 포괄적 인재 양성ㆍ운영 시스템 구축
• (4) (규제) 안전한 인공지능 기술 확산을 위한 규제 안전망
• 제8장 결론
• 1. 주요 결과 요약 및 시사점
• 2. 정책 시사점과 제언
• 3. 연구 기여 및 향후 과제
• 참고문헌
• Abstract