블록데이터 공공경영 및 신경제를 위한 혁신

블록데이터 공공경영 및 신경제를 위한 혁신

◆ 페인-포인트 시커

"페인-포인트 시커(Pain-Point Seeker)"란 고객의 불편한 점이나 필요로 하는 것을 찾아내는 마케팅 전문가, 혹은 조사를 수행하는 전문가를 가리키는 용어입니다. 

이들은 고객과의 대화를 통해 문제점, 요구사항, 만족하지 않는 부분 등을 파악하고, 그에 대한 설루션을 제안합니다. 이를 통해 기업은 고객의 니즈를 파악하고 그에 맞는 제품, 서비스 등을 개발 및 제공함으로써 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

또한, 페인-포인트 시커는 기업의 경쟁력을 강화하는 데도 중요한 역할을 합니다. 경쟁 업체들과 차별화된 제품, 서비스를 제공하기 위해서는 고객의 니즈를 정확하게 파악해야 하기 때문입니다. 따라서 페인-포인트 시커는 기업이 경쟁력을 유지하고 강화하는 데 있어서 매우 중요한 전략적 역할을 합니다.
 

◆ 소비자 고충 해결을 위한 혁신 아이템

소비자 고충을 해결하기 위해 다양한 혁신 아이템들이 개발되고 있습니다. 이 중 몇 가지를 소개해드리겠습니다.

1. ‘스마트 고객센터’ 시스템
분석 알고리즘을 기반으로 하여 작동하여 고객의 문제 상황, 불만 사항 유형, 해결사항 등을 살펴보고 빠르게 대응할 수 있도록 도와주는 시스템입니다. 스마트 고객센터 시스템은 고객 문의나 불만 처리에 대한 효율성을 높이기 위한 혁신적인 아이템입니다. 이 시스템은 고객들이 문의하는 내용에 대해 먼저 머신러닝 알고리즘을 통해 분석하고, 자동으로 대응할 수 있는 정형화된 문제에는 채팅봇이 답변하는 것이 일반적입니다. 그리고 고객센터 내 대응하는 인력이 더 복잡한 문제나 문의에는 전화나 이메일 등을 통해 개별 대응합니다. 이 시스템은 누적되는 데이터를 분석하여 새로운 대처 방법, 대응 표준을 제시하므로 기업 활동의 효율성을 높일 수 있습니다. 또한, 고객들이 문의를 할 때 긴 대기시간을 덜어주어 높은 만족도를 제공합니다.

2. ‘고객 감성 분석’ 설루션
인공지능(AI) 기반의 고객센터 시스템이나 SNS 등에서 자연어 처리(NLP) 기술로 고객의 불만사항, 문제 해결 방법 등을 실시간으로 분석하고, 피드백을 제공합니다. 고객 감성 분석 설루션은 고객이 제공하는 의사소통 채널이나 SNS 댓글 등에서 고객들의 감정을 파악할 수 있는 혁신적인 아이템입니다. 이 설루션은 인공지능(AI) 기술인 자연어 처리(NLP) 기술을 사용하여 대량의 데이터를 효율적으로 분석합니다. 이를 통해 고객들의 불만사항과 문제 발생 원인, 처리 방법 등을 파악하고, 기업에서는 이를 기반으로 문제를 미연에 예방하거나 빠르게 대응할 수 있습니다. 또한, 이를 활용하여 고객 가치를 높이고, 만족도를 높일 수 있습니다. 이 설루션은 고객센터나 마케팅팀에서 이용되어 고객 할인이나 새로운 제품, 서비스 등을 개발할 때에도 도움을 줍니다.

3. ‘클라우드 기반’의 고객 관리 시스템
모바일이나 태블릿 PC에서 쉽게 이용할 수 있도록 클라우드 기반의 소비자 대응 시스템을 개발하여, 보다 고객 친화적인 서비스를 제공합니다. 클라우드 기반의 고객 관리 시스템은 고객 정보와 이력을 수집, 관리, 분석할 수 있는 혁신적인 아이템입니다. 고객 정보를 수작업으로 인쇄된 문서나 엑셀 파일에 저장하는 것이 아닌, 클라우드 서비스를 이용하여 보다 안전하고 효율적으로 관리할 수 있습니다. 이를 통해 고객 관리 업무에 소요되는 시간과 비용을 절약할 수 있으며, 모바일이나 다양한 디바이스를 통해 언제 어디서나 접근 가능합니다.

이 시스템은 고객 이력, 트랜잭션 정보, 구매패턴 등을 포함한 고객 데이터를 수집하고, 이를 분석하여 고객의 욕구와 필요에 맞는 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다. 또한, 이를 활용하여 마케팅 전략과 서비스 개발에 활용할 수 있으며, 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 이러한 이유로 클라우드 기반의 고객 관리 시스템은 혁신적인 설루션이라고 할 수 있습니다.

4. ‘빅데이터 구축 및 관리’ 시스템
소비자의 구매 패턴, 선호도 등을 수집/분석하여 서비스를 개선하고, 향후 기업이 제공할 제품에 대한 필요성 등을 파악할 수 있습니다. 빅데이터 구축 및 관리 시스템은 대규모 데이터를 수집, 저장, 분석하고 이를 활용하는 혁신적인 아이템입니다. 이 시스템은 고객의 구매 이력, 검색 기록, SNS 활동 등에서 발생하는 다양한 정보를 수집하고, 이를 분석하여 고객의 취향과 선호도 등을 파악할 수 있습니다.

또한, 빅데이터 구축 및 관리 시스템을 이용하면 시장 동향, 경쟁사 동향 등의 정보를 파악하여 상황에 맞게 대응할 수 있습니다. 예를 들어, 시장에서 특정 제품의 인기가 급상승하고 있을 경우, 이를 빅데이터를 활용하여 미리 파악하고 해당 제품의 생산량을 증가시키거나, 유사한 제품을 출시함으로써 시장 선점을 할 수 있습니다.

이러한 기술적인 혁신을 통해 소비자 고충 해결의 장애물을 제거하면서 더 나은 소비자 경험을 제공할 수 있습니다.

5. ‘자동화 Chatbot’ 시스템
기업 고객센터에서 Chatbot을 도입하여, 고객 문의 응대나 상담 서비스 등 대부분의 일을 대신 처리할 수 있습니다. 이를 통해 고객 접수 및 불만사항 처리 속도가 대폭 향상됩니다. 자동화 시스템은 소비자 고충 해결을 위한 혁신 아이템 중 하나입니다. 이를 통해, 많은 기업들은 고객 서비스와 관련된 일부 중요한 업무들을 자동화하고 있습니다.

예를 들어, 고객 쿼리에 대한 응답, 고객 정보 업데이트, 예약 관리, 배송 추적 등의 작업은 자동화 시스템을 사용하여 처리할 수 있습니다. 이를 통해, 고객 서비스와 관련된 업무와 고객 서비스 팀의 효율성을 높일 수 있으며, 고객들은 빠르고 효율적인 서비스를 받게 됩니다. 

또한, 인공지능과 기계학습 기술을 활용하면, 표준 작업 프로세스의 자동화를 넘어서, 고객의 요구와 선호에 대한 이해도를 높일 수 있습니다. 이러한 시스템은 고객과 효율적으로 상호작용하며, 고객 서비스 능력의 자동화와 자동화 기술을 통해 적응력을 높입니다. 이를 통해 더 나은 서비스와 매출 증가에 이르는 경험을 제공할 수 있습니다. 이처럼 혁신적인 설루션을 통해 해결된 고객 만족도는 물론 기업 활동의 효율성을 향상할 수 있습니다.
 

◆ 신경제를 위한 혁신적 실험

신경제를 위한 혁신적 실험은 새로운 정책이나 아이디어를 실험적으로 검증하고 개선하기 위한 시도입니다. 여기에는 다양한 형태의 실험이 포함됩니다. 

예를 들어, 경제 개방성을 높이기 위한 TPP나 RCEP 같은 유엔거리업의 자유무역 협정은 많은 경제가 그 혜택을 받고 있습니다. 이 혁신적인 도전은 차세대 일자리, 경제성장, 그리고 지역 간 경제 교류를 증진할 것으로 기대됩니다.

다른 예시로는 벤처캐피털이나 디지털 금융 등의 혁신적인 서비스나 다양한 제도적 변화도 신경경제 실험의 일환으로 볼 수 있습니다. 

한편, 이러한 혁신적 실험은 실험적인 측면뿐만 아니라, 실질적인 수익 과제와 사회문제 해결에도 중요한 역할을 합니다. 실험적인 접근법을 통해 우리는 더욱 혁신적인 비즈니스 모델, 고객 경험, 그리고 보다 차별화된 설루션을 구축할 수 있습니다.
 

◆ 유례없는 선함을 내세우는 데이터 정부

"유례없는 선함을 내세우는 데이터 정부"는 데이터와 기술을 활용하여 혁신적인 정책과 서비스를 제공하는 정부를 의미합니다. 이러한 정부는 데이터를 수집하고 분석하여 다양한 분야에서 혁신을 이루어 냅니다.

예를 들어, 건강 분야에서는 데이터 기반 예방 프로그램을 개발하고 질병 예측 및 관리를 개선하여 인간의 건강을 향상할 수 있습니다. 또한, 교육 분야에서는 학생들의 학습 데이터를 분석하여 학생별 맞춤형 교육을 제공하고, 교육 우선순위와 자원 배분에 대한 의사 결정을 지원할 수 있습니다. 

이러한 데이터 정부는, 인프라를 구축하고 빅데이터와 인공지능 기술을 활용하여 정부와 국민 간 상호작용을 혁신화시키는 데 중요한 역할을 합니다. 또한, 데이터를 활용하여 공공 기관의 효율성을 높이고, 새로운 비즈니스 모델을 발굴함으로써 일자리 창출에도 이바지할 수 있습니다.
 

◆ 공공경영과 공공경영의 데이터화

공공경영은 국가와 지방정부, 정부기관 등 공공기관에서 경영관리와 행정 업무를 수행하는 것을 말합니다. 이러한 공공경영에 데이터화가 적용되면, 데이터를 수집, 분석, 관리 및 활용하는 기술과 방법을 공공경영 분야에서 활용하여 업무 프로세스 및 의사 결정에 실제로 활용하는 것을 말합니다.

공공경영의 데이터화는 다음과 같은 이점을 제공합니다.

1. 데이터 기반 의사 결정: 데이터 기반 의사 결정을 통해 정확하고 효율적인 업무수행이 가능해집니다.
2. 효율적인 자원배분: 데이터를 분석함으로써 자원 분배에 대한 의사 결정을 효율적으로 할 수 있습니다.
3. 분석 기반 정책 수립: 정책 수립에서 데이터 분석 결과를 반영함으로써 정확성과 효율성을 높일 수 있습니다.
4. 공공 서비스의 질 향상: 분야별로 데이터를 수집하고 분석하여 공공 서비스의 질 향상을 도모할 수 있습니다.

하지만, 공공경영의 데이터화는 개인정보보호법 등 국가법령과 법규제, 그리고 데이터 보안 등의 문제점도 함께 고려해야 합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 알고리즘 투명성, 공공데이터 공개 등에 대한 철저한 규제와 관리 시스템이 필요합니다.
 

◆ 데이터 공공경영의 혁신 사례, 데이터 케이지 건설 프로젝트

데이터 공공경영의 혁신 사례로는 다음과 같은 프로젝트들이 있습니다.

1. 뉴욕시 311 시스템
뉴욕시 311 시스템은 시민들이 도시에서 경험할 수 있는 모든 문제를 기록하는 시스템입니다. 이 시스템은 인터넷, 휴대전화, 이메일 등을 통해 공공서비스에 대한 문의를 받아 처리하고 이를 분석하여 도시 정책의 개선 및 문제점 개선을 위한 정보를 제공합니다. 뉴욕시 311 시스템은 시민들이 도시에서 경험할 수 있는 모든 문제를 기록하는 시스템입니다. 이 시스템은 인터넷, 휴대전화, 이메일 등을 통해 공공서비스에 대한 문의를 받아 처리하고 이를 분석하여 도시 정책의 개선 및 문제점 개선을 위한 정보를 제공합니다.

뉴욕시 311 시스템은 2003년에 시작되어 시민들이 참여와 신뢰를 증가시키는 데 기여하였습니다. 시민들은 다양한 채널을 통해 문의하고, 문제점 신고 및 피드백을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 시민들의 요구사항과 관심사항을 신속하게 파악하여 정책 개선을 위한 정보를 제공하고, 문제점이 발생했을 때 빠른 대응을 할 수 있습니다.

또한, 뉴욕시 311 시스템은 데이터 품질을 개선하고 문제점 신고를 분석하여 도시의 상태와 추세를 파악하는 데도 사용됩니다. 이를 통해 도시의 문제점을 더욱 정확하게 파악하고, 이를 해결하기 위해 적극적인 대응 방안을 제시할 수 있습니다.

뉴욕시 311 시스템은 시민들과 정부 간의 디렉트 한 소통을 가능하게 하며, 도시의 문제점을 해결하고 도시의 삶의 질을 높이기 위한 중요한 역할을 하고 있습니다.

2. 에머지 ON
에머지 ON은 국가 에너지 리모델링 프로그램으로, 2011년부터 2016년까지 EU의 지원으로 시작된 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 건물 내부의 온도, 습도, 전기 사용량 등을 측정하고 분석하여 에너지 절약 방법을 제안합니다. 에머지 ON은 국내에서도 유일한 경찰 데이터 분석 시스템으로, 경찰 데이터를 수집, 분석하여 범죄 예측과 예방에 활용합니다. 이 시스템은 머신러닝과 데이터 마이닝 기술을 적용하여, 경찰이 수집한 범죄 현장, 범죄자 행적 등의 데이터를 분석하여 미래의 범죄를 예측하고, 이를 막기 위한 예방 조치를 제시합니다.

에머지 ON은 시스템의 구축과 운영에 필요한 기술적 지원을 제공하는 한국전자통신연구원과 경찰청이 공동으로 개발하였습니다. 이 시스템은 범죄자의 성별, 나이, 거주지, 범죄 형태 등을 분석하여 범죄 발생 확률을 예측합니다. 또한, 경찰이 수집한 CCTV 영상, 자동차 번호판 인식 정보 등을 분석하여 범죄에 대한 정보를 수집하고, 이를 기반으로 범죄 예방에 활용합니다.

에머지 ON은 경찰의 업무 효율성을 증가시키고 범죄 예방성에 많은 도움을 주고 있습니다. 이 시스템을 통해 범죄율을 줄이고, 국민의 안전과 보안을 지키기 위해 노력하고 있습니다.

3. 메릴랜드 주 데이터 센터
메릴랜드 주 데이터 센터는 주요 부동산 데이터를 수집하여 사용자들에게 공개하는 것을 목적으로 만들어진 프로젝트입니다. 이 데이터는 부동산 회사, 개발자, 건설업자 등과 같은 전문가와 부동산 판매자, 구매자, 대출업자 등과 같은 시민들에게 제공됩니다.
메릴랜드 주 데이터 센터는 미국 메릴랜드 주 정부가 운영하는 데이터 센터로, 주정부 부서 및 기관에서 발생하는 데이터를 수집, 저장, 분석하는 역할을 수행합니다. 이 데이터 센터는 공공부문의 데이터를 중앙집중화함으로써 데이터 관리 및 분석 업무를 효율적으로 수행할 수 있도록 하며, 주정부의 데이터 거버넌스 개선 및 비용 절감을 이루기 위해 구축되었습니다.

이 데이터 센터는 주요한 데이터 통합 및 분석 로드맵을 수립하여, 메릴랜드 주정부 부서 및 기관에서 생산하는 모든 데이터를 수집하고, 이를 최적화된 방식으로 저장, 분석, 전달하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 데이터 품질, 데이터 보안 및 개인정보 보호를 위한 엄격한 규정을 시행하고 있습니다.

주데이터 센터는 데이터 분석을 위한 플랫폼을 무료로 제공함으로써, 공공부문에서 데이터 분석 업무를 수행하는데 필요한 리소스를 크게 줄였습니다. 이를 통해 비용 절감을 이루고, 시민들에게 빠르고 신뢰성 있는 공공서비스를 제공하는데 기여하고 있습니다.

또한, 데이터 센터는 민간에서도 이용가능하며, 데이터 기술, 분석 업무에 대한 교육 및 지원 프로그램을 제공하며, 기술 혁신을 이끌어내는 역할을 수행하고 있습니다. 이러한 노력으로 인해 메릴랜드 주정부는 데이터 기반의 의사결정을 수행할 수 있는 더 나은 거버넌스를 구현하고 있습니다.

데이터 케이지 건설 프로젝트는 데이터 공공경영의 혁신 사례 중에서도 대표적인 사례 중 하나입니다. 이 프로젝트는 2013년 미국 시카고에서 시작되었으며, 4개년 동안 250만 개 이상의 도시 데이터를 수집하고 관리하기 위해 측정소, 서버, 스토리지 등을 갖춘 통합 데이터 센터 'Data Cage'를 구축하는 것을 목표로 합니다. 이 프로젝트는 정확하고 신속한 의사결정을 하기 위해 데이터의 일관성과 효율성을 높이는 것을 목표로 하였으며, 시카고뿐만 아니라 미국의 다른 도시들에도 확대 적용될 예정입니다.