강만수 경제부칼럼위원/경영학박사

매년 막대한 예산이 소상공인 지원에 투입되고 있습니다. 하지만 현장의 목소리는 여전히 절박합니다. 기존 정책이 자금 융자 중심의 '사후 구제'에 치중되어 있었기 때문입니다. 소상공인 지원을 위한 예산이 투입되었음에도, 실질적인 소상공인 자생력 강화 효과를 측정하기 어렵다는 지적은 뼈아픕니다. 선착순 지원 방식은 '자금 병목' 현상을 낳고, 한계 기업에 중복 투자가 발생하는 비효율을 초래하기도 했습니다. 이제는 정책의 패러다임을 '사후 구제'에서 '사전 예방'으로, 그리고 '골든타임'을 확보하는 방향으로 과감히 전환해야 할 시점입니다.

매출만이 아닌, 상권의 '건강도'를 보는 PRISM

그 해법의 시작은 데이터를 보는 눈을 바꾸는 데 있습니다. 지금까지 단순 매출 데이터에 의존했다면, 이제는 상권의 건강도를 입체적으로 진단하는 새로운 기준이 필요합니다. KB 금융그룹에서 개발 중인 'PRISM 모형을 활용한 KB 상권활성화지수'는 그 훌륭한 대안이 될 수 있습니다.

KB국민은행과 KB국민카드의 금융 데이터와 한국데이터뱅크의 각종 공공 데이터를 융합한 이 지수는 상권을 5가지 핵심 차원으로 정밀 진단합니다.

- P (Profitability, 수익성): 매출변동계수와 점포당 평균 매출 

- R (Reliability, 안정성): 점포 생존율과 금융 건전성 

- I (Inflow, 집객성): 유동인구 및 외부 유입 회원 수 

- S (Soundness, 건전성): 건물 노후도 및 경기민감업종 의존도 

- M (Momentum, 성장성): 매출 증감률 및 신규 가맹점 비중 

이처럼 다각화된 데이터(PRISM)를 통해 상권의 위험 신호를 사전에 감지하고, 위험도가 높은 상권을 'Danger'로 정의하여 선제적으로 관리한다면 예산의 효율성은 극대화될 것입니다.

인구 소멸 위기, AI가 빈 점포를 채운다

더 나아가, 지방 소멸과 구도심 쇠퇴 문제 역시 데이터 기술로 풀어낼 수 있습니다. 단순한 정보 제공을 넘어 행동을 유도하는(Actionable) 소상공인 AI 솔루션을 개발하여 정책에 활용해야 됩니다.

GIS 대시보드를 통해 인구 감소 지역의 공실 추이를 시각화하고, 빈 점포가 발생한 곳에 단순히 임대 정보만 주는 것이 아니라 해당 구역에 진입하려는 예비 창업자에게 맞춤형 정보를 연결합니다. 특히 '로컬 브랜드'나 '유망 골목 상권' 지원 사업을 자동으로 매칭(Nudge)해주는 기능은 준비된 창업자로 빈 점포를 채워 지역 경제의 활력을 불어넣는 실질적인 대안이 될 것입니다.

데이터 행정의 완성을 향하여

결국 핵심은 '결과 중심(Outcome-based)'의 행정입니다. 정책 자금 투입 후 상권의 위험 신호가 얼마나 개선되었는지(위기 개선율)를 측정하여 성과를 입증해야 합니다.

중소벤처기업부는 이제 민관 데이터를 융합한 지능형 파이프라인을 구축하여, 성장 가능성이 높은 곳에 예산이 흐르도록 해야 합니다. 데이터 기반의 선제적 대응 시스템 구축, 이것이 바로 우리 소상공인 정책이 나아가야 할 '데이터 행정의 완성'이자 미래입니다.

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