고용의 양

 ㅇ 고용함수 추정방식*을 이용한 시나리오별 고용증가량과 진술선호 추정방식**에 의한 시나리오별 고용증가량을 평균하여 두 예측치를 결합
      * 한국기업데이터를 이용하여 금융 빅데이터 관련 투자액을 설명변수, 고용자수를 종속변수로 회귀분석 수행
     ** 2회에 걸친 고용증가율 관련 설문조사 결과를 토대로 고용증가율 추정
   - 시나리오는 데이터 3법 개정과 관련하여 아래와 같이 설정
 

구분	내용	매출증가율(%)
시나리오1	데이터 3법 개정없이 현재 상태 지속	2.45~3.35
시나리오2	데이터 3법 개정으로 마이데이터 산업 등 금융산업 활성화 진전	3.38~4.64
시나리오3	데이터 3법 개정의 시너지효과 극대화 (데이터 결합 확장으로 타산업으로 파급효과 확대)	5.16~6.78

고용의 질

ㅇ 통계분석, 설문조사(금융산업 100개사), 면접조사(담당공무원, 전문가, 종사자 등)

일자리 창출 경로

 ㅇ 1차 효과(산업내 효과)
   - 금융 빅데이터를 활용한 신용정보산업 성장으로 고용창출 → 신용정보제공 활성화를 통한 기존 업종의 혁신과 성장 → 고용변화
 ㅇ 2차 효과(데이터 융합 효과)
   - 금융 분야 빅데이터와 보건의료, 인공지능 등의 데이터 결합 → 연관 산업 및 융합 신산업 성장 → 관련 산업의 고용 변화

고용의 양

 ㅇ 금융보험업 고용 13,766~24,002명 증가 예상
 
 

고용의 질

 ㅇ 데이터 3법이 개정되어 빅데이터 이용이 활성화될 경우 예상되는 근로조건 변화는 직업훈련·교육 증가, 주당 노동시간 감소, 월평균 임금 상승, 성별 종사자 수 격차 감소 등임
 ㅇ 인공지능 및 빅데이터 관련 기술발전으로 콜센터 상담사, 마케터 등의 직업군이 데이터 분석, 온라인, 비대면 서비스로 대체 가속화

ㅇ 고용친화적 금융산업 지원
   - 청년층 창업인프라 구축, 금융산업 글로벌화를 통한 해외진출 인력 증대, 산학연계를 통한 기존 인력 재교육, 퇴직자 재취업 지원 강화 등
 

<반영>
ㅇ 디지털금융 전문인력 양성사업 개시
ㅇ 핀테크 온라인 교육과정 개발

ㅇ 양질의 금융 분야 공공 빅데이터 공급을 통한 고용 증대
   - 정부나 공공기관에 축적된 금융 분야 빅데이터를 민간에 저렴한 비용이나 무상으로 공급하여 국내 금융 빅데이터 시장 확대
 

<반영>
ㅇ 금융공공데이터 무료 개방
 

ㅇ 빅데이터 전문인력 양성
   - 기업이 요구하는 직무수준에 적합한 교육과정 제공, 빅데이터 활용 직무에서 성별·연령별 격차가 나타나지 않도록 관련 교육 프로그램 제공
 

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ㅇ 데이터 전문인력 양성 사업을 통해 기업이 요구하는 직무수준에 부응하도록 프로젝트 기반의 실무 중심 교육훈련 제공
  - 재직자 대상으로 빅데이터 직무별(기획·기술·분석 등), 산업별(제조, 금융, 유통 등) 교육 프로그램을 개발·운영하여 빅데이터 융합 전문가 양성