데이터 바우처 지원사업 수요기업

 

  데이터 바우처란   

 

데이터의 안전하고 가치있는 활용을 통해 新산업 분야 성장 및 기존 전통산업의 융합·혁신 가속화 등 데이터 기반의 디지털 대전환 촉진을 지원하는 「2023년 데이터바우처 지원사업」을 공고하고 있다.

데이터바우처 지원사업은 데이터 구매‧가공에 필요한 비용을 바우처 형태의 지원을 통해 데이터의 수요와 공급 생태계를 조성하고 전 산업의 디지털 전환 및 데이터 활용의 활성화를 견인하는 지원사업으로, 이번 2023년에는 2,010건 지원(894억원)을 예정하고 있다.

※ ’22년 2,680건 지원(1,241억원) → ’23년 2,010건 지원(894억원)

데이터 바우처

 

데이터바우처 지원사업 수요기업 안내

 

1. 사업 개요

o 사 업 명 : 데이터바우처 지원사업
o 지원내용 : 데이터·AI 활용을 통해 비즈니스 혁신 및 新서비스·제품 창출이 필요한 기업에 바우처 형식의 데이터 구매‧가공서비스 지원
o 사업기간 : 2023년 6월 1일 ~ 2023년 11월 30일(6개월)
o 사업예산 : 총 894억원, 2,010건 바우처 지원
  – (지원부문) 구매 760건(최대 10백만원), 일반가공 250건(최대 40백만원), AI가공 1,000건(최대 60백만원)
o 지원대상 : 초기 중견기업, 중소기업, 소상공인, 청년기업, 예비창업자 등
※ 사회현안 해결분야에 한해 중앙행정기관·지자체(소속기관 포함), 공공‧연구기관, 대학연구팀, 병원도 지원 가능

o 2023년 달라진 점

데이터 활용 경험과 자금이 부족, 데이터를 통한 창업과 신기술 개발을 주저하고 있는 청년기업과 수도권에 비해 데이터 활용 환경이 열악한 지역기업을 중점 지원할 계획이다.

이에, 청년기업 창업이나 데이터를 통한 혁신사례 창출을 적극 지원하기 위해 수요기업 선발 시 기존 혜택을 유지하면서 추가로 다년 신청을 허용하고, 또 전체 지원규모의 30%(582건)를 청년 기업에 할당할 계획이다. 청년 기업은 창업자가 만 39세 이하인 기업을 말한다.

즉, 청년기업의 경우 기존에 수요기업 선발 시 가점 1점 부여 와 민간부담금 10%를 면제했는데 여기에 더해 다년 신청을 허용하는 한편 전체 지원규모의 30%를 청년기업에 할당한다. 

아울러, 지역기업을 데이터 선도기업과 연결해 주고, 데이터를 통한 기술·사업화 컨설팅 등을 지원함은 물론 수요기업 선발 시 전체 지원규모의 40%(776건)를 선정해 지역 기업의 데이터 활용역량을 강화한다.

 

(출처 : 2023년 데이터바우처 지원사업 모집 공고 (공지사항 목록)

가공서비스 - 데이터바우처

(별첨)+2022년+데이터바우처+수요기업+결과평가+상위+20%+리스트.pdf

0.15MB

 

2. 신청 및 접수

ㅇ 공모 및 접수기간
– (구매) 2023년 2월 24일(금) ~ 2023년 3월 28일(화) 18:00
– (일반가공) 2023년 2월 24일(금) ~ 2023년 3월 28일(화) 18:00
– (AI가공) 2023년 2월 24일(금) ~ 2023년 3월 29일(수) 18:00

 ㅇ 접수방법
– 데이터바우처 지원사업에 신청하고자 하는 수요기업은 데이터바우처 포털, 사업관리시스템(PMS) 접속 및 회원 가입
– 데이터바우처 신청기업은 데이터바우처 포털에 지정·등록된 데이터 상품 및 가공서비스에 한해서만 신청가능하며, 데이터바우처 구매, 가공 부문별 공모 안내에 따라 신청서 접수

  
3. 추진 체계

데이터바우처

 

2023년 데이터바우처 지원사업에 대한 자세한 내용은 데이터바우처 PMS 사이트 공지사항(바로가기)에서도 확인하실 수 있다.

4. 협약 

 

다음은 협약에 필요한 서류 중 일부이며 분야별로 다르다.

-인감(법인/개인) 증명서 (*유효기간: 2023년 3월 1일 이후 발행본)
-법인등기부등본 (*유효기간: 2023년 3월 1일 이후 발행본)
-보안서약서 (*참여인력(=사업수행계획서 상 현황) 전원 개별 서명 날인 확인 필수)
-청렴이행각서 (*인감 날인 필수)
-참여인력의 참여확인서 (*참여인력(=사업수행계획서 상 현황) 전원 기입 필수)
-참여인력의 개인정보 동의서 (*인감 날인 필수)
-개인정보 보호법 준수 서약서 (*참여인력 전원(=사업수행계획서 상 현황) 개별 서명 날인 확인 필수)
-개인정보처리위탁계약서 (*해당 기업만 작성)

2023년 데이터바우처 지원사업 협약 안내.pdf

0.19MB

2023년 데이터바우처 지원사업 협약서 매뉴얼.pdf

3.29MB

 

5. 데이터 바우처 우수사례 

데이터 바우처 우수 사례를 참고해 보자

2020+데이터바우처+지원사업+우수사례집_최종.pdf

17.84MB

 

 

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  How to process data AI and the areas

and ideas companies can use it  

 

 

Processing data using AI involves leveraging machine learning algorithms and techniques to extract insights, patterns, and knowledge from large volumes of data. 

Companies across various industries can harness AI-driven data processing to gain a competitive edge, optimize operations, improve decision-making, and enhance customer experiences. Here are some areas and ideas where companies can use AI for data processing:

Data analysis and pattern recognition: AI can analyze complex datasets, identify patterns, and extract meaningful insights. 

Companies can use this capability to understand customer behavior, market trends, and business performance, enabling data-driven decision-making.

Predictive analytics: AI algorithms can analyze historical data to make predictions about future outcomes. This enables companies to forecast demand, anticipate customer preferences, optimize inventory management, and improve production planning.

Natural Language Processing (NLP): NLP techniques allow AI systems to understand and interpret human language. Companies can leverage NLP for sentiment analysis, customer support chatbots, voice assistants, text summarization, and content classification.

Image and video analysis: AI-powered computer vision techniques enable companies to analyze and extract information from images and videos. This can be used for object recognition, quality control, facial recognition, video surveillance, and visual search.

Recommendation systems: AI algorithms can analyze customer preferences, behavior, and historical data to provide personalized recommendations. This can be applied in e-commerce platforms, streaming services, online advertising, and content curation.

Optimization and automation: AI can optimize complex processes and automate repetitive tasks. Companies can leverage AI to improve supply chain management, logistics, resource allocation, and production scheduling.

Fraud detection: AI algorithms can detect patterns and anomalies in financial transactions, helping companies identify fraudulent activities and mitigate risks.

Healthcare analytics: AI can analyze medical data, including electronic health records, medical images, and genomic data, to support diagnosis, drug discovery, patient monitoring, and personalized medicine.

Cybersecurity: AI can analyze network traffic, detect anomalies, and identify potential security threats. It can also automate threat detection and response, enhancing overall cybersecurity posture.

Smart cities and IoT: AI can process data from connected devices, sensors, and infrastructure to optimize energy consumption, improve traffic management, enhance public safety, and enable efficient city planning.

Customer experience enhancement: AI-powered chatbots and virtual assistants can provide personalized recommendations, handle customer inquiries, and offer real-time support, enhancing the overall customer experience.

Financial analysis and trading: AI can analyze financial markets, news, and historical data to make predictions, automate trading strategies, and manage investment portfolios.

These are just a few examples of the numerous areas and ideas where companies can leverage AI for data processing. The potential applications of AI are vast, and companies should identify their specific needs and goals to determine how AI can best be applied to their data processing challenges.