2026년 AI·데이터 문제해결은행
맞춤 지원사업 공모안내서

- DX 적용지원 -

2026. 7. 3

	목 차
Ⅰ. 사업개요 3 1. 추진목적 4 2. 추진내용 4 3. 추진일정 5 Ⅱ. 사업내용 6 1. 지원내용 7 Ⅲ. 신청방법 11 1. 신청대상 12 2. 지원신청 12 3. 문의처 13 Ⅳ. 지원기업 선정 및 유의사항 14 1. 선정절차 15 2. 선정기준 16 3. 유의사항 17 [붙임1] 보유데이터 명세표 18 [붙임2] 참여 지원신청서 19

Ⅰ
사업개요

1		추진 목적

○ 데이터·AI 활용 실사례를 효율적으로 제공하고, 기업의 문제 해결 수요와 데이터 활용역량 수준·상황을 반영한 맞춤형 분석·활용 지원을 통해, 데이터·AI 기반 자생력 확보와 성과 창출을 지원

2		주요 내용

□ 사업개요

○ (사업명) 2026년 AI·데이터 문제해결은행 맞춤 지원

○ (주무부처/전담기관) 과학기술정보통신부·한국데이터산업진흥원

○ (사업기간) 2026년 8월 ~ 11월(4개월)

○ (모집규모) 107개社(DX 적용지원 100개社, AX 집중지원 7개社)

○ (모집대상) 데이터·AI를 활용·도입하려는 중소기업, 소상공인, 예비창업자

○ (모집기간) 2026년 7월 3일(금) ~ 7월 21일(화)

□ 주요내용

○ (지원내용) 역량진단, 스킬업, 실사례 시연·실습, AI PoC 기반 전문가 지원

- (공통) 데이터·AI 진단모델 기반 기업별 데이터 활용 역량 수준 진단 및 개선사항 도출 후 수요 맞춤형 데이터·AI 스킬업 지원

- (DX) 유사사례 기반의 기업별 맞춤형 데이터·AI 분석 실습·활용 지원

- (AX) 기업 AX 전환 단계에 따른 AI PoC 과제 발굴 및 수행 지원

- (공통) 기업별 종합 결과보고서(데이터 활용 보고서, AI PoC 보고서 등) 제공

○ (지원분야)

- DX 적용지원: 기업 보유 데이터 분석(정합성·품질 등)을 통해 맞춤형 데이터 레시피 개발 및 시연·실습을 통한 문제해결 지원

- AX 집중지원: AI PoC 과제 설계·수행 지원과 원활한 수행을 위한 AX 맞춤 스킬업 및 전문가의 사후관리·확산 제공

3		추진일정

구분		내용	비고
사업공고		□모집기간: 2026.7.3.(금) ~ 7.21.(화)
□
사업설명회 (권역별)		□권역별 사업설명회: 2026.7.3.(금) ~ 7.21.(화)	권역별 오프라인 및 온라인 설명회
□
선정평가		□선정평가: 2026.7.22.(수) ~ 7.28.(화)
□
지원기업 발표		□선정기업 발표: 2026.7.31.(금)
□
협약		□선정기업 발표와 연계하여 지원기업 협약 추진
□
역량진단 및 스킬업		□1차 역량 진단: 2026.8.3.(월) ~ 8.17.(월) □2차 역량 진단: 2026.11.2.(월) ~ 11.16(월)
□
맞춤 지원		□기업별 맞춤 지원: 2026.8.3.(월) ~ 11.27.(금)
□
사후 지원		□기업별 사후 현장 지원: 사업 완료 후 ~ 12.18.(금) ※ 온라인 전문가 지원은 상시 운영
□
우수기업 선정 및 성과 확산		□우수사례 성과공유회: 2026.12월

* 상기 일정은 사업 추진 상황에 따라 변경될 수 있음

Ⅱ
사업내용

1		지원 내용

□ 데이터·AI 활용역량 진단

○ AI·데이터 문제해결은행의 데이터·AI 활용역량 진단모델*을 활용하여 각 기업의 데이터·AI 활용역량 수준 진단 및 개선 방안 제시

* 행정안전부 데이터 분석 활용 역량 진단을 기반으로 개발·고도화 된 문제해결은행 고유 데이터 활용 역량 진단 모델

○ 데이터·AI 활용역량 진단은 기획역량, 실행역량, 기반역량의 3대 영역, 8개 하위 영역을 통해 기업별 데이터 활용역량 수준 측정

- 기획역량(2): 사업·분석 전략 수립, 데이터 보유·확보

- 실행역량(3): 분석기술, AI 활용, 결과 활용

- 기반역량(2): 데이터·AI 거버넌스, 성과관리

○ 지원 트랙별 세부 문항의 난이도와 문항 수를 차등 적용하고, 전·후비교를 통해 활용역량 수준 변화를 체계적으로 분석·도출함

※ 사업 참여 전·후 동일한 역량 진단을 실시하여 기업별 데이터 활용 역량 수준 및 향상도 측정

○ 데이터·AI 활용역량 진단은 기업의 역량 수준 조사를 위한 구조화 된 진단지에 응답하는 자기기입식 조사(Self-administered Survey)로 진행

○ 데이터·AI 활용역량 수준 진단 결과 제공

- 결과에 따른 데이터 활용 역량 수준 및 상황별 지원방안 제시

< ’26년도 DX 적용지원 Track 데이터·AI 활용 역량 진단 구성 >

□ 기업별 맞춤형 데이터 분석·활용 지원

○ 기업의 데이터 활용 역량 수준과 적용 상황을 고려하여 DX 현장 적용이 이루어질 수 있도록 맞춤형 전문가 지원을 제공하고, 보유한 데이터 활용을 통해 기업의 데이터·AI 활용 경험 및 실무 적용 지원

○ (1단계) 보유 데이터 확인 및 품질 점검

- 기업의 산업, 데이터 활용 목적, 활용 데이터를 분석하여 맞춤형 지원 방안을 모색 및 데이터 준비·검수 진행

- 보유한 데이터 규모 및 데이터 내 결측치 등을 분석 전문가가 확인하여 데이터 품질 수준 확인 및 분석 적용 가능성 검토

○ (2단계) 수준별 맞춤형 스킬업 프로그램 지원

- 데이터 활용을 실제 현장에 적용하기 위한 데이터 활용역량· 스킬 증진을 위한 맞춤형 실시간 온라인 학습 프로그램 지원

- 참여 기업의 수준를 고려하여 분석 도구 활용, 데이터 시각화, 생성형 AI 활용 등 실무 중심 데이터 기반 문제해결 역량 내재화

< ’26년도 DX 적용지원 Track 데이터·AI 활용 역량 스킬업 구성 >

Skill-Up 교육 개요 및 커리큘럼(안)
공통	온라인 서비스 기반 분석 도구 활용 교육(ex: 문제해결은행 서비스 內 분석 도구 실습 등)
	역량 수준별 교육과정	활용 도구
초급	데이터 기초 이해 및 분석 기획 역량 강화 → 공공데이터 활용 및 재현데이터 이해 → 데이터 결합 및 활용 기획 → 데이터 활용 실전 과제 도출	Excel ChatGPT
중급	분석 시각화 및 자동화 도구 활용 역량 강화 → 데이터 수집·분석 전략 및 시각화 → 실전 차트 작성 및 시각화 실습 → 실무 적용 템플릿 제작	Power BI Excel Brightics AI
고급	생성형 AI 기반 분석 및 실무 적용 심화 → 생성형 AI 활용 및 프롬프트 엔지니어링 → 고급 데이터 분석 기획 → AI 기반 분석 실무 적용	GPT 등 생성형 AI Brightics AI
스킬업 방향성	신청 시 접수한 기업 니즈와 역량진단 기반 교육 수요를 반영하여, 기업 실무자의 데이터 분석·활용 역량 강화를 위한 맞춤형 교육 지원

○ (3단계) 보유 데이터 기반 데이터 분석 시연·실습 지원

- 데이터 전문가와 함께 데이터 분석 목적과 주제, 데이터 활용역량 수준을 고려한 맞춤형 분석 기획

- 자체 보유 데이터를 활용한 분석 시연·실습 및 맞춤형 분석 지원

- 권역별(수도권, 중부권, 동부권, 서부권) 오프라인 시연·실습 시행

* 단, 기업의 상황에 따라 부득이한 경우 협의 후 온라인 시연·실습 가능

- AI·데이터 문제해결은행 포털의 자동화 데이터분석 솔루션 활용

* 전문지식 없이도 적절한 분석 방식과 모델을 설정 및 적용할 수 있어 비전문가도 손쉽게 데이터 분석을 수행하고 분석 과정의 효율성과 활용성 극대화 가능

○ (4단계) 사후관리

- 기업 니즈 및 성과 미흡 기업을 대상으로 맞춤형 현장 방문 지원 제공

- 역량진단 및 데이터 분석 결과보고서 기업별 결과보고서 제공 및 우수사례 선정 및 시상

- 사업 참여 기간 데이터 분석 도구 및 프로그램 활용 지원

- 기업 현안에 맞춘 데이터 분석 모델 수립 및 활용 방안을 정의하고 데이터 기반 비즈니스 문제해결을 위한 맞춤형 레시피 제공

	DX 적용지원 트랙 맞춤형 지원

* 세부 커리큘럼 및 운영 일정은 참여기업 수요와 발주기관 협의를 거쳐 최종 확정

참고: ’26년 ‘DX 경험형’ Track 지원 내용

□ DX 경험형 지원 프로세스

○ (1단계) 역량강화 및 시연·실습 준비

- 지원기업의 업종, 활용목적 및 산업군을 바탕으로 기업 특성 및 기업들의 수요를 고려한 실습형 레시피 매칭

- DX·AX를 위한 공통 소양 교육 및 데이터 입력-분석모델 선정

○ (2단계) 데이터 분석 시연·실습 지원

- AI·데이터 문제해결은행의 활용 사례로 생성한 업종별 실습형 레시피를 활용하여 데이터 전문가와 데이터 실제 분석사례 시연·실습

- 7월부터 11월까지 신청 기업 특성·수요를 반영하여 권역별(수도권, 영남권, 중부권, 호남권, 강원·제주) 오프라인 시연·실습 월별 순차 운영

* 단, 수요가 제한적인 지역은 수요 기반 순회형 특별 세션으로 별도 추진

○ (3단계) 온라인 역량강화

- 희망 기업 대상 온라인 스킬업 콘텐츠 맞춤 안내 및 제공

- 온라인 스킬업 콘텐츠는 DX 적용지원 트랙 內 수준별 맞춤형 학습 프로그램으로 수요에 맞춰 선택 수강 및 반복 수강 지원

○ (4단계) 전문가 사후지원

- A·데이터 문제해결은행 포털 상시지원 기반 상시 전문가 상담 지원

- 기업 요청 시 현장 방문 전문가 연계를 통해 기업 내 업무 환경과 데이터 보유현황 직접 확인 및 데이터 활용방안 진단 제공

* 세부 교육 커리큘럼은 참여기업 수요와 발주기관 협의를 거쳐 최종 확정

< ’26년도 DX 경험형 Track 프로세스 >

① 상시 지원		② 시연·실습		③ 온라인 스킬업		④ 사후지원
▸사전신청서 ▸업종별 레시피 매칭		▸공통 소양 교육 ▸데이터 분석 시연 실습		▸희망 기업 가이드 ▸초·중·고급 과정		▸온라인 상시지원 ▸전문가 현장지원

Ⅲ
신청방법

1		신청 대상

□ 데이터 활용이 필요한 중소기업, 소상공인, 예비창업자 등

○ 「중소기업기본법」 제2조(중소기업자의 범위) 1항에 해당하는 기업* 혹은 「중소기업기본법 시행령」 제3조(중소기업의 범위)에 해당하는 기업**

* 규모의 확대 등으로 중소기업에 해당하지 아니하게 된 경우 그 사유가 발생한 연도의 다음 연도부터 5년간은 중소기업으로 구분(같은 조 제3항)

** 중소기업기본법에 따른 업종별 평균 매출액 등이 별표1의 기준에 맞고, 자산 총액이 5천억원 미만인 기업

○ 「중소기업창업 지원법」 제2조(정의) 제3호에 따른 창업기업*

* 중소기업을 창업하여 사업을 개시한 날부터 7년이 지나지 아니한 기업(법인과 개인사업자를 포함)

* 「중소기업기본법」 제2조에 따른 중소기업 요건을 충족하여야 함

○ 「소상공인기본법」 제2조(정의)에 따라, 요건을 모두 갖춘자

○ 「중소기업창업 지원법」 제2조 제4호에 따른 예비창업자*

* 사업공고일 기준 신청자 명의의 사업체를 보유하고 있지 않은 자

2		신청방법 및 기간

□ 신청방법

○ AI·데이터 문제해결은행 포털(https://kdata.or.kr/datahub)

* AI·데이터 문제해결은행 포털 회원가입 후 맞춤 지원 신청을 원칙으로 함

□ 신청기간

○ 2026년 7월 3일(금) ∼ 7월 21일(화), 18시까지

□ 제출서류 및 파일

○ 2026 AI·데이터 문제해결은행 맞춤 지원 사업 참여 지원신청서

○ 보유 데이터 명세표([붙임 1] 참고)

○ AI·데이터 문제해결은행 맞춤지원 신청서 내 안내에 따른 샘플 데이터

* 신청 편의를 위해 제출 서류는 간소화되었으며, 선정된 기업은 추후 안내에 따라 관련 증빙서류를 제출해야 함. 미제출시 선정이 취소될 수 있음

3		문의처

□ 사업 및 접수 관련 문의

○ (대표전화) 1899-0247

- 맞춤 지원 상담 운영시간: 평일 09:00~18:00

○ (E-mail) datahub@kmac.co.kr

Ⅳ
지원기업 선정 및 유의사항

1		선정절차

○ (평가절차) 제출서류 및 지원신청서에 대해 적합성 검토 및 전문가 위원회(평가위원회)의 정성 평가를 통해 최종 선정

< 지원기업 선정 절차 >

기본요건 적합성 검토	‣	평가위원회(전문가) 평가

○ (적합성 검토) 신청자격 및 제출서류, 과제의 고유성, 성과창출의 용이성, 데이터 활용도를 통해 사업에 대한 적합성을 검토함

검토항목	평가 내용
신청자격 및 제출서류	□신청기업은 휴·폐업 등 지원 참여제한 사유가 없으며, 관련 서류를 성실히 제출하였다.
과제의 고유성	□신청기업의 신청과제 및 추진목적은 타 지원사업과 중복되지 않으며 본 사업참여를 위한 고유성 및 창의성을 보유하고 있다.
성과창출의 용이성	□과제 추진배경 및 목적, 활용 희망 데이터는 데이터 레시피와의 유사성이 높아, 사례 활용을 통한 성과창출을 기대할 수 있다.
데이터 활용도	□신청기업이 보유하고 있는 데이터는 기계학습 및 인공지능 적용이 용이한 형태이며 데이터의 항목 및 수의 측면에서 높은 품질을 보유하고 있다.

○ (전문가 평가) 데이터 기획·분석 전문가 등 9인 이상으로 구성된 외부 평가위원회를 통해 지원기업의 항목별 평가점수를 산정함

2		선정기준

○ (선정방법) 평가항목별 전문가 평가를 통해 기준 점수 이상인 기업을 선별 후 고득점 순으로 지원기업 최종 선정

※ 협약체결을 포기하는 기업이 발생하는 경우 전문가 평가 차순위를 지원함(단, 전문가 평가 점수 60점 미만인 경우 해당 없음)

< 선정기준 >

구분	평가 항목	배점	평가 내용
지원 신청서서면 평가	사업목적 부합성	15	□데이터 분석 및 활용에 관한 관심 및 적극성 □데이터 활용역량의 경영활동 접목 노력 또는 계획
	과제 내용 구체성	15	□과제 목적 및 추진배경의 구체성 □데이터 분석 및 활용 요구사항의 구체성
	사업참여의 효과성	15	□사업 참여 기대성과의 구체성 □성과 활용 계획의 구체성 및 지속성
	과제 지원의 파급성	20	□데이터 레시피 고도화 가능성(기여도) □신규사례로서의 효용성
	과제의 고유성	15	□과제 추진목적, 산업/데이터 활용목적의 고유성 및 창의성
	성과창출의 용이성	20	□해결이 필요한 경영현안 및 활용 희망 데이터와 데이터 레시피의 유사성

3		유의사항

○ 참여기업은 공모내용, 신청서 등 사업에 필요한 모든 사항을 반드시 숙지하고 응해야 하며, 숙지하지 못한 책임은 참여 기업에게 있음

○ 참여기업은 사업 신청 시 제출된 서류는 일체 반환되지 않음

○ 지원에 선정된 자는 지원사업 운영 중 또는 운영 종료 후 시행하는 설문조사, 요청자료 제출의 의무가 있으며 참여 요청에 불응하는 경우 선정 및 지원이 취소될 수 있음

○ 개인(기업) 정보 수집·이용에 동의하지 않거나 제출서류 내 허위내용 등을 기재한 경우 사업 참여 제한 조치를 받을 수 있음

○ ’24 ~ ’25년 AI·데이터 문제해결은행 맞춤지원 사업 基 지원기업은 ’26년 AI·데이터 문제해결은행 맞춤지원 사업 지원 신청이 불가함

○ ‘DX경험형’ 분야 상시 지원의 경우 ’26년 AI·데이터 문제해결은행 맞춤지원 사업 공개모집 미선정 기업 또한 신청이 가능함

○ 본 사업 진행 과정에서 전담기관에 작성·제출한 신청서, 보유 데이터 명세서 등 일체의 자료 및 데이터, 데이터 활용사례는 정부 정책(AI·데이터 문제해결은행 운영 등)에 따라 자료의 통합관리 및 정보서비스 운영을 위해 활용될 수 있음

붙임1		보유데이터 명세표

1. 데이터 기본 정보

구분	내용
데이터 파일명	고객정보.csv 보유하고 있는 데이터 파일명을 기입해주세요
데이터유형 분류 (정형/비정형)	정형	V	비정형
데이터 유형 분류가 정형/비정형인지 V 체크 해주세요. - 정형: excel 형태(숫자, 짧은 텍스트, 날짜와 같은 이산형 데이터 유형) - 비정형: 오디오파일, 비디오 파일, 이미지파일 * 파일 형식을 기타란에 기재
데이터유형 소분류	xls(x)	V	csv		xml		json
txt		jp(e)g		avi		wav
pdf		shp		기타	OOO (기타 선택 시 기입)
데이터 유형 소분류에 해당되는 부분에 V 체크해주세요. 만약 해당분류가 없다면 "기타"란에 체크 후, 데이터유형 소분류 기타 입력란에 적어주세요.
개인정보 포함 여부	포함	V	미포함
개인정보 포함/미포함 여부를 V 체크 해주세요.
데이터 항목수	7개 데이터 항목수를 기입해주세요 ex) excel이면 column수를 적어주세요(고객번호, 이름, 나이 등)
데이터파일 사이즈(MB)	100MB 해당 데이터의 파일 사이즈를 적어주세요. 파일 다량이라면 모두 적어주세요.
데이터(값) 수집 기간	시작시점	2022.01.01	종료시점	2022.12.31.
해당 데이터가 수집된 데이터 기간을 적어주세요. ex) 파일내부에 수집된 데이터 기록이 적혀있습니다.
데이터 건수	1,000건 이하		1,001건~5,000건		5,001건~ 10,000건		10,000건 이상	V
데이터 건수가 어떤 카테고리에 포함되는지 V 체크 해주세요 ex) 10,000건 이상일 경우 V 체크 + 건수 기재
데이터 설명	가입 기간이 2021년에 해당되는 모든 고객에 대한 데이터 / 년 10월 17일 기준 추출 / 고객에 대해 가명정보 처리 및 비식별화 조치 완료 해당 데이터에 대한 추가설명이 필요한 경우 관련 내용을 적어주세요. ex) 데이터를 활용 목적 / 추출 시점 / 비식별화 여부 / 전처리 여부 등

※ 데이터를 여러 개 사용하기 원하는 경우 각 데이터에 대한 명세표를 별도로 작성

붙임2		참여 지원신청서

2026 AI·데이터 문제해결은행 맞춤 지원 사업
참여 지원신청서

본 양식은 한국데이터산업진흥원이 주관하는
「2026 AI·데이터 문제해결은행 맞춤 지원 사업」 참여를 위한 신청서입니다.

각 항목의 안내에 따라 정확한 정보를 기재해 주시기 바랍니다.

지원서 작성 관련 문의사항은 아래 연락처로 문의 바랍니다.

[관련 문의]

(대표전화) 1899-0247

(E-mail) datahub@kmac.co.kr

※ 아래부터 각 항목에 빠짐없이 기재해주십시오.

[DX 적용지원]

1. 일반 현황

기업 정보
기업명
주소			홈페이지	미보유시 미기재
표준 산업분류	표준산업 대분류	표준산업 중분류	표준산업 소분류	표준산업 세분류	표준산업 세세분류
	※ 확인방법: 홈택스- 나의 홈택스 사업자로그인 > 나의 민원(상담·불복·세무조사) > 사업자등록사항 및 담당자 안내
기업 유형	□ 1인창조기업 □ 공공·연구기관 □ 대학연구팀 □ 병원 □ 소기업 □ 소상공인 □ 예비창업자 □ 중앙행정기관 □ 지방자치단체 □ 초기중견기업 □ 대기업 □ 소속기관 □ 기타 □ 영세소상공인 *초기중견기업 : 3년 이내 중소기업에서 중견기업으로 전환한 평균 매출액 등이 3천억원 미만인 기업 *중소기업 : 자산총액이 5천억 이하이며, 업종별 매출액 등이 기준에 부합 *소상공인 : 평균 매출액 등이 10억원 이하이며 상시 근로자가 10명 미만(업종별 상이) *예비창업자 : 사업자 등록이 되지 않은, 창업을 준비 중인 개인 또는 단체
산업분야	□ 고용 □ 공간 □ 공공 □ 교육 □ 교통 □ 금융 □ 기후 □ 농업 □ 문화 □ 복지 □ 산림 □ 소방 □ 수자원 □ 수출 □ 스마트산업 □ 식약품 □ 유통 □ 의료 □ 제조 □ 중기 □ 지역 □ 통신 □ 특허 □ 해양수산 □ 헬스 □ 환경 □ 기타
기업소재지	□ 서울특별시 □ 부산광역시 □ 대구광역시 □ 인천광역시 □ 광주광역시 □ 대전광역시 □ 울산광역시 □ 세종특별자치시 □ 경기도 □ 강원도 □ 충청북도 □ 충청남도 □ 전라북도 □ 전라남도 □ 경상북도 □ 경상남도 □ 제주특별자치도

신청자 정보
이름		이메일
연락처(회사)		연락처(휴대폰)
부서명		직위

2. 기업 및 사업소개

기업 및 사업 소개

※ 해당 항목 개인정보 및 기업명, 솔루션명, 앱명 등 구체적인 명칭 입력을 제한합니다.

(*필요한 경우, ① 기업명 → 당사는 ② 상품명 또는 솔루션명 등 → 당사의 소비자거래 플랫폼 B솔루션/C앱 등으로 표현)

3. 참여 과제

문제해결은행 참여 과제 설정

데이터 분석·활용 과제명

※ 해당항목 개인정보입력 금지

데이터 활용 목적

(택1)

□ 고객·시장 수요 예측 □ 고객 관계 관리 □ 고객 행동 분석

□ 마케팅 전략 고도화 □ 마케팅믹스 관리 □ 마케팅 효과 분석
□ 서비스·제품 원천기술 개발·확보 □ 서비스·제품 기획 □ 시범서비스·시제품 개발 및 상용화

□ 품질 개선 □ 기능 개선 □ 사용자 경험 개선 □ 공정(프로세스) 최적화

□ 유통·물류 최적화 □ 구매 및 자원 관리 □ 운영 리스크 관리

□ 재무/인적자원 리스크 관리 □ 규제 준수 □ 기타

※ 참고

데이터 활용 목적		설명
대분류	세분류
고객예측	① 고객·시장 수요 예측	시장 동향 분석, 상권 분석, 과거 영업 데이터 분석, 판매 계획 수립 등
	② 고객 관계 관리(CRM)	데이터(특허, 시장 정보 등) 기반 신규/잠재 고객 발굴, 이탈 위험이 높은 고객 식별, 고객 리드 생성 등
	③ 고객 행동 분석	고객 소비 패턴 분석, 리텐션 분석, 고객 소비·이동 경로 분석, 고객 민원 및 평판 분석, 애프터 세일즈 전략 수립 등
마케팅 전략수립	④ 마케팅 전략 고도화	시장 세분화, 타겟팅, 포지셔닝 관련 마케팅 전략 고도화 등
	⑤ 마케팅믹스 관리	제품, 가격, 홍보, 촉진 관련 마케팅 전략 개발 및 관리 등
	⑥ 마케팅 효과 분석	투자대비 수익률(ROI) 분석, 캠페인 효과 측정, 소비자 반응 탐색 등
서비스·제품 개발	⑦ 서비스·제품 원천기술 개발·확보	기반기술 탐색, AI 모델 훈련을 위한 원천 데이터 확보, R&D 비용 최적화, 특허 분석, 연구개발 인프라 구축 등
	⑧ 서비스·제품 기획	콘텐츠/기능 기획, 경쟁사 제품/서비스 분석 등
	⑨ 시범서비스·시제품 개발 및 상용화	시제품 성능평가, 인증 및 표준 정보 획득 등
서비스·제품 고도화	⑩ 품질 개선	품질 검사 자동화, 서비스 품질 개선, 연구개발 프로세스 표준화 등
	⑪ 기능 개선	신규 기능의 탐색, 개인화된 맞춤형 서비스 제공, 소비자 기능 개선 니즈 분석 등
	⑫ 사용자 경험 개선	제품/디자인 개선, 서비스 메뉴 고도화, 경쟁사 UX/UI 분석 등
운영 효율화	⑬ 공정(프로세스) 최적화	디지털 트윈, 제조·서비스 공정 분석, 모니터링 데이터 분석, ,생산량 예측, 유지/보수 최적화 등
	⑭ 유통·물류 최적화	재고 관리, 창고관리, 인바운드/아웃바운드 운송 최적화(배차 계획 수립 등)
	⑮ 구매 및 자원 관리	자재 소요량 분석 및 계획, 공급업체 탐색 및 관리(신용도 평가), 기업 자산 관리
위험 최소화	⑯ 운영 리스크 관리	공급망 리스크 관리, 이상 감지모델 구축, 잠재적 외부 위험 식별, 안전관리 등
	⑰ 재무/인적자원 리스크 관리	재무적 리스크 예측, 투자 위험 식별, 프로젝트 예산/비용 최적화, 인적 자원 관리 등
	⑱ 규제 준수	법률적 리스크 관리(해외 규제 정보 획득 및 영향력 분석, 소송 리스크 점검 등) 데이터 보안 관리, 부정행위 탐지 및 관리 등
기타

4. 참여 과제 설정

➊ 아래 신청서 작성 항목별로 응답을 기재해 주시기 바랍니다. 각 문항별 100자 이상 작성 권장
➋ 해당 항목 개인정보 및 기업명, 솔루션명, 앱명 등 구체적인 명칭 입력을 제한합니다.

(*필요한 경우, ① 기업명 → 당사는 ② 상품명 또는 솔루션명 등 → 당사의 소비자거래 플랫폼 B솔루션/C앱 등으로 표현)

과제 추진 배경	우리 기업이 이 사업에 지원하게 된 이유는 무엇입니까? (데이터 활용에 대한 필요성 인식, 과거 시도 경험, 문제의식 등 자유롭게 작성)
과제 개요 및 실행계획	현재 우리 기업이 데이터 활용을 통해 해결하고 싶은 문제는 무엇입니까? 이 문제를 해결하기 위해 어떤 데이터를 활용하고자 합니까?
기대 성과와 활용 계획	과제를 수행한 이후, 우리 기업에 어떤 변화나 성과가 있을 것으로 기대하십니까? 과제 결과를 실제 업무나 사업 운영에 어떻게 활용하고자 하십니까?
결과의 확장성과 기여 가능성	이번 과제의 결과가 우리 기업이나 관련 업계에 어떤 도움이 될 수 있을 것으로 기대합니까?
과제 수행 데이터 상세	과제 수행에 활용하고자 하는 데이터명 및 데이터 상세 내용을 최대한 자세히 작성해 주십시오. (데이터 형식, 주요 항목, 데이터 규모, 수집 기간, 출처, 수집 목적, 개인정보 포함 여부 등)
추천 기관 (선택)
과제 수행 필요데이터 보유 여부	□ 자체데이터 보유 □ 조달예정(공공데이터 확보 등) ※ 데이터를 보유한 경우에는 지원기업 보유데이터 명세표 양식을 작성하여 함께 제출 필수 ※ 데이터 조달 예정의 경우 과제에 적합한 데이터를 확보 후 데이터명세표를 제출 ※ 필요 데이터를 보유하고 있지 않은 경우, DX경험형으로 변경될 수 있음

5. 보유데이터 명세표

보유데이터 명세표
데이터 파일명	보유하고 있는 데이터 파일명을 기입해 주세요
데이터 유형 분류	□ 정형 □ 비정형 ※ 정형 : excel 형태(숫자, 짧은 텍스트, 날짜와 같은 이산형 데이터 유형) ※ 비정형 : 오디오파일, 비디오파일, 이미지파일 등
파일 유형 분류	□xls(X) □ csv □ xml □ json □ txt □ jp(e)g □ avi □ wav □ pdf □ shp □ 기타
개인정보 포함 여부	□ 포함 □ 미포함
데이터 세부 사항	데이터 항목 수
	데이터 파일 크기(MB)
	데이터(값) 수집 기간	년 월 일 ~ 년 월 일
데이터 건 수	□ 1,000건 이하 □ 1,001~5,000건 □5,001~10,000건 □10,000건 이상
데이터 설명	해당 데이터와 관련한 추가 설명이 필요한 경우 관련 내용을 적어주세요. ex) 데이터 활용 목적 / 추출 시점 / 비식별화 여부 / 전처리 여부 등