케이스 · 공공
광역시 — 청년 실업률 정책 시나리오 시뮬레이션
// PERSONA
박사무관 / 광역시청 일자리정책과
// INDUSTRY
공공 / Public Sector
// DATASET
case_03 · regional_youth_employment.csv · 60개월 시계열
PROBLEM
마주한 문제
청년 실업률 목표 4.0%에 도달하기 위해 어떤 정책 변수(인건비 지원율, 창업 지원금, 직업 훈련 인원, 외부 기업 유치 수)를 얼마나 조정해야 하는지 과거 정책에 대한 사전 시뮬레이션이 부재해 매번 사후 효과만 확인하는 구조였습니다.
// YOUTH UNEMPLOYMENT
4.9%
매번 사후 분석만 가능 · 정책 시뮬레이션 부재
APPROACH
XimTier 접근
지자체 행정 데이터와 통계청 공개 데이터를 결합하고, Reverse What-If로 목표 실업률 달성을 위한 4개 정책 변수의 최적 조합을 자동 산출합니다. NIPA SaaS 지원사업을 활용한 파일럿에서 본도입까지 빠르게 전환할 수 있습니다.
// POLICY VARIABLES
인건비 지원율
32%
→
48%
+16%
창업 지원금
₩50B
→
₩72B
+22B
직업 훈련 인원
8K
→
14K
+6K
기업 유치 수
12
→
21
+9
✓ 청년 실업률 4.0% 달성 시뮬레이션
OUTCOMES
결과
OUT / 01
정책 시나리오 비교 시간 −70% (수기 분석 대비)
OUT / 02
정책 의사결정 근거 보고서 자동 생성
OUT / 03
NIPA SaaS 지원사업 적합 검증
OUT / 04
PoC → 본도입 6주 (기존 SI 6개월 대비)
⚠ 예시 데이터 — 실제 도입 시 고객 데이터로 파인튜닝됩니다.