정책 생태계와 연계한 스타트업 2개사(웰o/디oo)

20250315, 오늘 스타트업

스타트업을 시작할때 흔히들 섹터를 고르고 그 섹트는 이른바 매스(mass) 즉, 사업이 될 만한 규모가 필요하다고 말한다. 학부때 마케팅에서 가장 먼저 배우는게 이른바 STP전략(segmetation-target-positioning) 인데 이 STP가 통하자면 그만한 규모가 나와야 한다는 얘기다. 나는 학부 2학년 1학기 때 광고기획론 수업에서 이 개념을 접했는데 여러 학생들이 시장을 나누고 거기서 타겟을 또 정하는게 과연 돈을 버는데 의미가 있냐는 질문을 던지곤 했다. 이때 교수는 마케팅 메시지를 전달하고 고객의 변화를 이끌어 내기 위해서는 정밀한 타게팅과 거기 맞는 전략이 필요하다는 답변을 하곤 했다. 맞는 말이지만 여기 빠진 답변이 있었던 것이다. 바로 규모다. 시장을 나누고 타게팅을 할 만한 규모가 확보 되지 않은 시장세분화고 타겟이고 다 의미가 없는 것이다.

이 점에 있어 정부 정책시장은 그야말로 거대한 시장이다. 2025년 기준 연 정부 예산은 673조원. 전체 GDP가 2000조가 좀 넘으니 정부에서 집행하는 금액이 1/3 가량이 된다. 물론 해당 예산 다수가 산하 기관으로 출연 또는 출자 되지만 더 윗단에 지자체와 중앙부처가 직접 집행하는 금액도 적지 않다. 가장 덩치가 큰 복지부와 국방부가 합쳐 100조 규모, 가장 규모가 작은 여성가족부도 2조가 넘는 엄청난 규모다. 내가 있던 기관은 1년 예산이 4.000억쯤 됐었고 지워되는 돈만 2.000억이 넘었다. 이 중 일부는 기업들에게 직접적인 보조금 형태로 내려가고 이중 일부는 교육이나 컨설팅, 각종 행사나 용역비로 간접적으로 집행된다.

물론 정부 정책을 사업의 대상으로 삼는데는 몇가지 문제가 있다. 첫째는 공공성의 문제다. 정부 예산이란 국민이 낸 세금을 국민의 선택을 받아 당선된 행정부가 계획 및 집행하고 국민의 선택을 받은 입법부가 관리감독한다. 그런 세금 집행에 기업이 끼어드는건 어쩌면 그 자체로 불공정하고 부당한 측면이 있다. 두번째는 항목을 실제로 추산하는 게 어렵다. 공공 예산을 좀 아는 사람은 예산 집행 실무의 측면에서 이 예산들이 온갖 허수와 구라들로, 보고용 숫자들과 가라들로 윤색돼 있다는 걸 안다. 예산서상 숫자가 거짓인 것은 아니다. 문제는 집행이다. 우선 담당자별로 세부 사업을 관리하는 기술과 방식이 다르다. 누구는 운영비를 크게 책정하고 누구는 용역비를 크게 책정한다. 누구는 직접 운영하고 누구는 재료비에 투입한다. 직접 보조금이라고 해도 일부는 집행 기관의 인건비와 운영비로 활용되고 간접 비용은 대부분 용역사와 협력업체에 흘러들어간다.

청년 일자리 만들기 예산 100억쯤이 있다고 치자. 집행 공공기관애 100억이 내려가서 그 중 용역업체 선정을 위한 장소대관, 심사위원 수당, 각종 기자재 대여료 등등 운영비가 들어가고 일부는 사업 운영을 위한 기간제 또는 정규직 노동자의 인건비가 포함되기도 하다. 용역 업체가 선정되면 법상 이윤을 책정해야 하는데 통상 이윤은 5~10%가량으로 측정되고 거기 운영비가 또 붙는다. 100억 중에 인건비와 운영비로 10억이 이미 쓰이고 그 남은 90억 중에 10억 이상이 또 용역사 운영비와 이윤으로 나간다. 남은 80억은 정말 일자리 만들기 사업에 쓰일까? 역시나 협력 업체에게 나눠주고 이윤을 나누고 나면 직접 투입되는 금액, 그러니까 인건비를 제외한 재료비나 지원규모는 처음 세운 예산의 절반 규모도 되지 않게 된다. 어디까지를 사업 대상으로 사업 대상으로 삼아야 할지 모호하다는 것이다.

정부 사업의 특성상 세금계산서와 통장 사본과 같은 증빙만 문제 없으면 대부분의 경우 용역사는 엄청난 이윤을 남긴다. 담당자 입장에서 용역사가 2중 장부를 만들든 세금계산서를 가짜로 끊든 알 수 없는 노릇이다. 그래서 이른바 컨설턴트를 비롯해 공공사업의 보조금을 빼먹는 보조금 사냥꾼 들이 등장한다. 컨설턴트들은 사업의 특성을 보고 보고서만 좀 써주면 수천에서 수억을 남긴다. 나와 같이 여러 일을 했던 한 컨설턴트는 맨몸에 차 한대로 전국을 오가며 각종 정부사업 수주 받아 전년도에 소득세를 7000만원 냈다는 얘길 했다. 최소 수백에서 많게는 수십억에 이르는 보조금은 융자나 신용보증과 달리 말 그대로 눈 먼 돈. 공공기관의 담당자의 의지와 운이 조금만 결합되면 갚지 않아도 되는 돈을 공짜로 얻게 되는 것이다. 문제는 바로 여기에 있다. 어마어마한 규모의 공적 자금, 그럼에도 불구하고 곳곳에 이끼처럼 끼어 있는 컨설턴트들과 보조금 사냥꾼들 때문에 정작 돈이 필요한 사람들, 지원이 필요한 곳에 도달하지 못하는 것이다.

또다른 정부 사업의 특성은 결과의 실질을 판명할 수 없다는 것이다. 민간에서는 자금을 집행하면 그 결과치가 물리적/개념적 성과로 표현될 수 있고 무엇보다 매출이라는 분명한 결과치로 드러난다. 안타깝지만 공공에서 말하는 성과의 대부분은 실질과 거리가 멀다. 정책 평가의 관점에서 보면 특정 정책을 투입해서 전후 비교를 하자면 그만한 시간과 피드백이 필요할 텐데 현업에서는 그런 정밀한 평가 같은 건 하지 않는다. 자금 투입의 효과인지 판명할 수 없음에도 해당 시점에 민간이 이룬 성과를 정책 성과인양 보고서에 담고 결과물의 실체 보다는 횟수, 금액 같은 보고서를 위한 개념적 숫자에 집중한다. 한국은 전세계에서 R&D 성공률이 가장 높은 나라다. 무려 99%가 성공한다. 기업당 R&D 투자 비율도 전세계 다섯손가락 안에 드는 건 맞지만 연구개발 성공률이 99% 라는건 있을 수도 없고 있어서도 안 되는 수치다. 이유는 분명하다. 그 수치를 계상하는게 바로 한국 공공 조직이기 때문이다. 이때 성공률은 애초부터 실패하지 않을 기준을 근거로 만들어진 숫자인 것이고 한번 이 숫자가 만들어지면 후임자들은 이를 조정할 수가 없다. 피해는 누가 보나. 연구개발을 한 대학과 연구소, 그리고 쓸모없는 기술 개발에 자금을 매칭하고 의미 없는 특허만 갖게 된 기업들이다.

낮은 정책 전달률에서 시작한 웰O(이하 A사)

투자 검토를 위해 IR 자료를 확보해 읽다가 정책과 연결된 서비스를 하는 하는 팀을 만나 살펴 봤다. 이 팀의 사업 모델은 두가지 인데 하나는 전국민을 대상으로 정부정책에 대한 정보를 제공하는 것, 둘째는 기업들을 대상으로 정부 정책과 용역 사업에 접근할 수 있도록 지원하는 것이다. 내가 이 기업을 친숙하게 여겼던 이유는 2019년도에 당시 기관장 지시에 따라 본부장의 가이드로 만든 사업 모델과 80% 이상 일치 했기 때문이다. 당시 내가 접근했던 문제 의식도 다양한 정부 정책과 정부 자금이 있음에도 도달률이 10%도 되지 않는다는 것이었다. 내가 일했던 기관은 해당 지자체에서 가장 큰 규모의 기관이었고 거의 200개가 되는 광역자치단체 사업을 운영하고 있었다. 소상공인을 제외하고 약 13만개 남짓 되는 중소기업 중 지원사업의 혜택을 받은건 13.000개 수준. 꼭 10% 내외 수준이었다.

내가 현장을 돌아다니면서 들었던 놀라운 얘기는 정부가 돈을 그냥 주는 경우가 있냐는 것이었다. 보조금의 개념 자체를 모른다는 것, 혹은 본인들이 보조 받는 신용 보증, 저금리 대출 등이 정부의 지원 결과라는 걸 모른다는 것이었다. 중소기업에 다니는 청년들이 많이 드는 내일채움 공제나 각종 내일배움 카드 등은 죄다 고용노동부 예산 보조의 결과물이다. 이 역시 아는 사람은 알고 모르는 사람은 있는지도 모른다. 나는 학부 무렵에 내가 직접 받았던 장학금 빼고 정책이나 지원을 단 한번도 받은 적이 없다. A사의 정보 제공은 바로 이런 문제의식에서 출발한 것으로 보인다. 국민들에게 필요한 정부 정책을 소개하는 것, 그것은 한편에선 내가 낸 세금이 제자리로 돌아오게 하는 효익이 있고 둘째로는 중복적 지원이 아니라 필요한 사람에게 필요한 정책을 도달하게 함으로써 공공정책의 효용을 증대한다는 점에서 국가 복리 증대에도 기여하는 멋진 서비스다.

물론 이걸로는 돈이 되기 쉽지 않다. 이들의 진짜 사업은 기업과 관련돼 있다. 기업에게 보조금을 지원하고 나라장터 데이터를 연동해 각종 용역사업을 연결해준다. 돈이 되는 쪽은 이쪽이다. 이렇게 함으로써 정책 생태계에 퍼져 있는 컨설턴트 역할을 플랫폼이 대신하는 것이고 기업 입장에서는 공공 사업에 참여할 수 있는 정보를 알게 된다는 점에서 의미가 있다. 특히 해당 사이트는 용역에 참여하는 기업들에게 A.I를 통해 적정 입찰 가능가를 알려주는 등의 기능을 포함 시킨 것으로 보이고 이 점은 단순 정보 전달이 전부인 일반 국민 대상과 차별화 되는 기능적 특징이다.

나는 다시 한번 사업 설명자료와 IR 자료를 읽어보면서 이들이 해당 생태계에 대한 경험이 부족하다는 걸 봤다. 용역에 참여하는 기업들의 특성이 무엇인가. 용역에 선정 되는 과정은 또 어떤가? 공공 사업은 90% 이상이 사전에 '정무적' 방식과 '협의' 라는 방식으로 조율된다. 입찰을 띄우지만 많은 경우 특히 큰 기관일 수록 사전에 특정 업체와 협의를 마치고 심지어 해당 업체가 용역의 RFP를 직접 써주는 경우가 허다하다. 물론 각종 감사 장치로 이러한 관행이 쉽게 작동되지 않게 만들어 놓았다지만 실상은 담당자가 조금만 의지를 가지면 업체 선정은 대부분 약속대로 된다. 즉, 입찰가를 A.I로 제시하는 방법은 실제 용역 입찰에 별다른 의미가 없는 서비스일 가능성이 높다.

다음으로 내가 보기에 해당 팀은 그들의 주요 타겟인 기업들에 대한 이해도 역시 높지 않아 보인다. 소상공인을 제외하고 한국의 중소기업은 약 100만개, 그중에 5인 이하가 절반이고 30인 이하가 20% 가량이다. 이들 기업이 많은 경우 믿을 수 없이 열악하다. 반월공단의 기업을 방문해 보면 외국인 노동자 서넛이 기름떼 잔뜩 묻은 옷을 입고 작업을 하고 있고 공장 이라는 이름에 걸 맞지 않게 바닥에 노란색으로 공정 라인을 표시하고 대부분 수작업으로 공정을 돌리는 경우가 많다. 자동화가 되자면 최소하 매출 규모가 수백억 수준, 코스닥 수준은 돼야 하다. 이런 기업들에게 필요한 건 대부분의 경우 유통과 영업의 기회를 제공하는 것, 그리고 각종 인증과 필요한 운전 자금을 제때 지원하는 것이다. 조금 더 규모가 커진 기업들은 대부분 대기업 1차 또는 2차 벤더인데 이들이 하는 일은 대기업 수요를 받아 필요한 제품을 설계하고 기름 옷 입은 외국인 노동자가 일하는 중소기업에 외주를 내는 일이다. 이게 내가 목격한 기업들의 현실이다.

내가 설계했던 사업은 첫번째로 해당 기업들이 어떤 지원이 필요한지 테스트 할 수 있는 이른바 진단 도구를 만들고 둘째로 이러한 진단도구를 통해 어떤 지원 사업을 하면 되는지 설명하고 연결해주는 것 까지 였다. 그러니까 정부와 정책 사업에 낮은 이해도를 갖고 있는 기업을 타겟으로 정부 정책을 교육 시키고 이른바 '정책 생태계에 참여' 하도록 하는 아이디어 였다. 당시에는 사업비를 따기 위해 일자리 사업 형태로 꾸며 마지막 단에는 컨설턴트를 붙여 기업을 발굴하는 작업까지 연결 했는데 결과적으로 기업들의 만족도는 매우 높았다.

공공에서 제일 많이 듣는 말 중에 하나가 답은 현장에 있다는 얘긴데 그런 얘기 하는 사람들 대부분은 현장과 고객에 대한 이해도가 별로 높지 않다. 나는 신규사업을 만들거나 기존 사업을 개선할 때 늘 기업인들을 만나 대화했고 하다못해 중소기업을 운영하는 친구에게 의견을 물었다. 논문과 보고서를 족히 수십권씩 스터디를 했는데 주변에선 그런 걸 불편해 했다. 완벽하진 못했어도 지원 받는 기업들로 부터 곧잘 들었던 얘긴 필요한 사업으로 도움을 받았다는 것이다. 고객의 목소리를 들으란 얘기는 내가 적정한 판단 기준이 있다는 걸 전제하면 언제나 옳다. A사의 접근은 매우 훌륭하지만 아직 고객에 대해 알아야 할 게 더 많아 보인다.

연구실에서 낭비되는 연구 성과를 기업들에게 연결한다는 디OO(이하 B사)

해당 기업은 IR 자료를 읽고 직접 만나봤다. 미국에서 공부를 했고 창업 전 컨설팅을 했다는 대표의 뽀얀 얼굴이 지금도 기억에 남는다. 해당 기업은 굉장히 이론적인 접근을 했다. 시장의 문제 중심으로 접근했고 해결책을 찾았다. 전국에 약 5만개쯤 되는 대학과 연구실에서 만들어낸 온갖 연구 성과들이 그저 연구 성과로 남고 기업과 기술개발, 상용화로 연결되지 않는다는 문제의식이 이들의 출발점이었다. 앞에서 말했지만 한국의 R&D 성공률은 99%다. 말이 안 되는 수치다. 그렇게 열심히 만들어낸 성과물은 어디로 갔나? 대부분 교수의 연구성과로 남거나 기업의 데이터 창고에서 사장 된다. 숨쉬지 못하는 자원들이 돈이 되게 하는 작업. 분명하고 멋진 문제의식이다.

이들의 해결 방안은 간단했다. 연구성과를 DB화하고 이걸 온라인 상에 올린다. A.I를 이용해 연구 성과를 조금 더 이해하기 쉬운 형태로 가다듬는 작업을 하는 것도 특이할 만한 점이다. 물론 A.I 활용 수준이 높아 보이지는 않고 단순한 번역 정도다. 이들이 집중한 것은 전국 연구실에 숨어 있는 결과물들을 D/B화하기 위해 실제 연구소를 일일이 만났다고 한다. 내가 만난 시점에는 2,000개 가량 연구실의 데이터를 확보했고 이를 온라인 상에 업데이트 했다고 한다. 플랫폼이라고 하기에는 어려운 게 온라인에서는 정보만 주고 받고 결론은 오프라인 미팅이다. 이 사업 모델은 야놀자식의 데이터 축적과 결혼중개회사 식의 매칭 서비스가 연결된 방식이다. 직접 만나 사업 얘길 들으니 시스템 작업 보다는 수작업이 많아서 아쉬움이 있었다.

나는 물었다. 이쪽에도 컨설턴트들 엄청 많은거 아시죠? 말이 컨설턴트지 사실상 브로커다. 대표는 멋쩍은 듯이 그와 같은 생태계가 있다는 걸 처음 알았다고 답했다. 업계 경험이 부족하다는 걸 확인하는 대답이었다. 해당 기업이 놓치고 있는 것은 첫째로 R&D 성과라는 게 적어도 한국에서는 대부분 보고서 속의 성과지 실체가 별로 없다는 점, 둘째로 이 연구성과들은 대학과 교수들의 연구실적을 부풀리고 보조금을 타기 위한 허수가 대부분이라는 점, 셋째로 한국의 기업들은 이와 같은 연구 성과를 수용할 수 있는 준비가 돼있지 않다는 점이다. 특히 세번째가 중요한데 대기업을 중심으로 1차, 2차, 3차, 심지어 4차, 5차까지 이어지는 하청 구조에서 기술력을 가다듬는 게 기업에게 유효한 성장전략이 되지 못한다는 사시른 특히 고려해야 할 업계의 현실이다.

대표는 스스로의 예측과 다르게 대기업으로 부터 기술 제휴 요청이 많이 왔다는 점과 서울대 카이스트 같은 명문대가 아니라 지방대 연구자들로 부터 연락이 온다는 얘길 했는데 이 모두 설명이 가능한 얘기다. 기술에 대한 실질적 수요가 있는 건 기술혁신의 구체적 프로세스가 작동되는 게 한국에선 사실상 대기업 밖에 없다는 현실, 서울대 카이스트 등 명문대학 들은 이미 매우 높은 수준의 네트워크가 연결돼 있어 기술 거래에 대한 수수요가 생각보다 높지 않다는 또다른 현실, 이 두가지 현실의 그와 같은 반응의 결과물이라고 나는 생각한다.

이 점에서 B사 접근해야 할 방식은 기술소매상 역할을 하는 것이다. 명문대로 진출하지 못한 지방의 유능한 연구자들의 구체적이고 실질적인 연구 성과물과 기업들이 필요한 사각지대를 연결하는 것이다. 내가 보기엔 양방향의 데이터가 모두 필요하다. 기업들을 조사하고 인터뷰 하면서 필요한 수요들을 규정하게 하고 그들에게 연구 리소스를 연결하는 작업들. 보조금을 받기 위해 필요한 연구를 하는 것이 아니라 연구실의 연구성과를 성장을 위해 필요한 기업들에게 연결하는 작업. 이미 확보한 연구실 데이터와 앞으로 축적할 데이터를 기반으로 지역별 기업 정보를 선제적으로 연결하면 내가 볼땐 충분히 승산 있는 싸움으로 보인다.

정책 영역에는 생각보다 기회가 많을 수 있다.

나는 10년간 공공 영역에서 근무하면서 정책이 만들어지는 과정, 예산이 편성되거나 삭감되는 정치들, 몰염치와 사기들을 끊임없이 지켜봤다. 실제로 의회에 끌려가 잘못도 아닌 일로 고개 숙이고 굴욕도 당해 봤기 때문에 비스마르크 말대로 소세지와 함께 만드는 과정을 보여주면 안 되는 정책이 만들어지는 과정을 수도 없이 목격했다. 상급기관 과장 전화 한 통화로 급하게 쓴 한장짜리 보고서가 예산이 돼 내려오고 힘겹게 만들어낸 성과를 능력도 전문성도 없는 의원 나부랭이 한두마디에 예산이 툭툭 털려나가는 것도 모두 경험했다. 정책 영역은 합리가 통하는 곳이 아니고 야합과 정치, 비합리와 폭력으로 점철돼 있는 영역이라는 얘기다. 즉, 바로 잡아아야 할 비효율이 엄청나게 많은 영역이라는 얘기다.

안타깝게도 정부 당국자 스스로는 그걸 할 수 없다. 왜? 자기들 스스로가 매일매일 그 비효율 위에 산을 쌓고 있기 때문이다. 오히려 시장의 손으로 보다 엄정하고 정밀하게 바로 잡기 시작하면 그 비효율과 더불어 오래도록 쌓아온 일부 유능하고 충직한 공직자들이 만든 성과들이 드러날 지도 모르겠다. A사의 노력은 집중된 자원을 보다 많은 국민들에게 '분배'하는 효과를 낼 수 있다는 점에서 유의미해 보인다. B사의 도전은 가짜 연구 성과가 아니라 진짜 성과가 시장으로 나와 세상을 나아지게 하는게 기여 할 것이다. 그러한 도전들과 노력들의 총합 그 결과가 바로 국가 복리의 증진이 되는 것이다. 스타트업 관계자들이 시장 대상으로 정책 분야를 살펴볼 이유가 여기 있다.

*해당 기업으로 부터 허가 받지 않은 내용으로 법적 분쟁의 원인이 될 수 있어 기업명은 밝히지 않습니다. 혹해당 기업 관계자께서 보시기에 이익 침해 등 문제가 발생될 수 있다고 판단되는 경우 말씀 주시면 글을 내리거나 수정하도록 하겠습니다.