Introduction

Chapter 1. International Trade in Services
1. Introduction to International Trade in Services
2. Historical Trends in International Trade in Services
3. Intelligent Automation, Services Trade, and Outsourcing

Chapter 2. AI-Powered Intelligent Automation
1. Impact of Intelligent Automation on Jobs
2. Advances in Intelligent Automation and Service Occupations

Chapter 3. Overview of Data on International Trade in Services and Service Automation
1. Data on International Trade in Services
2. Data on Industry Automatability
3. Automation and Service Exports and Imports
4. Data Analysis Models

Chapter 4. International Trade in Services and Automation
1. Annual Growth Rates in International Trade in Services
2. Growth Rates in Highly Automatable Service Industries
3. Growth in Services Trade in Developed vs. Developing Economies
4. Growth in Services Trade by Different Levels of ICT Development
5. Growth in Services Trade in High GDP/Income vs. Low GDP/Income Economies
6. Growth in Services Trade by APEC Member Economies
7. Analyses of Select APEC Member Economies
8. Summary of Key Findings

Chapter 5. Policy Implications and Recommendations for APEC
1. Principles for Policies and Regulations for Intelligent Automation
2. Recommendations for Policy Directions
3. Policy Recommendations for APEC Member Economies
4. Roles of Korea in Promoting Shared Prosperity in APEC Economies

Conclusions

Appendix

Executive Summary 

   2016년 알파고와 이세돌의 역사적 대국 이후 AI(인공지능 artificial intelligence)에 대한 관심과 우려는 국내뿐만 아니라 전세계에서 크게 상승하였다. AI로 인한 새로운 가치 창출과 경제발전에 대한 기대와 더불어 기존의 많은 일자리들이 AI에 의해 대체될 수 있다는 두려움이 고조되었다. 그런데 기술혁신의 역사를 보면 기술혁신으로 인해 많은 일자리가 사라지는 경우 반대급부로 더 많은 새로운 일자리가 창출되어 왔다. 따라서 AI도 예외가 아닐 것이라는 예측도 있으나 많은 기업인, 경제학자, 경영학자, 과학자, 정책입안자들은 AI 혁명은 과거 기술혁신과는 다르게 새로 창출되는 일자리보다 사라지는 일자리가 훨씬 더 많을 것으로 보고 있다. 이러한 예측의 근거는 딥 러닝과 머신러닝이라는 AI의 알고리즘이 빅데이터를 이용하여 지속적인 학습을 함으로써 지식노동의 거의 모든 분야에서 인간의 능력을 추월할 것이라는 논리 때문이다.
   과거 ICT와 산업로봇을 기반으로 한 산업자동화 기술로 제조업의 많은 일자리들이 기계로 대체되었고 이러한 현상은 가속될 전망이다. 하지만 AI기반의 지능형 자동화는 제조업을 넘어서 서비스업의 일자리에도 큰 영향을 미칠 수 있다고 예측되고 있다.  지능형 자동화로 인해 위협을 받는 직업들은 저숙련 기술을 요하는 단순한 서비스뿐 아니라 회계사, 금융전문가, 정보처리사, 법조인, 의료전문가와 같은 고도의 지식과 숙련을 요하는 지식 집약적인 서비스까지도 포함된다. 그러나 이러한 예측들이 실증적 연구를 통해 실제 경제 및 산업 데이터로 검증 및 확인된 것은 아직 없다.
   본 연구의 목적은 AI 기반의 지능형 자동화가 과연 서비스 일자리에 영향을 미치는지를 경제 및 산업 데이터의 분석을 통해 검증하는 데 있다. 보다 구체적으로 말하자면, 본 연구에서는 지능형 자동화가 서비스의 해외 아웃소싱을 대체하여 해외 아웃소싱의 수요가 줄어들고 이것은 국제 서비스무역의 감소로 이어진다는 가설을 검정한다. 과거에 선진국의 기업들은 해외 아웃소싱을 통해 개발도상국 서비스 노동자의 낮은 임금을 활용해 낮은 가격으로 서비스를 구매해 왔다. 하지만 지능형 자동화는 해외의 값싼 노동력 보다도 더 저렴한 비용을 제공할 수 있게 되어 필리핀이나 인도와 같은 개발도상국 서비스 노동자의 일자리를 위협할 수 있다. AI 기반 지능형 자동화가 국제 서비스무역에 미치는 영향을 실증적으로 검증한 연구는 기존문헌에 없으며 본 연구가 세계 최초이다.
   본 연구의 가설 검증을 위해 유엔(UN)의 Comtrade 무역 데이터베이스를 사용하였는데 여기에는 2000년부터 2016년까지 236개국의 62개 서비스 산업별 국제무역 데이터가 포함되어 있다. 또한, 서비스 산업별 자동화 가능 정도를 정량화하기 위해서 미국 노스캐롤라이나 주정부의 O*NET 데이터베이스를 사용하였으며, 각국의 ICT 인프라 수준을 측정하기 위해서 ITU(International Telecommunication Union)의 ICT 개발 인덱스 (IDI)를 사용하였다. 마지막으로 각국의 경제적, 사회적, 산업적 특성에 관련된 데이터를 세계은행(World Bank)의 오픈 데이터로부터 수집하여 통제변수로 사용하였다.
   4장에 데이터 분석 결과가 상세히 나와 있다. 4.1장에서는 국제 서비스 무역의 연간 성장률 추이를 보여주는데, 전세계 국제 서비스무역은 2000년 부터 2016년까지 연 평균 1.67% 성장한 것으로 나타났다. 그런데,  2008년부터 2014년 사이에 가장 급속한 성장을 하였으나 2014년을 기점으로 급격한 감소를 보여주고 있다. 4.2장에서는 자동화 가능성이 비교적 높은 서비스산업 (금융서비스, 정보서비스, 전문지식서비스)의 연간 성장률 추이를 보여준다. 전체적으로 볼 때, 자동화 가능성이 높은 서비스산업 분야의 2000년 부터 2016년 사이의 연평균 성장률은 4%를 상회하여 다른 서비스산업 분야보다 높은 성장률을 보여주고 있다. 하지만, 기간을 세분하여 분석해 보면, 자동화 가능성이 높은 서비스산업 분야 모두가 2008년에서 2014년 사이의 고도성장 후 2014년을 기점으로 마이너스 성장세를 보이고 있다. 이 시기는 AI를 기반으로 한 지능형 자동화기술이 급속한 발전을 시작한 시기와 일치한다. 그런데, 자동화 가능성이 상대적으로 낮은 다른 서비스산업에서는 2014년부터 특별한 감소세가 나타나고 있지는 않았다. 따라서, 자동화 기술로 인해서 금융서비스, 정보서비스, 전문지식서비스 산업의 해외아웃소싱이 자동화 기술로 대체되고 이에 따라 이 산업들의 국제무역이 감소세로 전환되었다고 추론할 수 있다.
   4.3장에서는 유엔이 지정한 37개 선진국과 개발도상국 간 서비스무역의 변화 추이에 대한 분석 결과를 보여준다. 흥미롭게도, 2000년부터 2016년 사이에 개발도상국에서 개발도상국으로의 서비스 수출이 가장 낮은 마이너스 성장률을 보이고 있다. 특히 정보서비스와 금융서비스 분야의 성장률이 가장 낮게 나타났다. 하지만, 기간을 세분해서 분석해 보면 개발도상국에서 선진국으로의 서비스 수출에 있어서 정보서비스, 금융서비스, 전문지식서비스 등 고도의 자동화가 가능한 산업은 2014년을 기점으로 급격히 감소하고 있으나 자동화가 상대적으로 어려운 다른 서비스 분야에서는 이러한 급격한 감소 현상은 나타나고 있지 않았다.
   4.4장에서는 각국의 ICT 인프라 수준 차이가 서비스 무역에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 분석 결과를 보여주는데 2000년부터 2016년 사이에 ICT 인프라의 수준이 낮은 국가에서 인프라 수준이 높은 국가로의 서비스 수출의 연 성장률은 ICT 인프라 수준이 높은 국가에서 다른 국가로의 서비스 수출의 연 성장률보다 현격히 낮은 것으로 나타났다. 또한, 2014년부터는 ICT 인프라 수준이 높은 국가들의 서비스 수입 및 수출이 감소하고 있는 것으로 나타나고 있다. 이러한 감소세는 자동화 가능성이 높은 산업에서 더욱 두드러지게 나타났다. 이것은 ICT 인프라 수준이 높은 국가들이 AI 기술을 활용한 지능형 자동화로 기존에 해외 아웃소싱하던 서비스들을 기계로 대체하였기 때문이라고 추론할 수 있다.
   4.5장에서는 선진국과 개발도상국으로 분류하는 대신 유엔에서 지정한 고소득 국가와 저소득 국가로 분류했을 때 국제 서비스 무역 분석 결과를 보여주는데 4.3장에서 선진국과 개발도상국으로 분류했을 때와 같은 패턴의 결과를 얻었다.
   4.6장에서는 분석의 범위를 21개 APEC 회원국으로 국한하였을 때의 결과를 보여주는데 이는 앞서 전세계 236개국을 대상으로 한 분석 결과와 같은 패턴으로 나타났다. 즉, 금융서비스, 정보서비스 및 전문지식서비스 산업의 경우 2008년부터 2014년까지의 지속적 성장세 이후 2014년을 기점으로  감소세로 돌아섰는데 특히 금융서비스의 감소세가 가장 두드러졌다. 이에 반해 자동화 가능성이 낮은 산업의 경우 2014년 이후에 별다른 변화가 나타나고 있지 않았다. 특히 주목할 것은 2011년을 기점으로 APEC 지역 경제내 개발도상국에서 선진국으로의 서비스 수출 감소가 선진국에서 선진국 또는 선진국에서 개발도상국 또는 개발도상국에서 개발도상국으로의 서비스 수출에 비해서 더욱 컸다는 점이다.   
   4.7장에서는 APEC 회원국 중 8개국(중국, 러시아, 한국, 인도, 필리핀, 인도네시아, 브라질, 멕시코)을 심층 분석한 결과를 보여준다. 중국, 러시아, 한국 및 인도의 경우 2012년까지는 서비스 수출이 성장세를 보였으나 2012년을 기점으로 성장세가 멈추거나 마이너스 성장세로 돌아섰음을 발견했다. 하지만, 다른 국가들에서는 통계적으로 유의한 변화는 발견되지 않았다. 
   5장에서는 지능형 자동화로 인한 서비스 일자리 및 국제무역의 감소에 따른 정책적 시사점 및 정책제언을 논의한다. 5.1장에서는 지능화 자동화에 대응한 정책이나 규제를 수립하는 데 있어서 고려해야 할 다음의 5가지 기본 원칙들을 제시한다: (1) 지능형 자동화 규제는 실증적 데이터 및 증거에 기반해서 수립한다 (2) 규제 샌드박스와 같은 개방형 혁신 어프로치를 채택한다 (3) 규제는 가급적 light-touch (최소한의 규제) 어프로치를 채택한다 (4) 정부는 특정 기술이나 업체를 선호하지 않는다 (5) 정책과 규제가 부처간 일관성이 있도록 한다.
   5.2장에서는 지능형 자동화로 인한 서비스 일자리 및 무역의 감소에 따른 대책으로 다음의 10가지 정책을 제언한다: (1) 서비스 노동자의 재교육 및 훈련을 통해 자동화 가능성이 낮은 서비스 일자리로 전환하는 것을 지원한다 (2) 중고등학교와 대학에서 미래형 서비스 일자리에 필요한 지식과 기술을 교육한다 (3) 서비스 노동자와 기업을 연결해주는 디지털 플랫폼을 개발한다 (4) 기본소득 제공 및 전직시 필요한 지원을 한다 (5) 기업가 정신과 혁신을 부양하여 새로운 일자리를 창출한다 (6) 국내 서비스 산업의 재편을 통해 미래를 대비한다 (7) 5G등의 첨단 디지털 인프라에 투자한다 (8) 정부 부처간의 정책 조율을 한다 (9) 민관 협력 (Public-private partnership)을 장려한다 (10) 국제협력을 강화하여 상호 학습 및 혁신에 도움을 준다.
   5.3장에서는 앞서 제시한 10가지 정책외에  APEC 회원국을 위한 다음의 6가지 정책을 제안한다: (1) 2020년까지 APEC 지역경제를 위한 지역 전략을 수립하여 지능형 자동화 발전에 따른 경제적 사회적 이슈들에 대비한다 (2) APEC 회원국들간의 공동 연구 프로그램을 만들어 지능형 자동화에 관련된 경제적, 기술적, 노동적, 사회적 측면의 다양한 이슈들을 연구한다 (3) APEC 회원국들을 위한 온라인 교육 프로그램을 개발하여 재교육 및 직업훈련에 활용한다 (4) 서비스 노동자의 디지털 숙련도를 공식적으로 인정하는 인증 프로그램을 만든다 (5) 기업과 정신과 혁신을 고취하기 위해 지역경제내에 혁신센터(center of excellence)를 설립한다 (6) APEC 회원국간의 정책 및 규제를 논의하고 협력할 워킹그룹을 창설한다.
   마지막으로, 5.4장에서는 한국이 APEC 지역 경제의 상생과 공유된 번영을 위해서 할 수 있는 역할들이 무엇인지에 대한 제언한다. 첫째, 한국의 우수한 대학 및 교육 기관들이 개발도상국 서비스 노동자들의 재교육을 도와줄 수 있다. 둘째, 정보통신 강국인 한국은 개발도상국이 유무선 통신 네트워크 인프라를 구축하는 데 필요한 기술적 지원을 할 수 있다. 셋째, 개발도상국의 모델이 될 정책의 청사진을 개발하고 공유한다. 마지막으로, 지식교류 프로그램 등을 통해 한국의 디지털경제 개발과정을 거치면서 체득한 노하우와 경험을 개발도상국에 전수한다.