최근 기술이 급격한 속도로 발전하면서 규제가 기술혁신을 저해하고 있다는 비판이 커지고 있다. 이에 따라 규제가 기술혁신을 촉진하는 방향으로 디자인되어야 한다는 주장이 힘을 받으면서 목표지향적 규제 같은 규제 디자인 측면의 변화가 이루어지고 있다. 그러나, 최근에는 빅데이터, 인공지능(A.I.) 등 새로운 기술을 적극 활용하려는 시도도 이루어지고 있는데, 대표적인 예가 다양한 디지털 기술을 사용하여 규제 준수비용을 줄이면서 향상된 사용자 경험을 제공하고자 하는 ‘Reg-Tech’이다. 이 같은 맥락에서 본 연구는 산재・고용보험 정산 고도화라는 실증 사례를 통해 빅데이터와 인공지능 기술에 기반한 인텔리전트 규제의 정책적 적용 가능성을 모색하였다. 최근 산재・고용보험에 대한 허위 청구가 빈번하게 발생하면서 이에 효과적으로 대응할 수 있는 규제도입이 검토되고 있다는 점에 착안하여, 정확한 보험료 산정에 대한 기존의 전문가 추정방식과 머신러닝 기반 추정방법의 효율성을 비교해 보았다. 본 연구의 분석결과는 인공지능 기술에 기반한 인텔리전트 규제 방식이 규제순응비용과 규제관리비용, 제도운영의 효율성 측면에서 효과적인 대안이 될 수 있음을 시사하고 있다. 본 연구 결과는 새로운 디지털 기술과 규제가 상호영향을 받으며 공진화할 수 있는 가능성을 제시하고 있다.