AI & Data Intelligence
공공AI, 기관 간 협업 속도를 높이는 행정 기반의 조건
하나의 변화, 끝나지 않는 반영
하나의 정책이나 행정 기준이 바뀌면 현장에서는 관련 문서를 수정하는 것으로 끝나지 않습니다. 법령과 부처 지침을 확인하고, 기관별 처리 절차와 판단 방식에 어떤 변화가 필요한지 등의 검토가 우선적으로 이루어져야 합니다. 여러 기관이 함께 처리하는 사안이라면 달라진 기준을 협의와 보고 과정에 어떻게 반영할지 다시 논의하고, 또 협의가 완료된 내용을 상호 검토 후에 최종 반영할 수 있습니다.
AI 활용이 공공 업무 전반으로 확대될수록 이러한 부처 간 조율의 중요성은 더욱 커지고 있습니다. 최근 국내에서는 중앙부처와 공공기관, 지방자치단체 간 데이터 공유를 위한 ‘범정부 데이터 파이프라인’ 구축이 추진되고 있습니다. 「인공지능 및 데이터 기반 행정 활성화에 관한 법률」 역시 공공기관 간 데이터 연계·협력과 공동활용을 주요 과제로 두고 있습니다.
하지만 다른 기관의 정보를 조회할 수 있게 되었다고 하여 곧바로 실무나 협업 프로세스에 적용할 수 있는 것은 아닙니다. 실제 업무를 위해서는 우선 관련 법령과 지침, 과거 보고서와 회의 기록, 다른 기관의 자료를 다시 찾아 대조하고 현재 사안에 적용할 근거를 추려내는 작업부터 시작됩니다. 필요한 정보가 이미 존재하더라도 여러 시스템과 문서에 흩어져 있다면 협의에 앞서 맥락을 다시 구성하는 과정은 필수적으로 이루어져야 하죠.
이러한 현실 업무 환경에서 공공 AI가 실제 행정 효율로 이어지려면 정보의 공유는 기본으로, 여러 기관이 같은 사안을 더 빠르게 이해하고 판단할 수 있는 기반을 살펴봐야 할 때입니다.
데이터 공유만으로는 협업의 비효율을 해결할 수 없다
공공의 정보 활용을 일반적인 데이터 사일로 문제와 동일하게 보기는 어렵습니다. 행정기관과 공공기관은 서로 다른 역할과 권한을 맡아 하나의 과제를 수행합니다. 같은 정보를 보더라도 정책 수립, 심사, 지원, 현장 대응 등 담당 업무에 따라 확인해야 할 조건과 후속 절차가 달라질 수 있습니다.
따라서 한 기관의 정보를 다른 기관에서도 볼 수 있다는 것만으로 협업이 완성되지는 않습니다. 해당 정보가 어떤 업무에 필요한지, 무엇을 근거로 해석해야 하는지, 다른 자료나 판단 요소와 어떤 관계가 있는지까지 파악할 수 있어야 실제 의사결정에 활용할 수 있습니다.
여기에 법령과 정책, 부처 지침, 기관 내부 규정이 계속 달라진다는 변수도 있습니다. 새로운 제도가 시행되거나 적용 요건이 바뀌면 기존 자료와 판단 방식이 여전히 유효한지, 영향을 받는 절차는 무엇인지, 관계기관과 새롭게 협의해야 할 사항은 없는지 다시 검토해야 합니다.
결국 행정에서 관리해야 하는 것은 개별 정보만이 아닙니다. 어떤 자료가 어느 업무에 필요한지, 어떤 규정과 판단 요소가 적용되는지, 하나의 변화가 다른 절차와 의사결정에 어떤 영향을 주는지까지 함께 파악할 수 있어야 비로소 현실 업무에 활용될 수 있습니다.
현행 인공지능데이터행정법도 데이터통합관리 플랫폼의 역할을 단순 수집과 저장에 한정하지 않고, 연관 데이터 탐색과 정책·의사결정 지원, 이력 관리, 기관 시스템 간 공동활용까지 포함하고 있습니다. 동시에 AI를 활용하더라도 최종적인 권한과 책임은 해당 공공기관에 있음을 명확히 하고 있습니다.
공공에서 필요한 것은 AI가 여러 기관의 판단을 대신하는 구조가 아닙니다. 각 기관이 자신의 권한과 책임을 유지하면서도 필요한 정보와 근거를 빠르게 파악하고 다음 협의와 판단으로 넘어갈 수 있는 환경입니다.
정책 변화까지 따라가는 행정 기반
그렇다면 공공 AI 프로젝트를 바라보는 기준도 달라져야 합니다. 얼마나 많은 시스템을 구축하고 데이터를 확보했는지만이 아니라, 필요한 정보가 변화하는 행정 환경에서도 실제 협업과 의사결정에 계속 활용될 수 있는지를 살펴보는 것이 중요합니다.
이를 위해서는 세 가지 조건이 필요합니다.
- 여러 시스템의 데이터와 법령, 정책, 지침, 보고서 등 판단에 필요한 정보의 관계를 함께 파악할 수 있어야 한다.
- 새로운 제도나 업무 기준이 적용됐을 때 기존 자료와 절차 가운데 무엇을 다시 검토해야 하는지 추적할 수 있어야 한다.
- AI가 결정을 대신하기보다 담당자가 근거를 확인하면서 협의, 검토, 보고와 의사결정을 이어갈 수 있어야 한다.
한국지능정보사회진흥원(NIA)의 「공공부문 AI 도입·활용 가이드」에 따르면 범정부 AI 공통기반 활용과 함께 서비스 구축 이후의 성능 모니터링과 지속적인 데이터 업데이트를 ‘운영 및 고도화’ 단계로 다루고 있음을 명시하고 있습니다.
S2W의 데이터 인텔리전스 접근 역시 이러한 운영 문제를 해결하기 위해 지속적으로 고도화되고 있습니다. 매일 새롭게 생겨나는 서로 다른 형태의 정보를 온톨로지와 지식그래프를 기반으로 관계 중심으로 구조화하고, 조직의 판단 기준과 업무 프로세스를 함께 모델링해 실제 의사결정에 활용할 수 있도록 하는 운영 시스템을 구축하는 것이죠. 흩어진 문서와 데이터를 일일이 찾아 해석하는 부담을 줄이고, 업무 맥락에 필요한 근거를 빠르게 확인할 수 있는 환경을 만드는 것에 중점을 두고 있습니다.
공공 기관과 산업에서는 정책이나 지침의 변화에 따라 AI가 바로 업무 기준을 바꾸는 것이 중요한 것이 아닙니다. 무엇이 어떻게 달라졌는지, 기존 업무에 어떤 영향을 미치는지, 그 근거가 무엇인지 파악해 담당자가 판단하고 반영할 수 있도록 지원하는 것이 중요합니다.
기존 시스템 전체를 한꺼번에 바꿀 필요도 없습니다. 기관 간 협의가 반복되거나 여러 정책과 자료를 매번 대조해야 하는 업무부터 현재 프로세스를 점검하고, 필요한 맥락과 판단 근거까지 이어지는지 살펴본 뒤 효과를 확인할 수 있는 영역부터 새로운 방식으로 옮겨갈 수 있습니다.
복잡한 기관 내부 운영과 외부 기관 간 협업에 실질적인 속도를 더하려면, 데이터 인텔리전스를 기반으로 한 행정 환경이 필요합니다. 흩어진 정보와 기준을 매번 다시 찾아 대조하는 데서 그치지 않고, 기관별 역할과 판단 근거를 하나의 맥락에서 연결해 협의와 의사결정을 앞당기는 것. 그리고 정책과 지침이 달라져도 그 변화가 관련 업무와 절차에 미치는 영향을 빠르게 파악해 다음 대응으로 이어갈 수 있도록 하는 것. 공공 행정의 효율은 결국, 필요한 정보와 판단 근거가 업무의 흐름 속에서 얼마나 빠르고 정확하게 이어지는지에 달려 있습니다.
