KDI “정부 지원책 효과 증대 위해 AI 적극 활용해야”

AI로 지원대상 효과적으로 선별...사후관리에 활용 가능

( 조현호 기자 hyunho@)

정부 지원 정책의 효과를 극대화하기 위해 인공지능(AI)을 적극 활용해야 한다는 제언이 나왔다.

한국개발연구원(KDI)은 14일 ‘AI 기술, 지원정책의 효과를 높일 수 있을까’라는 보고서를 통해 이같이 밝혔다.

보고서는 “AI의 감시·탐지·예지 기능을 정책효과 예측 용도로 활용할 경우 정책의 예측성·투명성·신뢰성 측면에서 정책 품질 향상에 도움이 된다”면서 “데이터의 투명한 수집 및 추적 가능한 정책 프로세스 구성 과정에서 정책의 투명성 및 신뢰성 제고에도 도움이 된다”고 설명했다.

특히 보고서는 “중소기업을 대상으로 비용을 지원하거나 융자를 제공하는 중소벤처기업부 지원정책의 대상 선별에 AI를 적용한 결과 지원 이후의 성과 예측에 효율적으로 활용될 수 있으며, 지원의 효과가 낮은 대상을 분별하는 데 유용한 정보를 제공해 지원의 효과성이 증대된 것으로 확인했다”고 강조했다.

그럼에도 불구하고 국내에서는 정책목표에 부합하는 대상 선별 및 사후관리에 AI가 적극 활용되지 못하고 있다고 보고서는 지적했다. 국내에 최근 등장한 AI 활용 공공서비스가 주로 단순반복 업무를 기술적으로 대체하는 수준에서 제한적으로 활용되고 있다는 것이다.

반면 주요국은 AI를 이용한 정책 정보 분석을 통해 효과적으로 정책목표를 달성할 수 있는 정책대상을 선별하고, 사후관리 등에도 AI를 활용하고 있다. 대표적으로 덴마크는 기업을 위한 보조금과 시민을 위한 복지수당(노인 지원, 퇴직금, 저소득층 가족 지원자금, 주택 임대료 보조 등)의 지급 여부를 AI 기술을 이용해 결정하도록 하는 방안을 추진하고 있다.

보고서는 국내 공공부문의 AI 기술 활용을 가로막는 요인으로 정책 정보의 표준화 및 부처 간 연계 미비, 공공부문의 기술 활용 전문성 부족 등을 꼽았다.

김민호 연구위원은 “AI는 예측력이 뛰어나 공공부문의 다양한 영역에서 강력한 혁신이 가능하다”면서 “공공부문의 데이터 기반 정책체계로의 전환을 위한 전략을 수립해 교육, 의료, 치안, 국방, 기업 지원 등 다양한 분야에서의 정책 효과성 향상을 국가적 차원에서 모색해야 한다”고 주문했다.

이어 “세부적으로는 데이터 관리체계 일원화, 정책 정보의 효율적 교류를 위한 정부 업무체계 정비, 신뢰 기반 공공-민간 파트너십 구축이 요구된다”고 말했다.