AI가 보편화되면서, AI 기술을 적용했다는 것을 넘어
AI 기술을 어떤 방식으로 활용하는지에 대한 아이디어가 중요해지고 있습니다.
해외 우수사례로 싱가포르의 AI 일자리 매칭 플랫폼,
국내 우수사례로 금융감독원의 허위 마케팅 감시 서비스,
IT 통합운영관리 우수사례로 국세청의 머신러닝 기반 최적의 장애 조치 추천 기능까지!
AI를 활용한 디지털 혁신 사례를 만나보세요.
공공 서비스를 위한 디지털 혁신,
AI라는 기술을 넘어 해당 분야에 맞는 아이디어가 필요
최근 공공 서비스 분야의 관심사는 '디지털 혁신'입니다. 올해 들어 청와대는 디지털 혁신비서관을 신설하며 빅데이터/AI 등 4차 산업혁명에 관한 중요성을 보여주었고, 행정안전부, 금융감독원, 해양경찰청과 같은 정부 부처, 공공기관, 지방자치단체의 2020년 신년사에 '디지털 혁신'을 강조했습니다.
이전에는 '디지털 혁신'의 기반이 되는 기술을 도입하는 단계였다면 최근의 '디지털 혁신' 과제로는 AI/머신러닝 기술을 활용해 어떤 정보를 예측해서, 어떻게 활용할 것인지에 대한 아이디어가 중요해지고 있습니다.
싱가포르의 공공 서비스는 일찍이 디지털 혁신을 시작해 실생활에서 잘 활용되고 있는 우수 사례로 평가됩니다. 싱가포르의 국가 CTO(최고기술책임자, Chief Technology Officer)인 챈저우호는 성공 요인에 대해 이렇게 설명합니다. "AI에 대해 머신러닝 등 기술을 많이 이야기하는데, 본말이 바뀐 것이다. AI에서 가장 중요한 것은 사용 사례, 즉 문제를 해결하는 것이다"
AI 기술 자체보다는 적시에 필요한 조치를 할 수 있도록 좀 더 빨리 정보를 전달하는 것이 중요하다는 의미일텐데요. 지금부터 소개해 드릴 세 개의 우수 사례를 통해 AI를 활용해 업무는 보다 빨라지고, 고객 만족도는 높아지는 디지털 혁신에 대한 인사이트를 만나보세요.
해외 우수사례 : 머신러닝을 활용한 일자리 매칭 플랫폼 (싱가포르 노동부)
수많은 구인구직 데이터 중 필요한 정보를 더 빨리 찾을 수 있게 하자!
수많은 데이터 속에서 필요한 정보를 찾기 위해 많은 시간과 노력을 들이는 분야 중 하나가 '일자리 매칭'입니다. 싱가포르 노동부에서 운영하는 'My Careers Future'는 머신러닝을 활용해 구직자에게 일자리를 매칭해주는 공공 서비스입니다. 구직자와 일자리 사이의 미스매치를 줄이고, 가장 적합한 기회를 찾을 수 있도록 지원하고 있습니다.
[그림 2] 머신러닝을 활용해 일자리를 매칭하는 싱가포르 노동부 취업정보 플랫폼 'My Careers Future'
구직자가 경력과 자격증 등을 'My Careers Future' 플랫폼에 게시하면 가장 잘 부합하는 일자리를 매칭하여 보여줍니다. 매칭된 일자리와 구직자와의 연관성을 100점 만점으로 환산하여 보여주기 때문에 정량적인 수치로 확인할 수 있다는 장점도 갖고 있습니다.
AI를 활용한 일자리 매칭 플랫폼은 구직구인 과정을 간편하게 하고 품질을 높일 뿐만 아니라, 국가 차원의 경제적인 효과로도 연결됩니다. 마이크로소프트에 따르면, 2025년 기준 싱가포르에는 일자리 매칭 플랫폼을 통해 약 7만 개의 일자리가 창출되고, GDP는 약 6조 원(53억 달러) 증가할 것으로 분석되었습니다.
국내 우수사례 : 허위 마케팅 감시를 위한 음성파일 빅데이터 분석 (금융감독원)
허위 안내를 받고 보험에 가입하는 일이 없도록 녹취 내용을 감시하자!
홈쇼핑이나 TV 광고를 통해서도 보험이 판매되면서, 보험 약관에 대해 제대로 안내 받지 못해 계약 후 불만을 호소하는 경우가 늘어나고 있습니다. 금융감독원에서는 이러한 사례를 방지하기 위해 텔레마케팅을 통해 계약한 건에 대해 음성 녹취 파일을 빅데이터 분석하여 허위 안내를 하지 않았는지 감시하는 한편, 감시한 결과를 공개하거나 보험사에 직접 제재를 가해 소비자들을 보호하는 데에 활용하고 있습니다.
보험 약관에 대해 제대로 안내하지 않고 판매한 경우를 '불완전판매'라고 하는데, 예를 들면 이런 것들이 있습니다. 판매하는 상품이 저축성 보험이 아님에도 불구하고 '적금보다 낫다' 라고 안내하거나, 보험 해지 시 환금금에서 차감되는 '사업비' 등에 대해 제대로 안내하지 않거나, 정확하게 몇 퍼센트의 이율을 보장하는지 등에 대해 안내하지 않은 경우 등이 불완전판매 사례에 해당합니다. 이를 감시하기 위해 안내 정황을 담은 음성 녹취 파일을 텍스트로 변환한 뒤, 빅데이터 분석을 통해 허위 마케팅 여부를 확인하는 것입니다.
금융감독원의 '보험 TM 불완전판매 식별지원' 서비스를 통해 보다 많은 감시 대상을 보다 정확하게 처리할 수 있게 되었는데요. 2020년 3월부터 한달 간 운영한 결과 93.7%의 인식률을 보여 정확도 측면에서 양호하다는 평가를 받고 있습니다. 금융감독원은 디지털 혁신을 위해 금융감독(Supervision)과 기술(Technology)의 합성어인 섭테크(Sup+Tech) 혁신팀이라는 전담 조직을 신설했는데, 섭테크 혁신팀을 통해 보험 TM 불완전판매 식별지원 서비스를 발전시켜나간다는 방침을 밝혔습니다.
IT 통합운영관리 우수사례 : 빅데이터를 활용한 최적의 장애 조치방안 추천 (국세청)
모니터링 솔루션에 보관되어 있는 빅데이터를 활용해 최적의 장애 조치방안을 찾자!
서버, 네트워크와 같은 IT 환경을 통합운영관리하는 업무는 데이터와의 싸움이라 할 수 있습니다. 많은 인프라 장비에서 발생하는 데이터를 모니터링하고, 분석하며 장애의 원인을 찾아 조치하기 때문입니다. 기존에는 빅데이터를 분석하는 인사이트를 관리자의 노하우에만 의존하던 것을 국세청이 업그레이드한 모니터링 솔루션(EMS) 와치올은 IT 인프라에서 발생하는 빅데이터를 수집, 분석해 최적의 장애 조치방안을 추천합니다.
[그림 4] IT 인프라에서 발생하는 빅데이터를 수집, 분석해 최적의 장애 조치 방안을 추천하는 EMS '와치올'
IT 인프라에 장애가 발생할 경우, 서비스 장애로 연결될 수 있기 때문에 최대한 빠른 조치가 가장 중요합니다. 적시에 필요한 조치를 하도록 조금이라도 빨리 정보를 전달하는 것이 가장 중요한 분야라 할 수 있습니다. 와치올 EMS를 통해 장애 메시지와 조치 방안을 동시에 확인해 최단 시간 내에 대응할 수 있는 환경을 구축하게 된 것이죠.
그 외에도 쌓여만 있던 IT 인프라 빅데이터를 활용해 보다 선제적으로 대응하고, 인사이트 있는 정보를 도출하는 데에 활용되고 있습니다. 머신러닝 예측 분석을 통해 제공하는 '오늘의 장애 예보'를 통해 장애가 발생하기 전에 장애를 예측해서 선제적으로 예방 조치합니다. 또한 기존의 장애 이력 데이터를 분석해 도출된 '장애 임계치 가이드'를 반영해 놓치는 장애 현상 없이 장애 알람을 받을 수 있도록 EMS 시스템을 업데이트합니다.