공공 부문, AI로 부정부패 척결한다… 5년 내 97% 도입 전망

Trust and transparency: Combating fraud to maximize public program efficiency

정부 기관 85%, 부정부패 척결이 최우선 과제…AI 기술로 예산 16% 절감 기대

정부와 공공기관들이 부정부패와 자원 낭비 문제를 해결하기 위해 인공지능(AI)을 적극 도입하고 있다. SAS가 1,100명의 공공 부문 의사결정자를 대상으로 실시한 글로벌 연구에 따르면, 응답자의 85%가 부정부패 척결을 자신들의 5대 우선 과제 중 하나로 꼽았으며, 이 중 35%는 이를 최우선 과제로 선정했다.

공공 부문 관계자들은 평균적으로 전체 예산의 16%가 부정부패와 낭비로 손실되고 있다고 추정했다. 특히 응답자 10명 중 1명은 부정부패를 효과적으로 해결하면 예산의 25%를 절약할 수 있을 것이라고 답했다. 또한 응답자의 96%는 부정부패가 시민들의 정부 신뢰도에 부정적 영향을 미친다고 인식하고 있었으며, 59%는 대중의 신뢰 유지가 부정부패와 싸우는 주요 이유라고 응답했다.

현재 부정부패와 관련해 가장 흔한 유형은 지불, 신원, 시민세, 사회적 혜택 및 서비스, 법인세 순이었다. 응답자들은 향후 5년 내에 지불 사기(54%), 신원 도용(51%), 사회적 혜택 및 서비스 관련 부정(40%)이 가장 크게 증가할 것으로 예상했다. 이러한 문제를 해결하기 위해 공공 기관들은 외부 및 내부 부정부패 최소화, 데이터 보안 강화, 조사관 효율성 개선 등에 초점을 맞추고 있다.

AI 도입으로 생산성 100% 향상…대규모 언어 모델 활용 급증 전망

연구에 따르면 현재 52%의 공공 기관이 부정부패 해결을 위해 AI를 활용하고 있으며, 28%는 생성형 AI(GenAI)를 사용하고 있다. 흥미로운 점은 조사 응답자 100%가 AI와 데이터 활용이 부정부패 대응 생산성을 향상시켰다고 답했다는 것이다. 57%는 AI 도입의 주요 성과로 인력 효율성 증가를, 39%는 더 많은 부정행위 적발을, 38%는 부정 사례와 경고의 우선순위 지정 개선을 꼽았다.

특히 주목할 만한 것은 향후 AI 도입 전망이다. 응답자의 98%가 향후 2년 내에 최소 한 가지 유형의 AI 도구를 사용할 계획이라고 답했으며, 97%는 최소 한 가지 유형의 생성형 AI 도구를 사용할 것으로 예상했다. 특히 대규모 언어 모델(LLMs)의 사용은 현재 18%에서 향후 2년 내 84%로 크게 증가할 것으로 전망됐다. 또한 네트워크 분석 기술은 현재 32%에서 87%로, 자연어 처리는 19%에서 82%로, 디지털 트윈은 14%에서 75%로 증가할 것으로 예상됐다.

한편, AI 활용이 증가하면서 부정부패 행위자들도 AI를 악용하는 사례가 증가하고 있다. 응답자의 95%는 AI를 활용한 부정행위를 목격했으며, 70%는 지난 5년간 사기꾼들의 AI 사용이 증가했다고 답했다.

공공 부문의 AI 도입 장벽… 분석 기술 부족과 예산 제약 지적

공공 부문의 AI 도입에는 여전히 여러 장벽이 존재한다. 응답자 10명 중 1명만이 부정부패 대응에 필요한 모든 자원을 보유하고 있다고 답했다. 주요 장벽으로는 분석 기술 부족(46%), 제한된 예산(41%), 기술적 격차(40%), 제한된 인력 자원(38%) 등이 지적됐다.

또한 AI 구현 시 가장 큰 고민거리로는 개인정보 보호 및 보안 문제(48%), 데이터 품질 및 가용성(47%), AI와 분석의 책임있는 사용(43%) 등이 꼽혔다. 이는 AI 기술의 윤리적이고 공정한 적용이 중요하며, 데이터 개인정보 보호와 거버넌스가 최우선시되어야 함을 시사한다.

더불어 공공 기관들은 관련 정보 공유에도 제약이 있는 것으로 나타났다. 단 7%만이 부정부패 대응을 위해 기관 간 협력과 데이터 공유에 항상 의존한다고 답했으며, 69%는 여전히 내부 부정행위 위험 평가를 위해 수동 테스트를 사용하고 있었다.

특히 비정형 데이터 활용에도 어려움이 있어, 현재 28%만이 부정행위 탐지를 위해 비정형 데이터를 사용하고 있었다. 전문가들은 AI와 생성형 AI를 통해 비정형 데이터를 분석하는 작업이 크게 간소화될 수 있으며, 이는 부정부패 척결을 위한 새로운 정보를 제공할 수 있다고 강조했다.

AI 활용 부정부패 대응 5가지 전략…신뢰할 수 있는 AI와 적절한 인적 투자 강조

SAS는 연구를 바탕으로 AI를 활용한 부정부패 예방 및 탐지 강화를 위한 5가지 방안을 제시했다.

첫째, AI를 생산성을 높이는 도구로 인식하고 신뢰할 수 있는 결과를 보장하기 위해 적절한 AI 도구를 사용하며, 책임성 유지를 위한 인간의 감독을 항상 포함시킬 것을 강조했다.

둘째, AI와 생성형 AI 도입을 위해 분석 기술 격차를 해소하는 인적 투자가 중요하며, 직원과 대중이 기관 프로세스를 이해할 수 있도록 교육할 것을 제안했다.

셋째, 세밀하게 정의된 관리 가능한 프로젝트로 시작하여 AI의 잠재력을 입증하고 추가 투자를 정당화할 것을 권장했다.

넷째, 편향을 방지하기 위해 전체 대상 인구를 대표하는 데이터를 사용하고, 개인정보 보호를 위해 합성 데이터나 디지털 트윈 활용을 고려할 것을 조언했다.

마지막으로, 도전 과제를 공유하고 소프트웨어 및 인프라 비용 부담을 도울 수 있는 파트너와 협력하며, 부정부패 예방 및 탐지 솔루션 경험이 있는 기술 제공업체를 선택할 것을 권장했다.

이러한 전략을 실행에 옮긴 사례로는 대규모 유럽 사회복지 기관이 AI를 활용해 직원들을 행정 업무에서 해방시키고, 신원 확인 및 자격 결정을 가속화하며, 수혜자 서비스를 개선한 사례와, 유럽의 한 세금 및 관세 행정 기관이 데이터와 AI를 활용해 납세자 컴플라이언스를 개선하고, 과세 형평성에 대한 인식을 높인 사례가 있다.

FAQ

Q: AI가 공공 부문의 부정부패 감소에 어떤 구체적인 도움을 줄 수 있나요?

A: AI는 대량의 데이터를 신속하게 분석하여 이상 징후를 파악하고, 부정행위 패턴을 인식하며, 인력의 효율성을 증가시킵니다. 조사에 따르면 AI 활용 기관의 57%가 인력 효율성 증가를, 39%가 더 많은 부정행위 적발을, 38%가 사례 우선순위 지정 개선을 경험했습니다.

Q: 생성형 AI는 어떻게 비정형 데이터 분석에 도움이 되나요?

A: 생성형 AI는 텍스트, 이미지 등 다양한 형태의 비정형 데이터를 처리하고 이해할 수 있습니다. 이를 통해 수작업으로는 분석하기 어려웠던 이메일, 소셜 미디어 게시물, 문서 등에서 패턴을 발견하고 부정행위의 증거를 찾아낼 수 있으며, 인적 자원과 시간을 크게 절약할 수 있습니다.

Q: 공공 부문이 AI를 도입할 때 가장 중요하게 고려해야 할 사항은 무엇인가요?

A: 공공 부문은 AI 도입 시 데이터 프라이버시와 보안(48%), 데이터 품질과 가용성(47%), AI의 책임있는 사용(43%)을 가장 중요하게 고려해야 합니다. 또한 충분한 분석 기술을 갖춘 인력 확보와 적절한 규모의 프로젝트로 시작하는 전략적 접근이 필요합니다.

해당 기사에서 인용한 보고서는 링크에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: SAS

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.