폴메트릭스, 국내 최초 법안가결률 예측 서비스 시작

"인공지능으로 법안 가결 여부 미리 본다"
국회 발의 법안 및 회의록에 머신러닝 적용, 예측정확도 약 85%
법안 발의 후 일주일 뒤 가결률 확인 가능, 전체 법안의 가결률 순위도 제공

국내 최초로 국회 발의 법안에 대한 가결 여부를 예측하는 서비스가 시작된다.

19일 입법 빅데이터 분석 기업 폴메트릭스(PolMetriX)는 국회에 발의된 법안의 가결 여부를 예측하는 서비스를 출시한다고 밝혔다.

해당 서비스는 폴메트릭스가 지난 2020년 9월 오픈한 입법 빅데이터 및 분석 자료 구독 플랫폼 'LIS(Legislature Information Service)'를 통해 이용할 수 있으며, 지난해 21대 국회의 개원 이후 발의된 계류 법안 5천여 건과 향후 발의될 법안들에 대해 가결 확률을 제공할 계획이다.

폴메트릭스는 자체적으로 구축한 국회 발의 법안 및 회의록 데이터베이스에 머신러닝 기술을 적용해 가결 여부 예측 모델을 구현했다. 각 법안별 대표발의 및 공동발의 의원에 대한 정보와 법안의 주요 내용, 법안이 소관 위원회에 상정된 이후 회의에서 논의된 내용 등을 바탕으로 법안이 가결될 확률을 예측한다.

서비스의 예측정확도는 약 85%이며, 법안이 발의된 시점과 소관 위원회에 상정된 시점 등 시기나 단계에 따라 가결률이 다르게 측정된다. 가결된 법안에는 대안반영폐기 및 수정안반영폐기된 법안도 포함된다.

예를 들어 특수근로자에게 고용보험을 적용하는 내용으로 지난해 6월 발의된 고용보험법 일부개정안(한정애 의원 대표발의)의 가결 확률은 83.0%로 예측되었다. 고소득자에게 적용되는 소득세 최고세율을 45%로 높이는 내용의 소득세법 일부개정안(정부 발의)의 가결 확률 역시 94.26%에 달했다. 자치경찰제 도입을 골자로 하는 경찰법 전부개정법률안(김영배 의원 대표발의)의 가결 확률은 84.03%로 예측되었다. 이들 법안은 위원회 대안에 반영되어 본회의를 통과한 상태다.

법안별 가결 확률은 법안이 발의된 이후 일주일이 지난 시점부터 확인할 수 있으며, 전체 법안 중 특정 법안이 가결될 확률이 몇 번째로 높은지 순위도 확인 가능해 서비스 이용자가 법안의 중요도를 판단할 수 있도록 했다.

조일상 폴메트릭스 대표는 "국내에서 법안에 대한 가결률을 예측하는 서비스를 제공하는 것은 폴메트릭스가 처음"이라며 "발의되는 법안 중 실제로 가결되는 법안은 소수로, 가결률 예측 서비스가 입법 관계자들이 의미 있는 법안에 집중할 수 있도록 돕는 지표가 될 것"이라고 말했다.

[이종화 기자]

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