에스알포스트 “디지털 정부, 민원 A·Z까지 AI로 신속·정확하게”
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최근 몇 년간 일부 연속 개정된 민원처리법에 따라, 대민 서비스의 중심인 민원처리시스템의 구축 방향에 대한 논의가 주요 화두로 떠오르며 이를 최적화할 서비스들이 등장해 디지털 정부 혁신을 이끌고 있다.
민원처리시스템(VOC 시스템) 자동업무 전환 서비스와 인공지능(AI) 기반 민원 지원 서비스를 활용하면 대민 서비스 효율화가 가능한 것이다.
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최근 몇 년간 일부 연속 개정된 민원처리법에 따라, 대민 서비스의 중심인 민원처리시스템의 구축 방향에 대한 논의가 주요 화두로 떠오르며 이를 최적화할 서비스들이 등장해 디지털 정부 혁신을 이끌고 있다. 민원처리시스템(VOC 시스템) 자동업무 전환 서비스와 인공지능(AI) 기반 민원 지원 서비스를 활용하면 대민 서비스 효율화가 가능한 것이다.
민원처리시스템 전문기업인 에스알포스트는 △자동화 행정 △데이터 칸막이 해소 △증거기반 정책 △데이터 분석을 통한 의사결정 지원 등에 'AI' 기술을 적용할 경우 최적화한 민원 처리 시스템 구축이 가능하다고 15일 밝혔다.
특히 처리예외 민원과 3회 이상 중반복 민원, 5인 이상 동일취지 민원, VIP 관심사항, 역점사업, 핵심공약, 민형사 관계, SNS 이슈와 관련된 접수 민원 등을 처리 이전에 자동 식별해 민원 분석 효율화를 달성할 수 있다는 것이다.
최근 챗GPT 영향으로 민원처리시스템에도 이를 일부 적용하고 기존 민원 상담지식의 학습과도 연계해, 자유도 높은 민원 분석 결과를 원하는 기대치도 높아지는 추세다. AI를 통한 민원 효율화가 이뤄진다면 관련 도구를 따로 도입하거나 복잡한 통계지식을 몰라도, 프롬프트 질문을 통해 사용자가 고급 통계와 시각화 차트를 얻을 수 있을 전망이다.
한발 더 나아가 민원에서의 KPI 달성을 위해 전체 조직내 개인의 실적 목표치를 자동 시뮬레이션해주거나, 접수된 민원 본문을 AI가 자동 해석하는 수준의 시스템도 만들어질 전망이다. 이를 통해 관련 타임라인을 기반으로 사실관계와 주장, 대립의견 등을 도식화해 민원 내용을 손쉽게 정리할 수 있다.
이승훈 코세나 대표는 “최근 챗GPT의 급속한 업무환경 내재화 추세에 따라, 소규모언어모델(sLLM)기반 민원과 VOC 분석에 대한 다양한 POC(개념증명) 요구가 빠르게 증가하고 있다”면서 “민원데이터도 개인정보 비식별 처리 후 LLM 학습을 통해 잘 활용된다면, 민원처리에 쓰이는 시간과 노력을 줄이고 민원인들에게 신속하고 정확한 서비스 제공이 가능하게 될 것”이라고 했다.
임중권 기자 lim9181@etnews.com
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