[서울특별시] 전국 최초 AI·RPA 결합 ‘지능형 행정’, 매달 2,000시간 이상 반복업무 자동화 성과...공무원 역량 '기획 · 분석 중심'으로 이동

[한국지방정부신문=김미숙 기자] 서울특별시(시장 오세훈)가 행정의 ‘반복’을 로봇이 맡기 시작한 결정적 전환점을 맞기 위해, 인공지능(AI)과 로봇프로세스자동화(RPA)를 결합한 ‘지능형 행정자동화’ 체계를 본격 가동하면서 매달 2,000시간 이상의 반복 행정업무를 소프트웨어 로봇이 처리하고 있어 비상한 관심을 끌있다.

서울시는 지난 2021년 전국 최초로 행정에 RPA 도입을 시작해 보고서 취합·감염병 통계 DB 구축·물가정보 조사 등 다양한 행정 분야에서 총 13건의 업무를 자동화했고, 일부 업무에서는 최대 67%까지 처리 시간을 줄이는 성과를 냈다.

이러한 숫자는 단순한 시간 절감의 의미를 넘어 ‘행정 노동의 질적 전환’이라는 정책적 목표와 맞닿아 있다. 

서울시의 이번 조치는 단순한 기술 도입을 넘어 ‘사람 중심의 지능형 행정’이라는 목표를 실천으로 옮기는 시도다.

RPA와 생성형 AI의 결합은 반복 업무를 줄여 공무원의 시간과 에너지를 재배치하고, 행정의 신속성과 정확도를 높여 시민 체감 서비스를 개선할 수 있는 실질적 수단이 된다.

국제적 연구와 기업 사례도 자동화가 제공하는 효율성과 품질 향상을 증명하고 있어, 서울시의 사례는 다른 지방정부와 공공기관에 확산 가능한 ‘실행 모델’로 평가될 만하다. 

생성형 AI와의 결합...단순 반복 넘어 ‘비정형’ 문제 해결로 확대

서울시는 올해부터 네이버의 하이퍼클로바X(HyperCLOVA X)와 OpenAI의 ChatGPT 등 생성형 AI를 RPA에 연동해 문서 요약·데이터 정리 등 비정형 업무까지 자동화 범위를 넓히고 있다.

예컨대 청소년정책과의 ‘청소년 가출 게시글 대응 시스템’에서는 RPA가 포털 게시판에서 관련 글을 24시간 자동 수집·분류하고, AI가 글의 정서와 상황을 분석해 맞춤형 상담 문안을 생성함으로써 초기 대응 속도를 높였다.

또한 ‘공공데이터 학습자료 자동수집 시스템’은 정보소통광장 등에서 문서와 메타데이터를 주기적으로 수집·기록해 담당자의 수작업을 월 200시간 이상 줄였고, 이렇게 수집된 자료는 AI 학습용 데이터로 전환되는 기반으로 활용된다.

하이퍼클로바X와 같은 한국어 친화형 대형언어모델과 ChatGPT 같은 범용 생성형 AI의 결합은 지방정부 행정에서 비정형 텍스트를 해석·요약·분류하는 실무적 능력을 크게 보완한다는 점에서 의미가 크다. 

시간 절감, 곧 ‘창의적 행정’으로의 재배치...‘사람 중심의 지능형 행정환경’ 조성

서울시가 밝힌 수치들을 보면, 올해 추가로 발굴한 5개 신규 과제는 기존 사람이 처리하면 월 1,130시간이 소요되던 업무를 538시간으로 줄여 약 3명분의 업무를 자동화한 효과를 냈다.

연말정산·보험료 정산 자동화처럼 규칙 기반의 업무에서는 오류 감소와 처리 속도 향상이 즉각적으로 나타나며, 공원관리·환경미화·안전관리 등 현장 근로자의 급여·보험 데이터 정산에도 적용 범위를 확대할 수 있어 전 부서로의 확산 가능성이 높다.

이처럼 반복업무에서 절감된 시간과 자원은 기획·정책분석·현장관리 등 사람 고유의 판단과 창의성이 요구되는 업무로 전환될 여지가 크다.

강옥현 서울시 디지털도시국장은 “AI와 로봇이 반복업무를 대신하고, 공무원은 기획·분석 등 창의적 업무에 집중할 수 있도록 ‘사람 중심의 지능형 행정환경’을 만들어가겠다”고 강조해, 행정자동화의 정치적·사회적 수용성을 높이는 선언적 의미를 가진다. 

'RPA·지능형 자동화' 실용적 근거...행정·기업 운영 '현실적 이득' 제시

국제 컨설팅과 연구기관의 분석도 RPA와 AI 결합이 행정·기업 운영에서 현실적 이득을 준다고 보고한다.

국제 관련 연구들은 RPA가 사이클 타임 단축, 처리 정확도 향상, 직원의 고부가가치 업무 전환 등 주요 이점을 제공한다고 정리했으며, 자동화와 AI 도입을 통해 장기적으로 생산성 향상 효과를 기대할 수 있음을 제시한다.

이러한 국제적 연구들은 서울시의 시도가 기술적 실험에 그치지 않고 비용·시간·품질 면에서 검증 가능한 개선으로 이어질 가능성을 시사한다.

서울시 사례는 ‘공공 행정’이라는 복잡한 환경에서 RPA와 생성형 AI를 실무에 적용해 가시적 성과를 낸 대표적 케이스로 해석될 수 있다. 

서울시는 전 부서를 대상으로 RPA 설명회를 열어 ▲공공데이터 학습자료 자동수집 ▲연말정산·보험료 정산 자동화 ▲전기 관련 행정처분 현황 관리 ▲소득자료 분류 및 원천징수 관리 등 5건의 신규 과제를 추가 발굴했다.

이들 과제는 기존 수작업을 대체하면서 담당자의 단순 입력·분류 시간을 줄였고, 그 결과 전체 행정처리 흐름에서 병목을 완화하는 효과를 낳았다.

향후 관건은 자동화된 데이터의 품질관리, 학습데이터의 투명한 관리 체계, 개인정보·보안 규정 준수 등 운영적 안전장치의 고도화가 될 것이다.