[한국지방정부신문=이상금 기자] 부산광역시(시장 박형준)가 즉시적인 행정 효율과 장기적인 표준화 전략을 동시에 겨냥한 '부산형 AI 민원 에이전트'의 출발을 알렸다.

이와 관련해 부산시는 전국 최초로, 민원 응대를 목적으로 한 인공지능(AI) 민원 대응 에이전트 실증사업을 본격 추진한다.

부산의 시도가 단순한 기술 시험을 넘어 지역 언어·민원 특성에 맞춘 ‘표준화 가능한’ 운영 모델 제시로 이어질 경우, 지방정부 차원의 AI 행정 혁신 사례로서 높은 가치를 갖게 된다.

다만 정책적·기술적 성공 여부는 ‘실증 결과의 투명한 공개(어떤 민원에서 얼마만큼의 정확도·처리시간 개선이 있었는가), 외부 근거와의 연계 수준(검색증강생성의 범위 및 출처 표기), 개인정보·보안·책임소재에 대한 명확한 규정’에 달려 있다.

부산시는 이 실증을 통해 공무원과 시민이 실질적으로 체감할 수 있는 변화를 만드는 동시에, 다른 지방정부가 그대로 따라 할 수 있는 ‘신뢰성 있는 표준’을 만드는지 여부로 평가받을 전망이다.

이번 사업은 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)가 주관하는 ‘초거대 인공지능(AI) 기반 플랫폼 이용지원’ 공모사업에 부산시가 선정되며 시작됐다.

사업 파트너로는 인공지능·언어처리 분야의 기업 ㈜바이브컴퍼니가 참여해 지역 행정 특성에 맞춘 대형언어모델(LLM) 개발·적용을 공동으로 수행한다.

이번 실증은 올해 9월부터 12월까지 4개월간 진행되는 것으로, 공모 선정 및 사업 기간 일정은 사업 공고와 시 보도자료를 통해 확인된다. 

사업의 기술적 핵심은 크게 두 축으로 설명된다. 첫째, 민원 분류·요약·표준어 변환(경상도 방언→표준어)·답변 생성 등 민원 응대 전 과정을 목표로 하는 ‘부산형 특화 LLM’을 개발·실증하는 것이다.

둘째, 내부 민원 데이터와 외부 기술(검색)을 결합하는 검색증강생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기반의 답변 체계를 도입해 LLM이 자체 학습에만 의존하지 않고, 권위 있는 문서·행정자료를 참조해 답변의 정확성과 근거성을 높이는 구조를 설계한다.

RAG는 LLM의 응답에 외부 신뢰 자료를 동적으로 연결해 응답의 관련성과 정확도를 높이는 검증된 방법론으로 산업계·학계 문헌에서 그 유효성이 설명되어 있다. 

부산시는 이번 실증을 통해 공무원의 반복적·단순 민원 처리 부담 경감, 시민 서비스 품질 및 신뢰성 향상, 신속·정확한 행정 처리, 지역 기반 AI 산업 활성화 등을 주요 기대효과로 제시했다.

이러한 기대는 국내외 연구와 실증 사례에서 일정 부분 뒷받침된다. 예컨대 영국 정부의 대규모 실험은 AI 도구가 공무원의 반복적 업무 시간을 크게 줄여 연간 업무 여유를 창출할 수 있음을 보고했고, 학술 연구들도 챗봇·자동응답 시스템이 시민 접근성과 처리 속도를 개선하는 경향을 관찰했다.

관련 연구들은 동시에 ‘케이스 선택·거버넌스·검증 가능한 근거 제공’이라는 설계 요건을 충족해야 혜택이 현실화된다고 권고한다.

부산시의 실증은 이 같은 선행지식을 반영해 기술 적용의 ‘효용’과 ‘안전장치’를 동시에 검증하려는 점에서 의미가 있다.

이번 사업은 지역 특화 모델을 만들고 이를 표준화 모델로 제시하겠다는 목표를 명시하고 있어, 기술적 성과뿐 아니라 공공 분야에서의 표준과 확산 전략을 동시에 시험할 기회라는 평가가 나온다.

공공부문 AI 도입을 분석한 연구·정책 문헌은 ‘명확한 업무영역 구분(어떤 민원을 AI가 우선 처리할지), 내부 데이터의 품질·정합성 확보, 외부 근거 연계(RAG)로 사실성 검증, 그리고 개인정보·보안 규정 준수’ 등을 필수 조건으로 제시한다.

또한 국내 행정안전부·행정기관들은 이미 공무원 대상 AI 활용 지침을 배포해 안전사용을 권고하고 있어(활용 방법·주의사항 안내서), 부산시의 실증은 이러한 중앙 가이드라인과의 정합성을 확보하는 방식으로 진행될 필요가 있다는 목소리가 있다.

전문가들은 “지역 언어·제도 특성을 반영한 현장 검증은 향후 전국 확산을 위한 필수 과정”이라 평가하면서도, “초기 실증 단계에서 근거 문서의 출처 표기, 설명 가능성(explainability) 확보, 오답 발생 시 책임·수정 체계의 명확화” 등 거버넌스 설계의 엄정함을 주문한다.