공공부문 인공지능 기술 활용에 따른 생산성 향상, 비용 절감 등의 경제적 파급효과를 고려할 때, 국가 전반의 인공지능 경쟁력 강화를 위해서 민간과 더불어 공공부문의 인공지능 활용현황에 대한 확인 필요하다. 이에 따라 현시점에서 국내 공공부문 대상으로 인공지능 활용현황에 대한 실태를 파악할 필요성이 대두되었다. 본 연구의 목적은 국내 공공부문 인공지능 활용실태를 진단할 수 있는 데이터를 생성하고, 이를 기반으로 국내 공공부문 인공지능 활용방안 육성을 위한 정책 수립의 기초자료를 확보하는 것에 있다.
3. 연구의 구성 및 범위
공공부문 인공지능 활용 실태조사는 조사 설계, 모집단 구축, 공공서비스 분류, 설문 설계, 사전조사, 본조사, 데이터 검증 및 분석 등의 단계로 구성되었다. 조사 대상 및 범위는 중앙행정기관, 광역지방자치단체, 공공기관 등을 중심으로 조사 모집단 구축되었다. 2021년 기준 공공기관에 대한 모집단 확보를 위해 공공기관 경영정보 공개시스템(ALIO) 국회예산정책처의 「2021 대한민국 공공기관」자료 등을 활용하였다.
4. 연구 내용 및 결과
① 연구(조사) 내용
공공부문 인공지능 활용현황 실태조사에 관한 주요 내용은 기관 및 응답자 일반현황, 인공지능 기술 도입현황, 인공지능 기술 활용현황, 활용 분야 인공지능 기술 도입 효과성, 인공지능 기술 도입 관련 애로사항 및 정부 지원 및 인력, 도입 사례등과 같은 국내 공공부문의 인공지능 활용현황에 대한 주요 기초통계 항목을 조사하였다.
조사내용 및 각 설문에 대한 구성은 다음과 같다.
② 연구 조사 결과
전체 408개 공공기관을 전수조사 시행한 결과 설문조사에 응한기관은 400개로 회수율 98%를 회수하였다. 따라서 국내 공공부문 인공지능 기술 도입현황은 응답기관 400개 중 55.0%가 인공지능을 도입하여 활용하는 것으로 조사되었다
인공지능 기술 도입을 예정/의향이 있는 75개 기관 대상으로 예상 도입 시점에 대해 조사한 결과, 2025년이 41.3% 가장 높은 수치를 보였고, 2024년이 16.0%, 2023년이 29.3%, 2022년이 12.0% 순으로 나타났다. 인공지능 기술을 도입하지 않는 사유를 조사한 결과, ‘인공지능 기술의 필요성이 낮아서’가 44.8%로 가장 높고, 다음은‘예산 배정이 부족해서’가 28.6%, ‘인공지능 개발 관리 인력 부족’이 8.6%, ‘관련 인프라 부족’이 4.8% 등의 순으로 나타났다.
인공지능 기술을 도입하였거나, 도입할 예정이 있는 295개 기관들을 대상으로 공공서비스로 인공지능을 활용하는 분야를 조사한 결과, 기타 공공서비스(20.3)%로 가장 높고, 보건의료 8.5%, 일반행정 6.4%, 에너지/환경 5.4%, 기상/재난안전 4.4% 등의 순으로 높게 나타났다. 기타 공공서비스는 챗봇, 업무자동화(RPA) 뿐 아니라 기관 내부 데이터 분석, 조직 진단 등에 활용하는 것으로 조사되었다.
인공지능 기술을 도입하였거나, 도입할 예정이 있는 295개 기관들을 대상으로 조직 내부 업무로 인공지능을 활용하는 분야를 조사한 결과, 고객관리가 53.1%로 가장 높고, 다음으로 조직관리 28.3%, 기타 조직 내부 업무에서 활용 12.0%, 업무환경 6.6% 순으로 높게 나타났다. 기관 유형별로 보면, 중앙행정기관에서는 고객관리가 상대적으로 낮고 조직관리가 상대적으로 높게 나타났다. 인공지능 기술을 도입하였거나, 도입할 예정 혹은 의향이 있는 295개 기관들을 대상으로 인공지능 기술 활용 목적을 조사한 결과, ‘공공서비스’가 51.2%로 과반수 이상 수치를 보였고, ‘연구 및 분석’이 20.3%, ‘내부관리’ 15.3% ‘모니터링, 점검, 평가’ 11.2% 등의 순으로 높게 나타났다.
인공지능 도입 및 도입 예정인 295개 기관들을 대상으로 활용하고 있는 인공지능 기술 분야를 조사한 결과, ‘언어지능’이 48.8%로 가장 많았고, 다음으로 ‘학습 및 추론, 지식표현’이 42.4%, ‘시각지능’ 29.8% 등의 순으로 높게 나타났다. 특히 ‘AI 특화 HW’는 2.4%로 인공지능 기술 분야로 가장 낮은 응답을 보였고, ‘감정 이해’ 3.7%, ‘행동·소셜 지능’ 4.1%도 상대적으로 낮게 나타났다. 특히 기관 유형별로 보면, 정부 부처에서는 ‘학습 및 추론·지식표현’이 가장 높은 반면에, 광역지방자치단체와 공공기관에서는 ‘언어지능’이 가장 높게 조사되었다.
인공지능 도입 및 도입 예정인 기업을 대상으로 현재 활용하고 있는 인공지능 분야에 대해 조사한 결과, 인공지능 소프트웨어를 활용하고 있다는 기관이 198개 기관(67.1%)로 가장 많았으며, 인공지능 서비스 활용 기관 130개(44.1%), 인공지능 하드웨어 분야를 활용하는 기관은 11개(3.7%)로 다른 분야에 비해 상대적으로 낮은 활용도를 보이는 것으로 나타났다.
인공지능 활용 기술의 주된 도입 방법을 조사한 결과, 전체 295개 기관 중 44.7%인 132개 기관이 외부 기업 또는 기관 위탁 개발을 통해 도입하고 있는 것으로 나타났고, AI 솔루션 구매 또는 구독으로 인공지능을 도입하는 기관은 26.4%(78개), 내부 자체 개발은 13.2%를 차지하였다. AI를 내부개발하지 않는 256개 기관을 대상으로 AI 내부개발을 하지 않는 이유에 대해 조사한 결과, ‘전문인력 부족’이 80.9%로 가장 높게 나타났고, 다음으로 ‘개발관련 인프라(소프트웨어) 부족’이 11.3%, ‘개발 관련 인프라(하드웨어) 부족’과 ‘관련 법/규제의 제한’이 각각 2.0% 등의 순으로 높게 나타나 AI 전문인력이 AI 내부개발에 가장 큰 걸림돌로 작용하는 것을 알 수 있다. ‘고객데이터를 제외한 내부 데이터’를 활용하고 있다는 기관이 전체 295개 기관 중 56.3%(166개)로 대다수를 차지했으며, ‘공공데이터 활용’ 36.3%(107개), ‘고객데이터 활용’ 24.1%(71개) 순으로 AI 학습용 데이터 확보를 하고 있는 것으로 나타났다. 응답 기업 대상 인공지능 활용(활용 기대) 효과를 조사한 결과, 인공지능 도입을 통해‘업무 효율성 향상 및 비용 절감’을 기대한다고 응답한 기관이 68.8%로 과반수 이상을 차지하며 가장 높고, 다음으로 ‘사업 개발 및 개선’ 13.9%, ‘의사결정 향상’ 8.8% 등의 순으로 높게 나타났다.
인공지능 도입의 장애요인에 대해 전체 295개 기관 중 136개 기관(46.1%)이 ‘예산 부족’을 꼽았으며, 다음으로 ‘역량 갖춘 신규인력 채용 어려움’이라 응답한 기관은 125개 기관(42.4%), ‘기존 직원의 역량 부족’ 30.5%, ‘내부 가용 데이터 부족’ 24.4% 등의 순으로 응답하였다. 또한 인공지능 도입시 우려사항에 대해 조사한 결과, ‘AI의 잘못된 의사결정’이라고 응답한 기관이 97개 기관(32.9%)로 가장 많았으며, ‘AI실패로 인한 고객 신뢰 하락’ 21.7%, ‘AI시스템이 만든 의사결정 및 행동의 법적 책임’ 20.7% 등의 순으로 응답하였다.
인공지능 도입 및 도입 예정인 295개 기관들을 대상으로 인공지능 도입 활성화에 필요한 정책 1순위를 조사한 결과, ‘AI 인력양성’이 33.6%로 가장 높고, 다음으로 ‘데이터 개방 등 AI 인프라 구축’ 25.1%, ‘규제개선 및 규율체계 정립’ 11.9% 등의 순으로 나타났다.
인공지능 기술을 도입한 220개 기관을 대상으로 인공지능 관련 인력 운영에 대해 조사한 결과, 타 업무를 병행하는 AI 담당 인력을 운영하고 있다고 응답한 기관이 65.5%로 나타났고, 인공지능 관련 업무만 수행하는 전담 부서나 팀, 인력을 운영한다고 답한 기관은 15.9%에 그치는 것으로 나타났다.
5. 정책적 활용 내용
국내 공공부문 인공지능 활용을 촉진하기 위해서는 국내 공공부문 인공지능 인재양성, 데이터 개방 등 인공지능 인프라 구축 등을 위한 정책이 필요하다. 조사 결과를 근거로 다음과 같은 정책적 시사점을 도출할 수 있다. 인공지능 도입 및 도입 예정인 295개 기관들을 대상으로 인공지능 도입 활성화에 필요한 정책을 조사한 결과, ‘인공지능 인력양성’이 33.6%로 가장 높고, 다음으로 ‘데이터 개방 등 인공지능 인프라 구축’ 25.1%, ‘규제개선 및 규율체계 정립’ 11.9% 등의 순으로 나타났다. 특히, 광역지방자치단체에서는 ‘인공지능 인력양성’(23.5%)보다 ‘데이터 개방 등 인공지능 인프라 구축’(30.6%) 더 필요하다고 응답하였고, 중앙행정기관의 47.2%인 17개 기관이 인공지능 인력양성이 가장 필요하다고 응답하였다.
6. 기대효과
국내 공공부문 분야별 인공지능 활용에 대한 정성·정량적 분석을 지표를 산출하여, 국내 공공부문 인공지능 활성화를 위한 정책 지원을 위한 기초통계로 활용할 수 있다
