국민권익위원회가 다루는 민원 데이터는 2006년 약 37만 건에서 2024년 약 1,200만 건으로 30배 이상 늘었다. 인력을 30배로 늘릴 수는 없다. 이 간극이 한국 공공기관 AI 전환의 출발점이다.
권익위 — 민원 분석 체계의 전환
초거대 AI 기반 생성형 분석 체계를 도입해 민원 자동 분석, 답변 초안 생성, 유사·중복 민원 일괄 처리를 맡겼다. 2026년 2월부터 국민신문고·민원정보분석시스템에서 본격 서비스 중이다.
적용처도 구체적이다. AI 답변 추천은 식약처에 우선 제공되어 법령·기존 사례·업무 매뉴얼을 분석한 초안을 담당자에게 제시하고, 빈발·중복 민원 일괄처리는 국토교통부·인천광역시·시흥시부터 시작했다. 분석 방식도 단어 중심에서 맥락 파악으로 바뀌었다. 처리량 성과 수치는 아직 공개 전 — 개시 첫해라 연내 후속 보도를 추적하고 있다.
건보공단·법제처 — 대량 상담과 전문 검색
국민건강보험공단은 연간 5,500만 건에 이르는 민원에 24시간 AI 챗봇 상담을 붙였고, 법제처는 국가법령정보센터에 법령 특화 모델과 검색증강생성(RAG)을 적용한 법령정보 서비스를 구축했다.
수치가 이미 나온 곳 — 산업부
같은 공공 영역에서 측정 결과가 공개된 사례도 있다. 산업통상자원부의 해외 인증 상담 에이전트는 처리 기간을 7일에서 3일로, 월 처리량을 70건에서 210건으로 바꿨다.
우리가 주목한 점
공공 사례의 공통 구조는 "대량·반복·규정 기반" 업무에 AI를 붙이고 사람은 판단이 필요한 건을 맡는 분업이다. 그리고 정직하게 적자면 — 권익위·건보·법제처는 아직 "체계 전환" 단계이고 측정 수치는 공개 전이다. 성과가 숫자로 나오면 이 기사를 갱신한다.
출처
[1] 전자신문 — 2025 AI 공공혁신(2025-12). [2] 삼성SDS 공공 AX 전략 리포트. 상세와 갱신 이력은 AXHub 사례 라이브러리에 있다.