2019년에도 인공지능(AI)은 여전히 모든 기관 및 조직들에게 큰 화두일 것으로 보입니다. 인공지능 기술을 통해 기관은 대량의 데이터를 빠르게 분석하고 반복적인 업무 프로세스를 자동화하며, 투명성을 높임으로써 전반적인 운영 효율을 개선할 수 있습니다. 이러한 혁신은 이제 더 이상 첨단 IT 기업들만의 성공 사례가 아닙니다. 새해를 맞이하여 공공 기관이 효과적으로 AI 전략을 구현하기 위한 방법을 소개합니다.
최근 몇 년간 정부 기관은 보다 획기적이고 효과적인 데이터 활용 방법 모색을 통해 업무 효율과 성과를 높여왔습니다. 또한 시민들에게 경제적인 방식으로 더 나은 서비스를 제공하기 위해 빅데이터와 분석 기술을 활용하고 있습니다. 인공지능은 이제 막 분석 여정(analytics journey)의 첫 걸음을 시작한 정부 기관이 그 다음 단계로 넘어가기 위한 기회를 제공합니다.
필요에 맞는 ‘AI’ 역할 정의하기
모든 일은 그 ‘의미’와 ‘목적’을 분명히 하는 것에서부터 시작합니다. 정부 기관 역시 자신들에게 필요한 AI의 역할을 정의하는 것이 중요합니다. 간단히 말해서, AI는 기계로 하여금 학습과 자동화를 통해 인간의 작업을 가능하게 하는 과학적 훈련 체계입니다.
인공지능 기술을 통하여 기계는 인간의 개입 없이도 스스로 경험을 통해 학습하고 새로운 입력 정보에 적응하며 특정한 작업들을 수행할 수 있습니다. 그러나 효과적으로 AI 전략을 구현하려면, 기관은 작업의 복잡한 수준과 인간의 개입이 어디까지 필요한 지 그 기준을 결정해야 합니다.
공공 기관은 단순히 수익이나 손실보다는 업무 효율을 성공의 주요 기준으로 삼는다는 점에서 민간 부문과 근본적인 차이를 지닙니다. 또한 사회 문제를 해결하기 위해서 정확하고 빠른 현실 상황 인지, 그에 맞는 정책 운영의 템포 조절 및 제한된 자원에서 오는 어려움 등을 끊임없이 마주해야 합니다. 인공지능은 투명성과 관리감독 수준을 개선함으로써, 이 모든 영역에 긍정적인 영향을 끼칠 수 있습니다.
효과적인 AI 전략을 위한 필수 조건
SAS는 공공 기관이 효과적으로 인공지능 기술을 구현할 수 있도록 지원하는 데 앞장서 왔습니다. 정부가 진행하는 모든 AI 전략에는 다음과 같은 요소들을 고려해야 합니다.
- AI 리더쉽 팀: 인공지능 프로젝트를 지휘하는 리더쉽 팀은 비즈니스 및 기술의 방향을 정의하고 시스템 접근 방식을 승인해야 합니다. 또한 필요한 자원의 제공하고 및 성공 기준을 설정해야 하며, 이 모든 사항이 기관 전체에 도입될 수 있도록 보장해야 합니다. 그렇기 때문에 이 팀에는 조직 전체를 총괄하는 기술·관리·운영 부서의 리더들이 포함되어야 합니다.
- 파일럿 프로그램: 처음에는 작은 규모에서부터 시작해야 합니다. 먼저 시범 운영에 포함되어야 하는 사항들을 정리해 보세요. 프로젝트에 참여할 비즈니스 그룹, 프로젝트 타임라인, 분석할 데이터, 투명성 수준, 윤리 규범 및 다음 단계로 나아가기 위한 성공 요건 등이 여기에 해당합니다.
- 데이터 관리: AI 시스템의 효용성은 공급되는 데이터에 의해 결정됩니다. AI 프로젝트를 계기로 삼아 기존의 데이터 관리 시스템에 존재했던 문제들을 재검토하고 해결하는 것도 좋은 방법입니다. 서류의 디지털화, 인증 기준의 개선, 보다 효과적인 데이터 접근 및 모니터링을 위한 데이터 관계도 추가 등을 고려해보십시오.
- 분석 작업: AI 시스템이 수행할 작업을 명확하게 규정하는 것이 매우 중요합니다. 이는 조직 전체의 기대효과를 관리하고, 기술이 업무 효율에 미치는 영향을 정의하는 데 도움이 됩니다. 정부 기관의 업무 특성 상, 초기에 진행할 작업으로 비정형 텍스트 데이터를 분석하거나 사례 관리 업무의 자동화 등을 고려해볼 수 있습니다.
- 인간의 관리감독: 정부 기관에서는 어떤 일이든 책임 소재가 명확해야 하는데, 인공지능 시스템을 구현하는 일에 있어서도 예외는 아닙니다. AI 알고리즘을 그저 블랙박스와 같이 치부해서는 안 됩니다. 결과를 산출하는 데 반영된 요인을 누구나 이해할 수 있도록, AI 알고리즘은 해석 가능해야 합니다. 그래야 데이터에 존재하는 편향성을 찾아내 해소하고 정확도를 개선할 수 있으며, 인간이 의사결정에 참고할 절차적 가이드라인을 수립하는 일 또한 훨씬 수월해질 것입니다.
- 비즈니스 도입: 정부 기관이 인공지능을 제대로 활용하기 위해서는 AI 기술을 일상적인 워크플로우에 통합하는 한편, 유용한 기능과 그렇지 않은 부분에 대한 의견을 수렴해야 합니다. 특히 일상 업무를 담당하고 조직의 주요 업무에 주력하는 직원들의 피드백을 지속적으로 확인하는 것이, AI 시스템 효과를 극대화할 수 있는 중요한 열쇠입니다. 데이터 사이언스팀과 운영 부서와의 긴밀한 상호작용이 AI 시스템의 품질은 물론 비즈니스 도입률 역시 향상시킬 수 있습니다.
- 성공 기준: 모든 기업 내 프로젝트와 마찬가지로, 정부 기관의 AI 프로젝트 역시 성공 기준이 명확히 설정되어야 합니다. 성공 기준에는 데이터 관리, 보안 가이드라인, 투명성 요건, 알고리즘 성능, 모델 적용, 기존 시스템과의 통합, 비즈니스 도입률이 포함돼야 합니다.
- 향후 성장 계획: 시범 운영 단계를 AI를 전사적으로 도입할 기틀을 다지는 시기로 삼아야 합니다. 시범 프로그램 단계에서부터 향후 계획이 전제되어야 하며, 각 단계의 계획은 이전 단계를 바탕으로 수립해야 합니다. 성장 계획에는 추가로 도입할 기술, 하드웨어, 소프트웨어 등이 포함될 수 있습니다.
인공지능 도입을 고려하는 공공 기관은 해당 기술이 본연의 임무 및 목표 달성에 미치는 영향을 가장 중요하게 생각해야 합니다. 정부가 제공하는 서비스는 언제나 인간 중심적이었으며 앞으로도 그럴 것입니다. AI라는 혁신적인 기술을 통해 정부 기관은 업무 효율 및 서비스 품질, 나아가 시민들에게 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
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