행정 현장에서 인공지능(AI)을 활용한 혁신 사례가 국내외에서 빠르게 확산되고 있습니다. 단순 민원 응대부터 재난 예보, 복지 사각지대 발굴까지 AI 기술이 공공서비스 전반에 적용되면서 행정의 효율성과 시민 편의성을 동시에 끌어올리고 있습니다. 특히 지방정부와 중앙정부, 해외 주요국 정부 모두 기존 인력만으로는 해결하기 어려웠던 반복 업무와 응대 공백을 AI로 메우려는 시도를 이어가고 있습니다. 디지털플랫폼정부 정책 기조 아래 각 기관이 자체 데이터를 활용한 맞춤형 AI 도구를 잇달아 선보이면서, 행정 현장의 체감 변화도 점차 뚜렷해지고 있습니다.
지방정부, AI가 민원 응대부터 돌봄까지
광주광역시는 KT의 AI 컨택센터 기술을 활용해 'AI 당직시스템'을 도입했습니다. 야간·공휴일 단순 민원의 86% 이상을 AI 상담사가 처리하도록 하면서 기존의 물리적 당직 근무제를 전면 폐지하는 행정 효율화를 이뤄냈습니다. 사투리와 억양 인식 오류는 자가학습 딥러닝 체계로 지속 개선하도록 설계했습니다.
경기도는 네이버클라우드의 하이퍼클로바X를 기반으로 'AI 노인말벗서비스'를 구축했습니다. 독거노인과 실시간 통화를 진행하며 '아파요', '우울해' 같은 비정형 발화에서 외로움이나 응급 신호가 감지되면 관제센터에 즉시 통보하도록 설계했습니다.
서울 강남구는 RAG(검색증강생성) 기술을 접목한 'AI 업무도우미'를 민원창구에 도입했습니다. 담당자가 자연어로 질문하면 3초 안에 법령 근거와 세부 조항 요약을 제시하도록 만들었으며, 2026년 8월부터 실제 현장에서 가동 중입니다. 서울 용산구는 청사를 방문하는 외국인 민원인이 늘면서 겪는 언어 장벽을 해소하고자 'AI 다국어 동시통역 민원안내 서비스'를 도입했습니다. 음성인식과 기계번역, 챗봇을 결합한 13개 언어 통역 엔진을 터치스크린 장비에 연동해 별도 통역사 없이도 세무·여권 상담을 원스톱으로 제공하도록 했습니다.
중앙정부, 재난 예보부터 민원 자동분류까지
행정안전부는 공무원이 직접 노코드·로우코드 도구로 업무 어시스턴트를 만드는 'AI 정부 실험실'을 시범 운영했습니다. 외부 용역 발주 없이 현장 공무원이 직접 데이터를 정제해 '나라 예산 한눈에', '재난 문자 지도', '모두의 민원콜' 등의 시제품을 단기간에 완성해 시범 검증에 들어갔습니다.
나라예산한눈에 캡처 화면
기후에너지환경부는 LSTM 딥러닝 모델로 전국 지류·지천의 실시간 수위·강수량 데이터를 학습해 예측하는 'AI 홍수 예보시스템'을 구축했습니다. 임계치 도달 전 특보 발령과 안전안내문자·침수우려지역 지도 전파를 자동화해 대응 시간을 앞당겼습니다. 더불어 기후에너지환경부는 에너지나 식수와 관련한 인공지능(AI) 서비스를 도입할 때 사람이 서비스를 즉각 중지하거나 개입할 수 있는 관리체계를 갖췄는지 확인하기로 했습니다. 오는 10월부터는 기후부 AI 윤리 원칙 자율점검표를 시행할 예정입니다.
국민권익위원회는 국민신문고에 생성형 AI를 도입했습니다. 방대한 비정형 민원 텍스트를 정제해 90% 이상의 적중률로 담당 부서를 자동 배정하고, 동일 유형의 빈발 민원은 군집화해 답변 초안까지 함께 제시하도록 했습니다.
보건복지부는 세무 체납, 건강보험료 장기 연체, 단수·단전 등 위기 징후가 감지된 가구에 AI가 직접 전화를 걸어 안부를 확인하는 '위기가구 발굴 AI 초기상담' 체계를 마련했습니다. 거주 상태와 가구원 유무, 보건 긴박 상태를 자연어 대화로 청취해 관할 읍면동 행정복지센터에 즉시 연동함으로써 복지 사각지대에 놓인 고독사 위험군을 조기에 발굴하도록 했습니다.
해외에서도 정 AI 도입 ‘거센 물살’
싱가포르 정부기술청은 마이크로소프트(MS)와 협력해 자체 보안 서버 기반의 생성형 AI 비서 '페어(Pair)'를 개발했습니다. 전체 공무원 15만 명 중 5만 명 이상이 이메일 초안 작성, 보고서 요약, 회의록 작성 등 실무에 상시 활용하고 있습니다.
특히 싱가포르 중앙병원(SGH)이 정부 전용 AI 플랫폼 'Pair'를 활용해 수술 전 항생제 처방을 돕는 AI 아시스턴트 'Proph Abby'를 개발했습니다. 연간 10만 건 이상의 수술이 이뤄지는 병원에서 복잡한 기저질환 및 약물 알레르기를 가진 환자에게 정확한 항생제 처방 가이드라인을 5분 내로 제시하기 위해 도입되었습니다. 의료진에게 직접적인 지시를 내리는 것이 아니라 결정을 보조하는 역할을 수행하도록 설계되었으며, 엄격한 공공 보건 데이터 보안 기준을 충족했습니다.
싱가포르 정부 전용 AI 플랫폼 'Pair' 내에서 작동하는 SGH의 수술 전 항생제 예방요법 지원 AI 아시스턴트 'Proph Abby'의 인터페이스 예시 화면 (출처: https://pair.gov.sg/)
프랑스 범부처 디지털총괄국은 세무 사기를 추적하는 AI 비서 '알베르(Albert)'를 도입했습니다. 차량·가구 등록세 오류와 탈루 정합성을 전수 스캔해 14만 건의 탈세 흐름을 스스로 포착했고, 약 4,000만 유로(한화 약 600억 원) 상당의 체납 세수를 실제 추징했습니다.
영국 더비 시의회는 재정난과 인력 부족을 겪는 지방정부 현실 속에서 24시간 대응하는 생성형 AI 전화비서 '다르시(Darcie)'와 '알리(Ali)'를 도입했습니다. 시행 첫해 유선 문의 50만 건 이상을 처리했고, 이 가운데 43%는 직원 개입 없이 AI가 단독으로 해결했습니다.
이탈리아 국립사회보장원(INPS)은 어려운 법정 용어로 쓰인 연금·복지 수당 안내문을 법적 정확성을 유지하면서도 쉬운 언어로 자동 변환하는 서비스를 4,500만 명이 이용하는 포털에 적용했습니다. 이용자 블라인드 평가에서 AI가 다듬은 안내문이 인간 전문가의 원고보다 더 우수하다는 평가를 받았습니다.
이처럼 내외 행정기관은 AI 도입으로 민원 처리 속도를 높이고 복지 사각지대를 줄이며 재정 누수를 막는 시도를 벌이고 있습니다. 다만 개인정보 및 기밀데이터 보안, 판단 정확도 검증, 인력 재배치 등은 앞으로 함께 풀어야 할 과제로 남았습니다.
각 사례가 보여주듯 기술 도입 자체보다 시민의 신뢰와 현장 공무원의 수용성을 함께 확보하는 과정이 AI 행정혁신의 성패를 가를 것으로 보입니다. 예산과 인력이 제한된 지자체일수록 검증된 오픈소스나 민관협력 모델을 참고해 단계적으로 도입 범위를 넓혀가는 전략이 필요해 보입니다.
정리: 목민관클럽 사무국
참고문헌
행정안전부·한국지능정보사회진흥원(NIA), 『AI 정부 서비스 사례집』, 2026.3.
정응호, "강남구, 민원창구에 'AI 업무도우미' 도입… 질문하면 법령 근거까지 척척!", <시정일보>, 2026.8.25.
남혁우, "공무원이 직접 개발하는 AI 행정서비스…'AI 정부 실험실' 시범 운영", <ZDNet>, 2026.7.2.
국민권익위원회 보도자료, "국민신문고, 생성형 인공지능(AI) 도입… AI 기반 민원 서비스 혁신 시동", 2025.6.30.
디지털플랫폼정부위원회, 『공공부문 초거대AI 도입·활용 가이드라인 2.0』, 2025.4.16.
Gonçalves, Débora, "Digital public services based on open source: case study on Bürokratt", European Commission, Interoperable Europe Portal, 2022.6.8.
Grassi, Giacomo, "Text Simplification for Citizens with GenAI", OECD Observatory of Public Sector Innovation (OPSI), Case Study Library, 2025.4.24.
디지털플랫폼정부위원회, 『공공AI 서비스 실증 사례집』, 2025.4.
디지털플랫폼정부위원회, 『공공부문 초거대AI 도입·활용 가이드라인 2.0』, 2025.4.16.
이재영, 기후부 '에너지·먹는물' AI 도입시 '인간 개입 체계' 의무화, 연합뉴스, 2026.7.21.
행정 현장에서 인공지능(AI)을 활용한 혁신 사례가 국내외에서 빠르게 확산되고 있습니다. 단순 민원 응대부터 재난 예보, 복지 사각지대 발굴까지 AI 기술이 공공서비스 전반에 적용되면서 행정의 효율성과 시민 편의성을 동시에 끌어올리고 있습니다. 특히 지방정부와 중앙정부, 해외 주요국 정부 모두 기존 인력만으로는 해결하기 어려웠던 반복 업무와 응대 공백을 AI로 메우려는 시도를 이어가고 있습니다. 디지털플랫폼정부 정책 기조 아래 각 기관이 자체 데이터를 활용한 맞춤형 AI 도구를 잇달아 선보이면서, 행정 현장의 체감 변화도 점차 뚜렷해지고 있습니다.
광주광역시는 KT의 AI 컨택센터 기술을 활용해 'AI 당직시스템'을 도입했습니다. 야간·공휴일 단순 민원의 86% 이상을 AI 상담사가 처리하도록 하면서 기존의 물리적 당직 근무제를 전면 폐지하는 행정 효율화를 이뤄냈습니다. 사투리와 억양 인식 오류는 자가학습 딥러닝 체계로 지속 개선하도록 설계했습니다.
경기도는 네이버클라우드의 하이퍼클로바X를 기반으로 'AI 노인말벗서비스'를 구축했습니다. 독거노인과 실시간 통화를 진행하며 '아파요', '우울해' 같은 비정형 발화에서 외로움이나 응급 신호가 감지되면 관제센터에 즉시 통보하도록 설계했습니다.
서울 강남구는 RAG(검색증강생성) 기술을 접목한 'AI 업무도우미'를 민원창구에 도입했습니다. 담당자가 자연어로 질문하면 3초 안에 법령 근거와 세부 조항 요약을 제시하도록 만들었으며, 2026년 8월부터 실제 현장에서 가동 중입니다. 서울 용산구는 청사를 방문하는 외국인 민원인이 늘면서 겪는 언어 장벽을 해소하고자 'AI 다국어 동시통역 민원안내 서비스'를 도입했습니다. 음성인식과 기계번역, 챗봇을 결합한 13개 언어 통역 엔진을 터치스크린 장비에 연동해 별도 통역사 없이도 세무·여권 상담을 원스톱으로 제공하도록 했습니다.
행정안전부는 공무원이 직접 노코드·로우코드 도구로 업무 어시스턴트를 만드는 'AI 정부 실험실'을 시범 운영했습니다. 외부 용역 발주 없이 현장 공무원이 직접 데이터를 정제해 '나라 예산 한눈에', '재난 문자 지도', '모두의 민원콜' 등의 시제품을 단기간에 완성해 시범 검증에 들어갔습니다.
나라예산한눈에 캡처 화면
기후에너지환경부는 LSTM 딥러닝 모델로 전국 지류·지천의 실시간 수위·강수량 데이터를 학습해 예측하는 'AI 홍수 예보시스템'을 구축했습니다. 임계치 도달 전 특보 발령과 안전안내문자·침수우려지역 지도 전파를 자동화해 대응 시간을 앞당겼습니다. 더불어 기후에너지환경부는 에너지나 식수와 관련한 인공지능(AI) 서비스를 도입할 때 사람이 서비스를 즉각 중지하거나 개입할 수 있는 관리체계를 갖췄는지 확인하기로 했습니다. 오는 10월부터는 기후부 AI 윤리 원칙 자율점검표를 시행할 예정입니다.
국민권익위원회는 국민신문고에 생성형 AI를 도입했습니다. 방대한 비정형 민원 텍스트를 정제해 90% 이상의 적중률로 담당 부서를 자동 배정하고, 동일 유형의 빈발 민원은 군집화해 답변 초안까지 함께 제시하도록 했습니다.
보건복지부는 세무 체납, 건강보험료 장기 연체, 단수·단전 등 위기 징후가 감지된 가구에 AI가 직접 전화를 걸어 안부를 확인하는 '위기가구 발굴 AI 초기상담' 체계를 마련했습니다. 거주 상태와 가구원 유무, 보건 긴박 상태를 자연어 대화로 청취해 관할 읍면동 행정복지센터에 즉시 연동함으로써 복지 사각지대에 놓인 고독사 위험군을 조기에 발굴하도록 했습니다.
싱가포르 정부기술청은 마이크로소프트(MS)와 협력해 자체 보안 서버 기반의 생성형 AI 비서 '페어(Pair)'를 개발했습니다. 전체 공무원 15만 명 중 5만 명 이상이 이메일 초안 작성, 보고서 요약, 회의록 작성 등 실무에 상시 활용하고 있습니다.
특히 싱가포르 중앙병원(SGH)이 정부 전용 AI 플랫폼 'Pair'를 활용해 수술 전 항생제 처방을 돕는 AI 아시스턴트 'Proph Abby'를 개발했습니다. 연간 10만 건 이상의 수술이 이뤄지는 병원에서 복잡한 기저질환 및 약물 알레르기를 가진 환자에게 정확한 항생제 처방 가이드라인을 5분 내로 제시하기 위해 도입되었습니다. 의료진에게 직접적인 지시를 내리는 것이 아니라 결정을 보조하는 역할을 수행하도록 설계되었으며, 엄격한 공공 보건 데이터 보안 기준을 충족했습니다.
싱가포르 정부 전용 AI 플랫폼 'Pair' 내에서 작동하는 SGH의 수술 전 항생제 예방요법 지원 AI 아시스턴트 'Proph Abby'의 인터페이스 예시 화면 (출처: https://pair.gov.sg/)
프랑스 범부처 디지털총괄국은 세무 사기를 추적하는 AI 비서 '알베르(Albert)'를 도입했습니다. 차량·가구 등록세 오류와 탈루 정합성을 전수 스캔해 14만 건의 탈세 흐름을 스스로 포착했고, 약 4,000만 유로(한화 약 600억 원) 상당의 체납 세수를 실제 추징했습니다.
영국 더비 시의회는 재정난과 인력 부족을 겪는 지방정부 현실 속에서 24시간 대응하는 생성형 AI 전화비서 '다르시(Darcie)'와 '알리(Ali)'를 도입했습니다. 시행 첫해 유선 문의 50만 건 이상을 처리했고, 이 가운데 43%는 직원 개입 없이 AI가 단독으로 해결했습니다.
이탈리아 국립사회보장원(INPS)은 어려운 법정 용어로 쓰인 연금·복지 수당 안내문을 법적 정확성을 유지하면서도 쉬운 언어로 자동 변환하는 서비스를 4,500만 명이 이용하는 포털에 적용했습니다. 이용자 블라인드 평가에서 AI가 다듬은 안내문이 인간 전문가의 원고보다 더 우수하다는 평가를 받았습니다.
이처럼 내외 행정기관은 AI 도입으로 민원 처리 속도를 높이고 복지 사각지대를 줄이며 재정 누수를 막는 시도를 벌이고 있습니다. 다만 개인정보 및 기밀데이터 보안, 판단 정확도 검증, 인력 재배치 등은 앞으로 함께 풀어야 할 과제로 남았습니다.
각 사례가 보여주듯 기술 도입 자체보다 시민의 신뢰와 현장 공무원의 수용성을 함께 확보하는 과정이 AI 행정혁신의 성패를 가를 것으로 보입니다. 예산과 인력이 제한된 지자체일수록 검증된 오픈소스나 민관협력 모델을 참고해 단계적으로 도입 범위를 넓혀가는 전략이 필요해 보입니다.
정리: 목민관클럽 사무국
참고문헌
행정안전부·한국지능정보사회진흥원(NIA), 『AI 정부 서비스 사례집』, 2026.3.
정응호, "강남구, 민원창구에 'AI 업무도우미' 도입… 질문하면 법령 근거까지 척척!", <시정일보>, 2026.8.25.
남혁우, "공무원이 직접 개발하는 AI 행정서비스…'AI 정부 실험실' 시범 운영", <ZDNet>, 2026.7.2.
국민권익위원회 보도자료, "국민신문고, 생성형 인공지능(AI) 도입… AI 기반 민원 서비스 혁신 시동", 2025.6.30.
디지털플랫폼정부위원회, 『공공부문 초거대AI 도입·활용 가이드라인 2.0』, 2025.4.16.
Gonçalves, Débora, "Digital public services based on open source: case study on Bürokratt", European Commission, Interoperable Europe Portal, 2022.6.8.
Grassi, Giacomo, "Text Simplification for Citizens with GenAI", OECD Observatory of Public Sector Innovation (OPSI), Case Study Library, 2025.4.24.
디지털플랫폼정부위원회, 『공공AI 서비스 실증 사례집』, 2025.4.
디지털플랫폼정부위원회, 『공공부문 초거대AI 도입·활용 가이드라인 2.0』, 2025.4.16.
이재영, 기후부 '에너지·먹는물' AI 도입시 '인간 개입 체계' 의무화, 연합뉴스, 2026.7.21.