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최근 국가정보자원관리원 화재로 정부의 행정정보시스템 운영이 멈추는 일이 있었다. 복지 분야에서는 사회보장행정시스템(행복e음), 사회서비스정보시스템(희망이음) 등의 중단으로 서비스 이용에 불편이 있었다. 이번 일을 반면교사로 삼아 디지털 정보 보호를 위한 근본적인 대책들이 마련되길 바란다. 시민으로서 그간 온라인으로 편리하고 빠르게 정부 민원서비스와 각종 공공데이터를 이용해 왔음을 새삼 깨닫게 되는 시간이었다.
한국사회는 디지털 전환으로 인해 급격한 변화를 경험하고 있다. 이미 다양한 디지털기술은 사람들의 일상 속에 깊이 들어와 있다. 생성형 AI의 대표격인
한국장학재단등록가능한상품이존재하지않습니다 챗GPT의 유료 구독자 수가 미국에 이어 세계 2위를 기록할 만큼 활용 수준이 높다. 이번 정부는 AI산업 강화를 핵심 국정과제로 삼고 있으며 복지제도에서도 AI를 기반으로 한 복지급여 지급, 돌봄서비스 제공 등 혁신의 바람이 거세다.
이러한 논의들은 하루 아침에 이뤄진 새로운 현상은 아니다. 정보의 시스템화, 디지털화 기반이 확대되는
제2금융적금금리비교 과정에서 2020년 데이터3법 개정과 데이터기반행정법 제정을 계기로 공공부문의 데이터 활용이 적극적으로 장려돼왔다. 인천시도 데이터기반 행정 및 공공데이터 이용 활성화 조례를 통해 행정데이터 활용을 제도화하는 노력에 나섰다. AI를 통한 복지제도 혁신의 원천은 행정데이터이므로 이에 대한 단상을 몇 가지 정리해 보았다.
행정데이터의 통합과
무직자신용불량 질 관리에 대한 체계적인 관심이 필수적이다. 행정데이터는 대부분 중앙정부 차원에서 운영하는 정보시스템으로부터 추출돼 활용된다. 그러나 지자체 차원에서도 무수히 많은 데이터가 생성된다. 지역의 복지 수요를 실시간으로 파악하기 위해서는 중앙정부와 지자체 데이터의 통합이 선행돼야 한다. 이를 위해서는 중앙정부와 지자체 데이터 체계의 간극을 줄이는 노력과 지자체
추가담보대출 차원에서 이미 생성·관리하고 있는 데이터의 현실을 충분히 이해할 필요가 있다. 지역과 기관마다 수집 방식, 빈도, 정의 기준 등이 다르므로 이 차이를 인정하고 상호 보완하거나 조정하는 장치를 만들어가야 한다. 지역의 정보 데이터화는 오류를 갱신하고 지속적으로 보완해 나가는 지난한 과정일 수 있으나 AI기술이 데이터 질 제고에 큰 도움이 될 것이다.
통신판매지자체 차원의 데이터 거버넌스체계 구축 및 강화가 필요하다. 데이터의 통합과 질 관리뿐 아니라 적극적인 활용을 위해서도 거버넌스가 필수적이다. 디지털 전환 논의에서는 항상 '딜레마'가 따른다. 행정데이터의 활용 과정에서 개인정보보호와 공공의 이익을 위한 활용 가치가 상충되기 때문이다. 따라서 행정데이터 활용에 대한 지자체 차원의 윤리기준과 투명한 의사결정 구조를 확립해 시민들의 데이터 활용에 대한 신뢰를 우선적으로 확보해야 한다. 이러한 역할이 거버넌스의 핵심 기능이다.
또 시스템을 통해 구축되는 데이터들은 단순하게 복지행정의 효율화에만 머물러서는 안될 것이다. 행정데이터는 시민의 삶에 영향을 미치는 건강, 교육, 노동, 복지, 주거, 돌봄 등 전반적인 사회정책을 연계시키는 정책 설계와 평가에 활용될 수 있다. 예컨대 고용보험DB와 건강보험DB의 연계는 실업과 건강의 인과성를 분석할 수 있게 하고 이는 고용, 복지, 건강을 통합한 정책 설계의 근거자료로 활용될 수 있다. 즉 시민의 삶 전체를 통합적으로 이해하는 정책 설계를 가능하게 한다. 아울러 지역 특성에 맞게 시행되는 각종 정책의 효과를 검증하는 데도 유용하게 쓰일 수 있다.
얼마 전 통계청이 국가데이터처로 격상되면서 앞으로 행정데이터를 보다 폭넓게 활용할 수 있는 제도적 기반이 한층 강화될 것으로 보인다. 인천에서도 행정데이터를 활용한 정책 개발과 평가가 활발히 이뤄지는 다양한 실험과 시도가 이어지기를 기대한다.