[ 분석 26-01 ] 재정관리 관점의 AI 기술 적용 방안(요약글)

1. 분석의 필요성 및 목적
국가 재정운용 환경 변화와 재정정보 활용 수요 확대
사회 구조적 요인에 따른 재정지출 수요의 지속적 증가
저출산·고령화, 복지·사회서비스 확대, 디지털 전환 등으로 재정수요 지속 증가
재정데이터 기반의 의사결정 지원 필요성 증대
복잡·다변화되는 재정사업 및 성과관리 체계에 맞추어, 데이터기반 분석 기능 요구 확대
디지털예산회계시스템(dBrain⁺)의 성과를 넘어 재정정보의 활용에 대한 기대 확산
dBrain⁺를 통해 축적된 재정데이터를 정책 판단과 분석 기능으로 확장할 필요
AI 기술 발전에 따른 재정정보 활용 방식 전환 가능성 확대
대규모 데이터 분석 및 의미 기반 처리, 예측 기능 등 AI 기술 발전으로 재정정보 활용의 방식 전환 가능성 확대
재정관리 분야의 AI 기술 도입을 위한 전제와 접근 방향
지능형 기술 활용을 위한 데이터 기반 확보 필요
재정데이터의 구조화 및 기계 판독 가능(machine-readable format) 형태 확보를 통해 분석 활용 기반 마련
데이터 생성 전 과정에서 구조와 연계성이 확보될 때 통합적 활용 가능
기존 재정관리 체계를 전제로 한 보완적·점진적 도입 방향 설정
dBrain⁺ 등 현행 시스템을 유지하면서 기능 보완 중심으로 AI 활용
국가 재정업무의 안정성과 일관성을 유지하면서 단계적 고도화 추진
분석 내용
재정관리 전 과정을 단계별로 구분하여, 문제 요인 진단 및 핵심 과제 도출 
예산편성, 집행, 성과관리, 재정정보 공개의 4개 단계로 구분 
재정관리 효율성을 제약하는 요소를 분석하여 총 10대 과제로 체계화
과제별 AI 적용 아이디어를 검토하여 기능 단위 활용 방안 제시
➀검토배경, ➁주요내용, ➂기대효과의 구조로 적용 가능성 제시
기존 재정관리 체계를 전제로 기능 보완 중심의 AI 적용 방향을 제안
재정관리 분야의 AI 활용을 위한 전제 조건과 정책적 시사점 도출
재정데이터 거버넌스, 데이터 관리 체계, 시