재정관리 관점의 AI 기술 적용 방안

1. 배경 및 목적

본 연구에서는 저출산·고령화 등 사회 구조적 요인으로 재정지출 수요가 지속적으로 증가하고 데이터 기반 의사결정의 중요성이 커지는 상황에서, 기존 재정관리 체계를 보완하고 효율성을 제고하기 위한 AI기술 적용 방안을 모색하였다. 이를 위해 국가 재정운용 전 과정을 예산편성, 집행, 성과관리, 재정정보 공개의 4개 단계로 구분하여 단계별 비효율 요인을 진단하였다. 또한, 예산과정에서 재정업무 효율화, 재정비용 절감 및 의사결정 지원, 서비스질 개선이라는 3대 핵심 목표에 맞춰 AI 적용 10대 핵심 과제를 제안하였다. 

2. 주요 내용

분석 결과, 예산편성 단계에서는 의무지출 사업 재정전망, 재정사업 수요 파악, 유사·중복사업 탐지 지원 기능을 통해 자원 배분의 구조적 비효율성 개선을 기대할 수 있으며, 집행 단계에서는 지출 건별 오류 사전 검증 및 집행패턴 분석 기능을 통해 자원 운용의 위험을 조기에 식별할 수 있을 것으로 분석되었다. 성과관리 단계에서는 성과평가 AI 지원 시스템, 맞춤형 성과지표 제안, 설계 지원 기능을 통해 평가 과정의 정보 과부하를 해소하고 연계성을 강화하며, 정보공개·활용 단계에서는 자연어 기반 재정정보 탐색·이해 지원 및 분석·시각화 자동화 기능을 통해 이용자의 정보 접근성을 대폭 확대할 수 있음을 제시하였다. 

이러한 지능형 기술을 재정업무에 성공적으로 도입하기 위해서는 무엇보다 재정데이터의 구조화와 기계 판독이 가능한(machine-readable) 형태의 확보가 필수적인 전제 조건이다. 마지막으로 기존 dBrain⁺ 시스템을 전면 대체하기보다는 기능 보완 중심으로 AI기술을 도입해야 하며, 재정데이터 거버넌스 구축과 개념검증(PoC) 시범사업을 기반으로 한 단계적인 도입 로드맵 추진이 필요하다는 점을 향후 과제로 제시하였다.

3. 목차

Ⅰ. 서론

  1. 배경 및 목적

  2. 분석범위 및 방법

Ⅱ. 재정관리시스템 및 AI 기술 현황

  1. dBrain+시스템 현황

  2. 해외 AI 적용 사례

  3. 주요 AI 활용 기술

Ⅲ. AI 적용 검토 방향

  1. 예산과정 단계별 문제점

  2. AI 기술 적용 목표 및 제안 과제

Ⅳ. 재정관리 관점의 AI 기술 적용 과제

  1. 예산편성 단계 적용 과제

  2. 예산 집행 단계 효율화 지원

  3. 재정 성과관리 지원 과제

  4. 재정정보 공개·활용 과제

Ⅴ. 시사점 및 향후과제