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업무 생산성 개선을 위한 AI 활용
생성형 AI가 소멸위험 분석 데이터를 근거로 공문·보고서 초안을 작성하고, 자동 검증과 담당자 검토를 거쳐 행정 문서 작성 업무를 효율화한 사례입니다
생성형 AI가 소멸위험 분석 데이터를 근거로 공문·보고서 초안을 작성하고, 자동 검증과 담당자 검토를 거쳐 행정 문서 작성 업무를 효율화한 사례입니다
🤖 활용 AI 도구
Claude
① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
부산은 광역시 중 처음으로 소멸위험 단계에 들어섰고, 영도구·서구·동구·중구 등 원도심을 시작으로 위험 지역이 16개 구·군 중 11곳까지 늘어났습니다. 이에 대응하려면 구청 담당자가 인구, 빈집, 노후주택, 고령화율, 기초생활수급자 수 같은 지표를 여러 기관 자료에서 찾아 모아야 합니다. 그리고 이를 검토보고서, 자료협조 공문, 회의자료로 옮기는 작업을 반복해야 합니다. 저는 16개 구·군의 소멸위험지수(SRI)를 산출하는 조기경보 대시보드를 만들면서, 분석 결과가 화면에만 머물고 실제 행정 문서로 이어지려면 이 반복 작업을 다시 거쳐야 한다는 점에 주목했습니다. 특히 자료마다 기준연도와 출처가 다르고 일부는 추정치나 미확보 상태여서, 사람이 옮겨 적다 보면 출처가 빠지거나 추정치가 확정치처럼 쓰일 위험이 컸습니다. 그래서 수치를 정확히 옮기면서도 문서화 부담을 줄이는 방법으로 AI 활용을 시도했습니다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
문장 작성에는 생성형 AI인 Claude(Anthropic)를 API로 연동했습니다. 활용은 네 단계로 나눴습니다.
첫째, 대시보드가 선택한 구·군의 지표를 모으고, 각 값에 출처와 기준연도, 그리고 '실측·추정·예측·미확보' 같은 상태를 붙여 근거 데이터 묶음을 만듭니다.
둘째, 이 근거 데이터와 작성 규칙을 함께 AI에 전달합니다. 규칙은 다음과 같습니다.
근거에 없는 수치는 만들지 않는다.
실측이 아닌 값에는 [확인 필요]를 붙인다.
모든 수치에 출처를 적는다.
지역·주민을 낙인찍는 표현을 쓰지 않는다.
정책 효과를 단정하지 않는다.
AI는 이를 바탕으로 검토보고서, 자료협조 공문, 회의 브리핑 중 선택한 양식의 초안을 작성합니다.
셋째, 시스템이 초안을 자동으로 점검합니다. 초안 속 숫자를 근거 데이터와 대조하고, 금지 표현과 출처 누락을 찾아냅니다.
넷째, 담당자가 체크리스트를 확인한 뒤 수정하고 저장합니다.
개인정보 보호를 위해 AI에는 구·군 단위 공개 집계통계만 전달하고, 개인이나 가구를 식별할 수 있는 정보는 보내지 않도록 설계했습니다. 또한 대시보드 개발 과정에서도 생성형 AI의 도움을 받아 코드를 작성했습니다.
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
가장 큰 변화는 분석 결과가 곧바로 행정 문서 초안으로 이어지게 된 점입니다. 같은 근거 데이터에서 목적이 다른 문서 세 종류를 바로 만들 수 있습니다. 예를 들어 영도구 자료협조 공문을 만들면, 아직 확보하지 못한 카드매출과 유동인구 자료가 요청 항목으로 자동으로 들어갑니다. 무엇을 더 요청해야 하는지를 사람이 따로 정리하지 않아도 되는 것입니다.
정확성 측면에서도 효과를 확인했습니다. 시험 삼아 초안에 근거에 없는 숫자와 부적절한 표현을 넣어 보았는데, 자동 검증이 두 가지를 모두 찾아냈습니다. 추정치와 예측치는 [확인 필요]로 구분되어, 담당자가 무엇을 확인해야 하는지 한눈에 볼 수 있게 되었습니다.
<!-- 작성 시간 단축 효과: 직접 측정 후 기입 (예: 수작업 ○분 → 도구 활용 ○분) -->
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
핵심은 AI에게 모든 것을 맡기지 않고, 잘하는 일과 못하는 일을 나눈 것입니다. 계산과 순위는 대시보드가, 문장 정리는 AI가, 사실 확인과 최종 판단은 사람과 자동 검증이 맡도록 역할을 분리했습니다.
생성형 AI는 그럴듯한 숫자를 지어내는 경우가 있어, 이를 막기 위해 두 가지 장치를 두었습니다. 하나는 근거 데이터를 미리 정해서 넘기는 방식이고, 다른 하나는 결과물의 숫자를 다시 대조하는 검증 단계입니다. 또 데이터마다 '실측인지 추정인지'를 표시해 두어, AI가 예비분석 결과를 확정된 사실처럼 쓰지 못하게 했습니다.
책임 있는 사용을 위해 모든 문서 첫 줄에 'AI 작성 초안'을 표시했습니다. 담당자 확인을 마치지 않고 저장하면 파일명에 '검토전'이 붙도록 해, 검토되지 않은 초안이 그대로 쓰이는 일도 막았습니다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
네, 누구나 따라 할 수 있습니다. API 키가 없어도 '프롬프트 복사' 기능으로 근거 데이터와 작성 규칙이 담긴 요청문을 복사해, Claude나 ChatGPT 같은 생성형 AI에 붙여넣으면 같은 방식으로 초안을 받을 수 있습니다. 받은 결과를 다시 대시보드에 붙여넣으면 자동 검증도 똑같이 적용됩니다.
이 방식은 소멸위험 분야에만 한정되지 않습니다. 다른 업무에 적용하려면 세 가지만 바꾸면 됩니다.
근거 데이터를 '항목·값·상태·출처' 형식으로 정리합니다.
작성 규칙에 수치 창작 금지와 출처 표기를 넣습니다.
결과물의 숫자를 원자료와 대조합니다.
이렇게 하면 예산 보고, 민원 현황 보고, 사업 실적 보고처럼 수치를 문서로 옮기는 다른 행정 업무에도 그대로 적용할 수 있습니다.
부산은 광역시 중 처음으로 소멸위험 단계에 들어섰고, 영도구·서구·동구·중구 등 원도심을 시작으로 위험 지역이 16개 구·군 중 11곳까지 늘어났습니다. 이에 대응하려면 구청 담당자가 인구, 빈집, 노후주택, 고령화율, 기초생활수급자 수 같은 지표를 여러 기관 자료에서 찾아 모아야 합니다. 그리고 이를 검토보고서, 자료협조 공문, 회의자료로 옮기는 작업을 반복해야 합니다. 저는 16개 구·군의 소멸위험지수(SRI)를 산출하는 조기경보 대시보드를 만들면서, 분석 결과가 화면에만 머물고 실제 행정 문서로 이어지려면 이 반복 작업을 다시 거쳐야 한다는 점에 주목했습니다. 특히 자료마다 기준연도와 출처가 다르고 일부는 추정치나 미확보 상태여서, 사람이 옮겨 적다 보면 출처가 빠지거나 추정치가 확정치처럼 쓰일 위험이 컸습니다. 그래서 수치를 정확히 옮기면서도 문서화 부담을 줄이는 방법으로 AI 활용을 시도했습니다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
문장 작성에는 생성형 AI인 Claude(Anthropic)를 API로 연동했습니다. 활용은 네 단계로 나눴습니다.
첫째, 대시보드가 선택한 구·군의 지표를 모으고, 각 값에 출처와 기준연도, 그리고 '실측·추정·예측·미확보' 같은 상태를 붙여 근거 데이터 묶음을 만듭니다.
둘째, 이 근거 데이터와 작성 규칙을 함께 AI에 전달합니다. 규칙은 다음과 같습니다.
근거에 없는 수치는 만들지 않는다.
실측이 아닌 값에는 [확인 필요]를 붙인다.
모든 수치에 출처를 적는다.
지역·주민을 낙인찍는 표현을 쓰지 않는다.
정책 효과를 단정하지 않는다.
AI는 이를 바탕으로 검토보고서, 자료협조 공문, 회의 브리핑 중 선택한 양식의 초안을 작성합니다.
셋째, 시스템이 초안을 자동으로 점검합니다. 초안 속 숫자를 근거 데이터와 대조하고, 금지 표현과 출처 누락을 찾아냅니다.
넷째, 담당자가 체크리스트를 확인한 뒤 수정하고 저장합니다.
개인정보 보호를 위해 AI에는 구·군 단위 공개 집계통계만 전달하고, 개인이나 가구를 식별할 수 있는 정보는 보내지 않도록 설계했습니다. 또한 대시보드 개발 과정에서도 생성형 AI의 도움을 받아 코드를 작성했습니다.
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
가장 큰 변화는 분석 결과가 곧바로 행정 문서 초안으로 이어지게 된 점입니다. 같은 근거 데이터에서 목적이 다른 문서 세 종류를 바로 만들 수 있습니다. 예를 들어 영도구 자료협조 공문을 만들면, 아직 확보하지 못한 카드매출과 유동인구 자료가 요청 항목으로 자동으로 들어갑니다. 무엇을 더 요청해야 하는지를 사람이 따로 정리하지 않아도 되는 것입니다.
정확성 측면에서도 효과를 확인했습니다. 시험 삼아 초안에 근거에 없는 숫자와 부적절한 표현을 넣어 보았는데, 자동 검증이 두 가지를 모두 찾아냈습니다. 추정치와 예측치는 [확인 필요]로 구분되어, 담당자가 무엇을 확인해야 하는지 한눈에 볼 수 있게 되었습니다.
<!-- 작성 시간 단축 효과: 직접 측정 후 기입 (예: 수작업 ○분 → 도구 활용 ○분) -->
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
핵심은 AI에게 모든 것을 맡기지 않고, 잘하는 일과 못하는 일을 나눈 것입니다. 계산과 순위는 대시보드가, 문장 정리는 AI가, 사실 확인과 최종 판단은 사람과 자동 검증이 맡도록 역할을 분리했습니다.
생성형 AI는 그럴듯한 숫자를 지어내는 경우가 있어, 이를 막기 위해 두 가지 장치를 두었습니다. 하나는 근거 데이터를 미리 정해서 넘기는 방식이고, 다른 하나는 결과물의 숫자를 다시 대조하는 검증 단계입니다. 또 데이터마다 '실측인지 추정인지'를 표시해 두어, AI가 예비분석 결과를 확정된 사실처럼 쓰지 못하게 했습니다.
책임 있는 사용을 위해 모든 문서 첫 줄에 'AI 작성 초안'을 표시했습니다. 담당자 확인을 마치지 않고 저장하면 파일명에 '검토전'이 붙도록 해, 검토되지 않은 초안이 그대로 쓰이는 일도 막았습니다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
네, 누구나 따라 할 수 있습니다. API 키가 없어도 '프롬프트 복사' 기능으로 근거 데이터와 작성 규칙이 담긴 요청문을 복사해, Claude나 ChatGPT 같은 생성형 AI에 붙여넣으면 같은 방식으로 초안을 받을 수 있습니다. 받은 결과를 다시 대시보드에 붙여넣으면 자동 검증도 똑같이 적용됩니다.
이 방식은 소멸위험 분야에만 한정되지 않습니다. 다른 업무에 적용하려면 세 가지만 바꾸면 됩니다.
근거 데이터를 '항목·값·상태·출처' 형식으로 정리합니다.
작성 규칙에 수치 창작 금지와 출처 표기를 넣습니다.
결과물의 숫자를 원자료와 대조합니다.
이렇게 하면 예산 보고, 민원 현황 보고, 사업 실적 보고처럼 수치를 문서로 옮기는 다른 행정 업무에도 그대로 적용할 수 있습니다.
