① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
국회의원이 예산이 드는 법안을 내면 '이 법을 시행하면 얼마가 드는지'를 계산한 비용추계서가 필요합니다. 그런데 발의부터 추계서를 받기까지 중앙값 약 4주가 걸립니다. 의원실은 지급 대상과 금액을 정하면서도 재정 규모를 모른 채 법안을 내야 합니다. 저는 산학협력 프로젝트에서 이 초안 작성을 AI로 줄여 보기로 했습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
Claude(Opus 5.5)를 API로 활용했습니다. 처음에는 AI에게 통째로 맡겼는데, 조문은 잘 읽으면서도 대상자 수와 단가는 그럴듯하게 지어냈습니다. 그래서 역할을 나눴습니다.

AI: 어떤 조문이 비용을 일으키는지 판단하고, 맞는 계산식과 통계를 '고르기'만 합니다.
공식 통계 테이블: 통계청·부처 통계 2,618개를 출처·공개일과 함께 미리 쌓아 두고, AI는 여기서만 숫자를 고릅니다. 판단 기준은 과거 비용추계서 3,677건에서 반복된 관행을 정리해 썼습니다.
코드: 곱하고 더하는 계산은 전부 Python이 합니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?

민생회복지원금 특별법안을 실제 추계서를 가린 채 추계한 결과, 13조 3,142억 원이 나왔습니다. 공식 추계 13조 3,227억 원과의 오차는 −0.06%였습니다.
아동수당법 개정안은 21.5조 원으로 공식 추계 21.7조 원에 근접했고, 조문별 판단 6개가 모두 일치했습니다.
4주 걸리던 초안이 몇 분 만에 나오고, 모든 숫자에 출처 링크와 공개일이 붙습니다.

숫자를 하나하나 근거로 따지다 보니, 공식 추계에서 놓친 부분도 찾을 수 있었습니다.

조문 정의대로 셌습니다. 법안의 지급 대상은 '장기체류·영주 자격 외국인'인데, 공식 추계는 전체 등록 외국인 수를 썼습니다. 저는 출입국 통계 원본에서 관광·단기방문자를 빼고 조문이 말하는 사람만 셌습니다.
중복을 막았습니다. 공식 추계는 이미 외국인 수에 포함된 영주권자 18만여 명을 한 번 더 더해, 약 464억 원이 중복됐습니다.
더 최신 통계를 썼습니다. 공식 추계는 수용자 수에 2022년 값을 썼지만, 저는 발의 전에 이미 공개돼 있던 2023년 확정치를 썼습니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
‘AI에게 무엇을 맡기지 않을지'부터 정했습니다. AI는 판단과 선택만 하고, 숫자는 표에서, 계산은 코드에서 나오게 했습니다. 또 발의일 이후에 공개된 통계는 자동으로 빼서, 실무자가 그날 볼 수 있었던 숫자로만 계산하게 했습니다. 근거가 없는 값은 지어내지 않고 '자료 필요'로 표시해 사람이 채우도록 했습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
네. 숫자가 들어가는 보고서나 공문을 AI로 쓸 때 그대로 적용할 수 있습니다.

쓸 숫자를 먼저 표로 정리하고, 출처와 날짜를 함께 적어 둡니다.
AI에게 "이 표에 있는 값만 골라 쓰고, 없으면 없다고 표시하라"고 지시합니다.
계산은 엑셀이나 코드로 하고, AI에게 맡기지 않습니다.
이것만 지켜도 AI가 숫자를 지어내는 일을 막을 수 있습니다.