① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
국민건강보험공단 본인부담상한제 사후환급금 제는
신청인의 상황(본인 신청 여부, 상속 관계, 환급금액 등)에 따라 제출서류가 모두 달라지는 업무입니다.
하지만 기존 종이 안내문은 정보량이 많고 복잡하여
민원인이 스스로 판단하기 어려웠고, 재방문·반복 문의·담당자 부재 시
안내 공백 등의 문제가 발생하였습니다.
이러한 현장 문제를 해결하기 위해 AI 기반 맞춤형 민원 서류 안내 서비스를 기획하였습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
생성형 AI(claude code 등)를 활용하여 서비스 기획부터
화면(UI), 문답 구조, 코드 작성까지 바이브코딩을 통해 단계적으로 구현하였습니다.
특히 AI와 반복적으로 대화하며 민원 흐름 분석,
제출서류 분기 로직 설계, 사용자 친화적 문구 개선,
모바일 화면 구성, 기능 구현 코드 작성 등을 지속적으로 개선하였습니다.
비개발자인 실무자가 AI와 협업하여 실제 서비스를 구축했다는 점이 특징입니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
서비스는 수원동부지사 종합민원실에서
QR 배너 형태로 시범운영하였으며,
총 983명이 서비스를 이용하였습니다.
만족도 조사에서는
응답자의 90%가 “매우 만족”으로 응답하였습니다.
또한, 민원인이 필요한 서류를 스스로 확인 가능
사진 저장·공유 기능으로 수기 메모 감소
재방문 및 반복 문의 감소
담당자 부재 시에도 안내 가능
등 실제 현장에서 긍정적인 변화를 확인할 수 있었습니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
단순히 AI를 사용한 것이 아니라,
실제 민원 현장의 문제를 중심으로 서비스를 설계했다는 점이 가장 큰 특징입니다.
특히, 고령층도 쉽게 사용할 수 있는 큰 글씨 UI,
예/아니오 기반 단순 문답 구조,
실제 민원 흐름을 반영한 분기 로직,
FAQ·작성예시·지사정보 연계
등 현장 실무 경험을 직접 반영하였습니다.
또한 개발 경험이 많지 않은 상태에서도
AI와 반복적으로 협업하며 서비스를 개선해 나갔습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
최근 생성형 AI는 코딩 경험이 부족한 사람도
아이디어를 실제 서비스로 구현할 수 있도록 지원하고 있습니다.
중요한 것은 개발 기술 자체보다
현장의 문제를 정확히 이해하는 것
사용자 입장에서 불편함을 발견하는 것
AI와 반복적으로 대화하며 개선하는 것이라고 생각합니다.
이번 사례처럼 실무자가 AI를 활용하면
작은 아이디어도 실제 국민 편익 서비스로 연결될 수 있다고 생각합니다.

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