공공기관 민원 담당자가 상황을 입력하면, 매뉴얼을 바탕으로 전화·대면 응대 문구와 다음 행동, 면담 준비 리포트를 제공하는 웹 도구를 만들었습니다.

활용 사례 내용

1. 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?

공공기관의 민원 응대에는 민원인의 요구를 정확히 파악하는 일과 담당자의 안전을 확보하는 일이 함께 필요합니다. 항의가 거세지거나 같은 요구가 반복되는 상황에서도 민원 내용의 검토와 행동에 대한 대응을 구분해야 합니다.

여러 기관에서 민원응대 매뉴얼을 제공하고 있지만, 통화나 대면 응대 도중에 필요한 부분을 찾아 상황에 맞는 문장으로 바꾸기는 쉽지 않습니다. 면담 전에도 민원 이력, 쟁점, 확인할 사항, 예상되는 돌발상황을 따로 정리해야 합니다.

저는 이러한 업무를 지원하기 위해 ‘특이민원 어시스턴트’를 직접 기획하고, AI와 대화하며 실제 사용할 수 있는 웹 시제품으로 구현했습니다. 매뉴얼의 내용을 상황에 맞게 찾아보고, 담당자가 검토할 수 있는 응대 초안을 만드는 것이 목표였습니다.

2. 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?

ChatGPT를 활용해 기능과 화면을 설계하고, 코드를 작성·수정했습니다. 이후 OpenAI API를 연결해 입력한 상황에 맞는 응대안과 면담 준비 리포트를 생성하도록 만들었습니다.

사용 방식은 전화·대면·면담 준비의 세 가지로 나눴습니다.

전화 응대에서는 민원인의 요구, 실제 발언, 이미 취한 조치를 입력하면 ‘바로 할 말’과 ‘다음 행동’을 제안합니다. 대면 응대에서는 장소, 주변 사람, 지원을 요청할 수 있는 인력 등 현장 조건을 함께 살펴보도록 했습니다. 두 방식 모두 상황이 달라지면 추가 내용을 입력해 앞선 경과를 반영할 수 있습니다. 자동으로 대화를 녹음하거나 듣는 방식은 아니며, 담당자가 짧은 텍스트로 상황을 갱신합니다.

면담 준비에서는 배경과 민원 이력, 주요 요구, 면담 목표, 참석자의 역할을 입력받습니다. 이를 바탕으로 쟁점, 주의점, 확인 질문, 진행 순서, 돌발상황별 대응, 준비 점검표를 상세 리포트로 정리합니다.

국민권익위원회·행정안전부·지자체 등에서 발간한 민원응대 자료를 참고자료로 구성하고, 관련 대목을 검색해 AI에 전달하도록 연결했습니다. 생성 결과에서는 활용한 자료명과 발행기관, 쪽수를 확인할 수 있도록 했습니다.

3. 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?

현재 웹 시제품을 구현하고, 가상 사례로 응대안과 리포트가 생성되는 흐름을 검증했습니다. 다음 주소에서 로그인 없이 이용할 수 있습니다.

https://special-complaint.kr/

구현 과정에서 특히 중요하게 다룬 것은 ‘상황의 변화’였습니다. 예를 들어 앞선 입력에 욕설이 있었다고 해도, 이후 “목소리를 낮추고 설명을 듣기 시작했다”는 내용이 들어오면 현재 상황을 우선하도록 응답 지침을 보완했습니다. 과거의 격앙된 행동과 지금의 상태를 구분하고, 민원인이 실제로 원하는 내용을 다시 확인하도록 설계했습니다.

또한 응대 문구, 대응 절차, 상황 기록을 나누어 보여주고, 면담 준비는 별도의 리포트로 제공했습니다. 담당자가 필요한 결과를 골라 검토하고 복사하거나 내려받을 수 있게 된 것입니다.

현재 확인한 성과는 시제품 구현과 가상 사례 검증입니다. 앞으로 실제 업무에서의 사용성과 준비시간, 결과 수정 정도 등을 확인해 활용 효과를 검증하고자 합니다.

나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?

가장 중점을 둔 부분은 공공업무에서 필요한 구분과 확인 절차를 화면과 AI 응답에 반영한 것입니다.

첫째, 민원인의 요구와 관찰된 행동을 구분했습니다. 불만이나 반복 문의만으로 사람을 ‘악성’으로 판정하지 않고, 입력된 사실·민원인의 주장·미확인 내용을 나누어 정리하도록 했습니다.

둘째, 개인정보를 입력하지 않는 원칙을 분명히 했습니다. 모든 상황 입력 화면에 실제 성명은 ‘김둘리’ 같은 가명으로 바꾸고, 연락처·주소·주민등록번호·사건번호 등 식별정보를 삭제하라는 안내를 넣었습니다. 외부 AI 서비스로 전송된다는 점을 알리고, 식별정보와 비공개 업무자료를 제거했는지 확인하도록 했습니다.

셋째, 출처의 적용 범위를 확인하도록 했습니다. 오래된 매뉴얼이나 특정 기관의 내부 기준을 모든 기관의 현행 기준으로 일반화하지 않도록 자료의 발행 시점과 주의사항을 표시했습니다. 스캔 인식이 불확실한 자료는 검색에 사용하는 범위를 제한했습니다.

넷째, 통화 종료·반복민원 종결·퇴거·법적 조치 등을 AI가 확정하지 않도록 했습니다. 결과는 담당자가 현행 법령과 소속 기관 지침을 확인하며 검토하는 초안으로 제시합니다.

다른 사람도 따라 할 수 있나요?

이 사례는 업무에서 반복적으로 필요한 판단 보조 과정을 구체적으로 나누는 데서 출발했습니다.

다른 담당자도 먼저 자주 마주치는 가상 상황을 정리하고, 공개된 업무 매뉴얼에서 관련 근거를 찾은 뒤, AI에 원하는 출력 형식을 구체적으로 요청하는 방식으로 시작할 수 있습니다. 예를 들어 ‘응대 문구 두 개, 지금 할 행동 세 가지, 추가 확인사항’을 나누어 요청하고, 결과를 원문과 대조하는 것입니다.

저는 이 과정을 웹 화면과 연결해 반복해서 사용할 수 있는 도구로 만들었습니다. 기관별 공개 지침을 보완하고 사용자의 의견을 반영하면 다양한 민원 업무에 맞춰 발전시킬 수 있습니다.

이 사례를 통해 AI의 활용 가능성을 업무 상황을 정리하고 필요한 초안을 준비하는 과정에서 확인했습니다. 담당자가 근거를 확인하며 차분하게 응대할 수 있도록, 민원인의 권리와 담당자의 안전을 함께 고려하는 도구로 발전시키고자 합니다.