"최근 고독사와 1인 가구 증가, 돌봄 공백 등 복지 문제가 늘고 있습니다. 덩달아 복지 사각지대도 발생하고 있습니다. 우리는 인공지능(AI)으로 위기 가구를 미리 발굴하는 등 복지 전체 체계를 개선할 것입니다."

권순형 보건복지부 사무관은 16일 서울 동국대에서 열린 'AI 기반 복지서비스 어디까지 왔는다: 추진 현황과 과제' 세미나에서 AI 기반 복지 정책 중요성을 이같이 밝혔다. 해당 세미나는 한국IT서비스학회가 주최했다. 

권 사무관은 복지 환경에 변화가 생겼다고 말했다. 고독사와 1인 가구 증가, 돌봄 공백 등 문제가 동시에 확대되고 있다는 설명이다. 또 복지서비스는 신청주의 구조로 이뤄져 지원받지 못하는 사각지대도 발생하고 있다는 지적도 나왔다.

그는 "복지 대상자는 늘고 행정 제도는 복잡해지고 있다"며 "공무원은 반복 업무에 시간을 쓰고 있어 상담과 사례 관리에 집중하기 어려운 상황"이라고 말했다.

권 사무관은 복지 행정 전 단계에 AI를 적용하는 것을 해결책으로 제시했다. 복지 수요 대상 발굴부터 상담, 조사, 결정, 사후 관리까지 전 과정에 AI를 접목해야 한다는 설명이다.

그는 "AI는 수요 발굴 단계에서 위기 가구를 사전에 탐지하고, 상담 단계에서는 맞춤형 서비스 안내를 제공할 수 있다"며 "조사·결정 과정서 자료 분석을 통해 판단을 지원하고, 사후 관리 단계에서는 부정 수급을 탐지해 지속 관리를 수행한다"고 말했다.

권 사무관은 복지 행정에 활용할 수 있는 AI 기술을 소개했다. 문서를 자동으로 읽는 광학문자인식(OCR)을 비롯한 검색증강생성(RAG), 데이터 분석 모델, 거대언어모델(LLM)이 제시됐다.

권 사무관은 각 기술은 역할에 따라 다르게 활용된다고 설명했다. 우선 OCR은 서류를 자동으로 분류하고 정보를 추출하는 데 사용된다. RAG는 정책·지침을 기반으로 안내를 제공한다. 데이터 분석 모델은 위기 징후를 탐지하며, LLM은 상담과 응대를 지원하는 역할을 맡는다.

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복지부는 민간 협력을 통해 복지 행정에 AI를 접목할 방침이다. 특히 AI 심리 케어와 지역 맞춤형 복지 안내 등 분야에서 민간 참여를 확대한다. 이를 통해 서비스 범위를 넓힌다는 구상이다.

권 사무관은 "AI 적용으로 국민은 더 편리해지고 공무원은 업무 부담을 줄이는 것이 목표"라며 "현장에서 실제로 쓰이는 AI를 만드는 데 집중하겠다"고 밝혔다.