부산행정 바꿀 AI 6선

부산광역시가 데이터와 인공지능을 행정 현장의 문제 해결에 연결한다. 부산시는 2026년 10월 16일 오후 2시부터 5시까지 HJ컨벤션센터 7층 세미나실에서 제3회 부산광역시 데이터·AI 활용 경진대회 최종 발표회를 개최한다.

이번 대회는 부산시 직원들이 역량 강화 교육을 통해 익힌 데이터 분석과 인공지능 활용 기술을 실제 업무에 적용하고, 시민이 체감할 수 있는 행정 개선 방안을 발굴하기 위해 마련됐다. 정책 지원과 민원 대응, 검사 결과 입력, 시설 점검, 공연문화 생활권 분석 등 서로 다른 행정 분야에서 나온 6개 과제가 최종 발표 무대에 오른다.

교육과 대회를 하나로 연결

부산시는 직원들이 실무 교육 과정에서 습득한 기술을 행정 현장에 적용할 수 있도록 관련 경진대회를 매년 추진해 왔다. 올해는 교육과 대회를 따로 운영하던 기존 방식에서 벗어나, 교육 과정에서 발견한 현장의 문제와 해결책을 곧바로 대회 출품작으로 연계했다.

이 같은 운영을 통해 총 666건의 실무 결과물이 제출됐다. 2024년과 2025년보다 제출 규모가 크게 늘어난 가운데, 두 차례의 서류 심사를 통과한 과제들은 전문가 컨설팅을 거쳐 최종 발표회에 진출했다. 단순한 아이디어 제시에 머무르지 않고 교육, 문제 발굴, 기술 적용, 발표와 평가를 하나의 과정으로 묶었다는 점이 이번 대회의 핵심이다.

최종 발표회 운영 개요

발표회에서는 사전 심사를 거친 6개 과제의 개발 배경과 적용 기술, 업무 개선 효과가 소개된다. 평가 결과는 2차 서류심사와 현장 발표심사를 합산해 결정된다.

행정 현장을 겨냥한 우수과제 6선

최종 진출 과제들은 행정 업무의 단순 자동화에만 초점을 맞추지 않는다. 흩어진 정책 자료를 찾아 연결하고, 반복되는 수기 입력을 줄이며, 현장 점검과 민원 초기 대응 시간을 단축하는 등 실제 업무 과정에서 확인된 불편을 해결하는 데 무게를 뒀다.

공공 데이터와 인공지능을 결합해 처리 시간을 줄이고 정확성을 높이는 것이 6개 과제를 관통하는 방향이다.

공문과 메신저 업무를 자동 정리

모노트리거는 공문과 메신저에 담긴 업무 내용을 인공지능으로 분석하는 과제다. 분석 결과에 따라 일정과 폴더를 자동으로 생성하도록 설계해, 직원이 여러 업무 정보를 직접 분류하고 정리해야 하는 과정을 줄이는 데 목적을 둔다.

행정업무에서 반복적으로 발생하는 일정 등록과 자료 분류를 하나의 흐름으로 연결함으로써 실무자가 주요 업무에 집중할 수 있는 기반을 마련한다.

검사 결과의 반복 입력 줄인다

보건환경시험 통합플랫폼 자동화 과제는 검사 결과를 여러 프로그램에 수기로 입력하던 업무 방식을 개선한다. 문서에 담긴 정보를 자동으로 추출해 필요한 시스템에 활용하도록 하는 방식이다.

기존에는 검사 문서 1건을 작성하는 데 3분 20초가 걸리고 수기 입력도 18회 필요했다. 인공지능 기술을 적용하면 문서 작성 시간은 20초로 줄고 수기 입력은 3회로 감소할 것으로 제시됐다. 반복 입력에 따르는 번거로움을 낮추고 문서 처리 속도를 높이는 개선안이다.

회의록과 예산서 통합 검색

의정 및 정책지원 데이터 통합 시스템은 여러 곳에 흩어진 회의록과 예산서를 한곳에 모으는 과제다. 인공지능이 질문과 관련된 자료를 찾아 출처와 함께 답변하도록 구성해, 필요한 정책 자료를 일일이 검색하고 대조하는 업무를 지원한다.

자료의 위치가 서로 다를 때 발생하는 탐색 부담을 줄이고, 답변의 근거가 되는 자료를 함께 확인할 수 있도록 하는 것이 주요 내용이다.

현장 점검 속도를 높이는 기술

현장 점검용 무선통신망 시그널 트래커는 생성형 인공지능을 이용해 무선 신호와 설비 기준을 연계 확인하는 앱이다. 현장에서 측정한 내용과 점검 기준을 신속하게 대조하고 기록하는 데 초점을 맞췄다.

기존 현장 설비 점검에서는 측정 준비에 4분, 결과 대조와 기록에 40초가 소요됐다. 과제에서 제시한 적용 결과에 따르면 측정 준비는 5초, 대조와 기록도 5초로 단축된다. 현장 업무의 준비와 확인 절차를 간소화해 점검 효율을 높이는 방안이다.

차량 민원 초기 대응 3분 목표

차량 민원 처리 지원체계는 내부망에서 사용하는 전용 인공지능을 구축하는 과제다. 접수된 차량 민원을 선별하고 유사 사례를 검색하며, 이를 바탕으로 보고서 초안까지 작성하도록 지원한다.

기존에는 민원 사례 선별과 초기 대응에 17분에서 58분이 소요됐다. 시스템을 적용하면 초기 대응 시간을 3분으로 단축할 수 있다는 개선 효과가 제시됐다. 급정거 예방 관리도 함께 다루며, 차량 관련 민원 업무의 초동 단계에서 필요한 판단과 문서 작성을 지원한다.

공연문화 생활권을 데이터로 분석

부산 공연문화 생활권 진단 전략은 공연 홍보와 관객 확대에 데이터를 활용하는 과제다. 시민의 거주 거리와 연령대 등을 결합해 분석하고, 그 결과를 바탕으로 맞춤형 관객 확대 전략을 마련한다.

공연 정보를 일률적으로 전달하는 방식에서 나아가 시민의 생활권과 연령 특성을 함께 살펴보는 접근이다. 행정 내부의 업무 개선뿐 아니라 시민의 문화생활과 관련된 정책 분석까지 데이터 활용 범위를 넓혔다.

수치로 확인하는 개선 목표

제시된 수치는 인공지능과 데이터 기술이 반복 업무를 얼마나 줄일 수 있는지 보여주는 지표다. 문서 작성과 현장 점검, 민원 대응처럼 시민 서비스와 맞닿은 업무의 처리 속도를 높이고 수작업 절차를 줄이는 데 초점이 맞춰졌다.

시민 체감형 행정으로 확장

부산시는 이번 대회에서 발굴된 우수 사례를 지속해서 보완하고 시정 전반에 정착시킬 계획이다. 직원들의 단순 반복 업무를 줄이면 정책 판단과 시민 서비스처럼 집중이 필요한 핵심 업무에 더 많은 역량을 투입할 수 있다는 구상이다.

교육에서 익힌 기술을 현장의 문제 해결로 연결하고, 검증된 과제를 실제 행정에 확산하는 과정이 이번 경진대회의 중심이다. 부산시는 데이터와 인공지능을 활용해 시민이 일상에서 체감할 수 있는 빠르고 정확한 행정 서비스 발굴을 이어간다는 방침이다.