PUBLIC SECTOR
공공기관 AI 도입
민원 챗봇과 AI 콜봇으로 대국민 상담을, 내부 지식검색(RAG)으로 행정 업무를 자동화합니다.
폐쇄망 안에 그대로 구축하는 온프레미스 방식이라, 기관 데이터를 밖으로 내보내지 않고도 AI를 쓸 수 있습니다.
개요
공공기관 AI가 하는 일
공공기관의 AI는 민원을 대신 받는 데서 시작해, 직원이 규정과 자료를 찾는 일과 쌓인 민원에서 문제를 읽어내는 일까지 세 갈래로 쓰입니다.
데이터 반출 금지와 환각 방지 요구가 민간보다 엄격하게 적용되고, 기관마다 흩어진 서비스를 하나로 묶어야 하는 경우도 많다는 점이 공공만의 조건입니다.
대국민 상담 자동화
제도 안내, 신청 방법, 서류 준비, 처리 현황 문의를 민원 챗봇과 AI 콜봇이 24시간 받습니다. 단순 안내는 AI가 끝까지 처리하고, 복잡한 상담만 담당자에게 넘기는 공공 AICC 방식입니다.
직원 업무 지원
법령과 지침, 내부 규정, 각종 서식을 질문 한 번으로 찾는 공공 지식검색입니다. 문서에서 근거를 찾아 답하는 RAG 방식이라, 담당자가 자료를 뒤지며 쓰던 시간을 줄입니다.
민원 분석
민원과 상담 내용을 자동으로 분석해 반복되는 불편 사항과 제도 개선 지점을 찾아냅니다. 대국민 서비스 개선의 근거 자료가 됩니다.
과제
공공기관 AI 도입을 가로막는 것들
기술이 좋아도 보안 검토를 넘지 못하면 도입할 수 없습니다.
공공기관 AI 도입에서 반드시 풀어야 하는 네 가지 문제입니다.
기관 데이터를 외부로 내보낼 수 없습니다
공공기관은 국민의 개인정보와 비공개 자료를 다루고, 상당수 업무가 폐쇄망 안에서 이뤄집니다. 외부 클라우드 AI 서비스로 데이터를 보내는 순간 보안 검토 대상이 됩니다.
국민은 행정 용어로 묻지 않습니다
같은 제도를 두고 공식 명칭과 일상 표현이 뒤섞입니다.
단어를 그대로 맞추는 기존 검색으로는 원하는 안내를 찾아내지 못합니다.
잘못된 안내는 곧 민원이 됩니다
지원 자격이나 신청 기한을 잘못 안내하면 국민이 권리를 놓칩니다. 공식 데이터로 확인되지 않는 답변은 행정에서 쓸 수 없습니다.
문의가 특정 시기에 몰립니다
제도 시행일과 신청 기간에 문의가 집중됩니다. 인력을 늘려도 평시에는 남고, 몰릴 때는 여전히 부족합니다.
솔루션
다이퀘스트는 이렇게 해결합니다
공공 부문이 요구하는 조건은 결국 셋으로 모입니다.
국민의 말을 정확히 알아듣고, 근거 있게 답하고, 기관 데이터는 밖으로 내보내지 않는 것입니다.
국민이 말한 그대로 알아듣습니다
행정 용어를 몰라도 됩니다. 국민이 쓰는 말에서 무엇을 묻는지 읽어 필요한 안내로 바로 연결합니다. 규칙·통계·딥러닝을 함께 쓰는 앙상블 의도분석 방식입니다.
공식 자료가 없으면 답을 만들지 않습니다
내부 자료에서 근거를 먼저 찾고 그 내용으로만 답합니다. 근거가 없는 질문에는 답변 자체를 생성하지 않도록 설계합니다. 대한법률구조공단에 적용한 원칙입니다.
기관 데이터가 밖으로 나가지 않습니다
자체 개발한 언어모델을 써서 데이터를 외부로 반출하지 않는 구조로 구축합니다. 폐쇄망 안에 그대로 올릴 수 있습니다.
전화 상담까지 자동화합니다
텍스트로 묻는 챗봇보다 말로 하는 콜봇이 예외 상황이 훨씬 많습니다. 전화 수신·ARS·음성인식·상담사 연결이 맞물려야 해서, 오래 쌓은 경험이 있어야 안정적으로 돌아갑니다.
몰리는 시기에도 대기가 없습니다
자격시험 접수, 장학금 신청, 연말정산처럼 문의가 한꺼번에 몰리는 시기에도 동시에 응대합니다. 사람을 늘리지 않아도 됩니다.
안내 기 준이 흔들리지 않습니다
지침이 바뀌면 지식을 한 곳에서 고쳐 모든 채널에 같게 반영합니다. 담당자에 따라, 채널에 따라 다른 안내가 나가는 일을 막습니다.
도입사례
공공기관은 이렇게 쓰고 있습니다
대한법률구조공단
전세사기·임금체불·범죄피해처럼 법을 몰라 제때 구제받지 못하는 상황을 줄이기 위해 법률구조플랫폼을 구축했습니다. 데이터 전처리(OKMS)·검색(Q-RAG)·대화 흐름 제어(Infochatter)·자체 언어모델·텍스트마이닝(D-Platform)을 엮은 구조이며, 공식 자료가 없는 질문에는 답변을 만들지 않도록 설계했습니다.
한국수력원자력
방대한 내부 규정과 보고서에서 필요한 근거를 찾기 어려웠습니다. RAG 기반 지식검색으로 근거 문서를 제시하며 답해, 담당자가 자료를 뒤지던 시간을 줄였습니다.
한국전력공사
단순 문의까지 상담원이 직접 받아 대기시간이 길었습니다. FAQ 챗봇이 단순 문의를 먼저 처리해 고객센터 대응 속도를 높였습니다.
서울교통공사
내부 VOC와 소셜 데이터가 따로 관리돼 안전 이슈를 미리 감지하기 어려웠습니다. 두 데이터를 함께 분석해 잠재 위험에 선제 대응하고 민원 응대 절차를 줄였습니다.
식품의약품안전처
온라인에 올라오는 불법 유통 게시물을 사람이 일일이 찾기 어려웠습니다. 수집 범위를 넓히고 검색 정확도를 높여 위해 요소를 신속 히 탐지·차단합니다.
법원도서관
법률 정보와 판결문이 흩어져 있어 주제별로 찾기 어려웠습니다. 열린 법률지식백과로 판결문 시스템을 연동해 세부 주제별 검색을 제공합니다.
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