공공기관 AI 도입, 2026년에 달라진 네 가지 기준

들어가며: 1년 전의 계획, 지금의 현실

2025년 7월 30일, 당시 기획재정부(현 재정경제부)는 「공공기관 AI 활용 활성화 방안」을 발표했습니다. 공공기관이 AI 도입과 활용을 앞장서서 이끌게 하겠다는 계획이었습니다.

2025년, 공공기관 AI의 출발점

계획이 나온 배경에는 아직 낮은 활용 수준이 있었습니다.

• 활용 수준: 공공기관 종사자 설문에서 5점 만점에 평균 2.7점

• 활용 분야: 챗봇, 자동 응답, 문서 검색 등 일부 영역에 집중

• 직원 인식: AI에 대체로 긍정적이지만, 실행 체계와 제도 부족이 한계로 꼽힘

당시 발표에는 이미 AI를 쓰고 있던 공공기관 사례 세 가지도 함께 소개되었습니다.
그중 산재 분야는 1년 사이 실제 성과가 숫자로 나왔습니다.

산재 요양일수 예측 시스템

근로복지공단은 산재 신청서를 AI로 분석해 신속하게 처리할 건을 가려내고,
AI 치료기간 예측 모델로 주치의 진료계획서를 미리 검증합니다.

재해재난 감시 AI

CCTV와 열화상 영상으로 화재나 재해 징후를 실시간으로 감지하고
조기에 경고하는 방식입니다.

기업진단 자동화

정책 자금을 지원할 기업을 고를 때,
기업이 낸 자료를 바탕으로 기업 상태를 진단하는 일을 AI가 돕는 방식입니다.

세 사례는 모두 사람이 반복해서 살피던 자료를 AI가 먼저 걸러 준다는 공통점이 있습니다.

1년 뒤, 계획은 숫자가 되었습니다

1년이 지난 지금, 계획은 실제 제도와 숫자로 나타났습니다.

이 밖에도 계획에는 AI 소위원회와 AI 서포터즈 구성, AI 전담 인력 확충, 통합공시 「AI 활용 현황」 항목 신설이 담겼습니다.

예산과 제도가 갖춰지자, 공공기관이 던지는 질문이 바뀌었습니다.

2026년, 공공기관이 AI 도입에서 따지는 네 가지

1. 어떤 업무에 쓸 것인가

문제

• 한국행정연구원 조사(2026년 8월)에서 AI 전환의 가장 큰 장애요인은 「AI를 활용할 업무가 제한적」이었습니다. 중앙부처 36.5%, 지자체 30.8%가 이렇게 답했습니다.

• 예산을 따려고 AI라는 이름부터 붙이고 내용은 나중에 채우는 「간판만 AI」 사업이 늘었다는 지적도 나왔습니다.

해결: 기술이 아니라 업무에서 출발합니다

• 사람이 반복해서 읽고, 대조하고, 옮겨 적는 서류 업무를 첫 대상으로 고릅니다.

• 예를 들면 신청서와 증빙 검토, 정산 서류 대조, 손글씨 서식 입력 같은 일입니다.

• 이런 업무는 처리 건수와 단계가 분명해서 도입 전과 후를 숫자로 비교할 수 있습니다. 경영평가에 낼 실적도 여기서 나옵니다.

한국딥러닝은 이런 서류 업무를 맡는 AI 에이전트 DEEP Agent를 선보였습니다.
문서의 배치와 내용을 함께 이해하는 시각언어모델(VLM)로 서류를 읽고, 필요한 정보를 뽑아 다른 서류와 대조한 뒤, 확인이 필요한 항목만 담당자에게 넘깁니다.
자세한 내용은 아래 페이지에서 확인하실 수 있습니다.

AI 에이전트 솔루션·업무 자동화 | DEEP Agent | 한국딥러닝

서류를 읽고, 팀의 기준으로 검증하고, 기간계 입력까지 끝내는 에이전트. 사내 규정을 근거로 답하고 데이터를 분석하는 에이전트까지 고객사 내부망 안에서 씁니다.

https://koreadeep.com/ko/platform/agent

2. 들여온 AI가 제대로 일하는지 어떻게 확인할 것인가

문제

• 감사원이 공공부문 AI의 신뢰성을 감사한 뒤, 공공부문에는 AI 성능을 검증하는 절차가 미흡하다는 지적이 나왔습니다.

• 서류 업무에서는 이 문제가 더 자주 생깁니다. 서식이 바뀌거나 뽑을 항목이 늘면, 어제까지 맞던 AI가 오늘은 틀린 값을 낼 수 있습니다.

해결: 도입할 때 정한 기준으로 운영 중에도 검증합니다

한국딥러닝은 2026년 9월 문서 AI 운영 플랫폼 DEEP Ops를 출시했습니다.
현업 담당자가 추출 기준을 자연어로 고치면 재학습 없이 반영되고, 같은 문서로 버전별 정확도를 비교한 뒤 승인한 버전만 운영에 올립니다. 자세한 내용은 아래 글에서 확인하실 수 있습니다.

잘 만든 문서 AI가 2년 만에 멈춰서, DEEP Ops를 출시했습니다

법령과 양식이 바뀌면 문서 AI는 멈춥니다. 한국딥러닝이 MLOps 다음 단계인 VLM Ops와 문서 AI 운영 플랫폼 DEEP Ops를 출시했습니다. 자연어로 기준 변경, 버전 비교, 무개입률 측정까지 실제 화면으로 확인하세요. | ABOUT AI, KDL NEWS

https://koreadeep.com/blog/deep-ops-document-ai-operations

3. 보안 규정 안에서 어떻게 운영할 것인가

문제

• 2026년 공공기관은 국가망보안체계(N2SF)를 실제 업무에 적용하는 단계에 들어섰습니다.

• N2SF는 망분리를 없애는 제도가 아닙니다. 정보를 세 등급으로 나누고, 등급에 맞는 보안 통제를 적용합니다.

• 기관들이 가장 어려워하는 부분은 이 등급 분류입니다.

해결: 서류 등급부터 확인하고, 민감 서류는 내부망 안에서 처리합니다

• 업무에 들어오는 서류가 어느 등급인지 먼저 확인합니다.

• 민감한 서류를 다루는 업무라면, AI를 기관 내부망에 설치하는 온프레미스 방식이 현실적입니다. 서류가 기관 밖 서버로 나가지 않습니다.

• 아래에서 소개할 IBK기업은행 실증도 은행 내부망 안에서 진행되었습니다.

4. AI가 낸 결과를 누가 책임질 것인가

문제

• 한국행정연구원 조사에서 AI 결과물의 법적 책임과 최종 승인 주체가 불분명하다는 응답이 중앙부처 11.8%, 지자체 19.1%였습니다.

• 책임의 경계가 흐리면 현장은 AI 결과를 처음부터 다시 확인하게 되고, 도입 효과도 사라집니다.

해결: AI가 판단을 준비하고, 사람이 결정하는 구조로 설계합니다

이렇게 역할을 나누면 결과를 설명할 수 있고, 사람과 AI의 책임 경계도 분명해집니다.

한국딥러닝이 공공 영역에서 검증한 방식

앞의 네 가지 기준은 한국딥러닝이 공공기관, 금융 공공기관과 함께 일하며 확인해 온 것이기도 합니다. IBK기업은행을 제외한 기관명은 밝히지 않습니다.

IBK기업은행: 보이스피싱 피해구제 서류 업무 실증

IBK기업은행 금융소비자지원부와 한국딥러닝은 금융권 최초로 VLM 기반 AI 에이전트를 보이스피싱 피해구제 서류 업무에 도입해 실증했습니다.

• 기간: 2026년 4월부터 8월까지

• AI 에이전트가 맡은 일: 서류 분류, 정보 추출, 피해 경위를 읽고 범죄 유형 추론

• 검수 구조: 문자 인식 엔진(AI-OCR)과 VLM의 결과를 대조하고, 신뢰도가 낮은 항목은 담당자가 확인

• 운영 환경: 은행 내부망 안 온프레미스

• 결과: 실증 평가에서 서류 처리 단계의 처리시간 88% 단축

• 이후: 「2026 공공기관 AI 혁신 성과대회」 우수과제 30건에 선정,
  내년 상반기 실제 업무 도입 예정

공공기관과 함께한 검증

도입 전에 확인할 네 가지

AI 도입을 내년 사업 계획에 담으려 한다면, 아래 네 가지를 먼저 정리해 두시길 권합니다.

자주 묻는 질문

공공기관이 AI를 도입하면 어떤 효과를 기대할 수 있나요?

가장 먼저 나타나는 효과는 반복 서류 업무에 드는 시간이 줄어드는 것입니다. 담당자는 읽고, 옮겨 적고, 다시 확인하던 시간을 판단과 민원 응대에 쓸 수 있습니다. IBK기업은행 실증에서는 실증 평가 기준으로 서류 처리 단계의 처리시간이 88% 줄었습니다. 다만 효과의 크기는 업무와 서류에 따라 다르므로, 도입 전에 평가 기준을 정해 두고 측정해야 합니다.

내부망(폐쇄망)에서도 AI 에이전트를 쓸 수 있나요?

네. 한국딥러닝의 AI 에이전트는 기관 내부망에 온프레미스 방식으로 설치할 수 있어, 서류가 외부 서버로 나가지 않습니다. IBK기업은행 실증도 은행 내부망 안에서 진행되었습니다.

표와 항목이 복잡한 행정문서도 처리할 수 있나요?

네. 광역자치단체 두 곳과 진행한 검증에서 행정문서의 구조 요소를 모두 검출했습니다. 표, 항목, 계층 구조를 함께 인식해 AI가 활용할 수 있는 데이터로 바꿉니다.

AI가 틀린 값을 내면 누가 책임지나요?

최종 판단은 담당자가 합니다. AI는 신뢰도가 높은 항목만 자동으로 처리하고, 낮은 항목은 담당자에게 넘깁니다. 추출 기준을 바꿀 때도 버전별 성능을 비교한 뒤 승인한 버전만 반영하므로, 언제 어떤 기준으로 처리했는지 추적할 수 있습니다.

마무리하며: 이제는 검증할 수 있는 AI가 필요합니다

2025년이 공공기관에 AI를 들이자고 약속한 해였다면, 2026년은 들여온 AI가 실제로 일을 하는지 따져 묻는 해입니다. 예산과 제도는 이미 마련되었습니다. 남은 일은 세 가지입니다.

• 맡길 업무를 고르고

• 성과를 잴 기준을 정하고

• 그 기준대로 검증하며 운영하는 것

이 과정을 거친 AI가 기관의 실적이 되고,
나아가 국내 AI 생태계의 수준도 끌어올리게 될 것입니다.

기관의 서류 업무 가운데 AI 에이전트에게 맡길 수 있는 범위가 궁금하시다면,
아래에서 상담을 신청하실 수 있습니다.

참고 자료

• 기획재정부, 「공공기관이 AI 도입·활용 선도조직으로 나선다」, 2025-07-30

• 파이낸셜뉴스, 2026년도 공공기관 경영평가편람 보도, 2025-12-23

• 디지털데일리, 「예산 따내려 '간판만 AI' 사업 넘쳐…국민 혈세가 샌다」, 2026-08-05

• 뉴시스, 한국행정연구원 「공공부문 AX 추진 장애요인 분석」 보도, 2026-08-07

• 뉴스토마토, 「공공부문 AI 도입 확산…'기본권 침해·도입실태 파악 미흡'」, 2026-01-12

• 바이라인네트워크, 「공공도 AI 쓰도록…KISA "N2SF, 실제 적용 단계로"」, 2026-03-16

• 헤럴드경제, 「AI가 산재 심사…처리기간 30% 단축 'K-산재보험' 본격화」, 2026-03-24

• 2026 공공기관 AI 혁신 성과대회 보도, 2026-10-28