2026년 4월 기준, 서울시는 민원 행정에 인공지능(AI)을 효과적으로 도입하고 운영하기 위한 포괄적인 전략을 추진하고 있다. 이 전략은 크게 네 가지 핵심 요소로 나누어지며, 먼저 '챗봇 2.0'과 전용 LLM 구축이 포함되어 있다. 2025년 8월 7일부터 시행된 '챗봇 2.0' 프로젝트는 공무원의 반복적인 행정 업무를 대체하여, 효율성을 극대화하고 시민과의 소통을 강화하기 위한 것이며, 이는 AI의 도입을 통해 이루어진다.
서울시는 현재 초거대 언어모델(LLM) 구축을 진행 중으로, 이 모델은 방대한 데이터 학습을 통해 공무원들이 필요한 정보를 신속하게 제공하고 행정 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 보인다. 특히, 2026년부터는 문서 자동화와 의사결정 지원 기능이 단계를 높일 예정이다. 그에 따라 S-Brain 프로젝트가 진행 중이다. 이 프로젝트는 데이터 분석을 통한 지능형 행정 서비스를 발굴하고 제공하여 시민들에게 더욱 개선된 서비스를 제공하는 것을 목표로 하고 있다.
또한, 서울시는 데이터 분석 기반 정책과 분석 인프라 구축을 통해 스마트 행정을 구현하고 있으며, 이를 위해 63억1900만원의 예산을 투입했다. 이에 따라 21개 시정 핵심사업의 데이터를 분석하여 시민의 경제 가치를 창출하는 정책으로 연계하고 있다. 이러한 AI 혁신을 통해 서울시는 민원 서비스의 품질과 업무 효율성을 더욱 향상시킬 로드맵을 제시하고 있다.
저치구에서도 AI를 활용한 다양한 민원 혁신 사례가 진행 중이다. 시흥시에서는 '시흥지니'라는 AI 시스템이 운영되어 민원 효율성을 크게 향상시켰고, 관악구는 스마트 행정 서비스를 통해 주민과의 소통을 활성화하고 있다. 서초구는 AI 특화 도서관 운영을 통해 주민들에게 AI 체험 기회를 제공하고 있는 등 지역 단위에서도 혁신적인 AI 활용이 증가하고 있다. 이러한 사례는 서울시 전역으로 퍼져나가고 있으며, 민원 서비스의 혁신적 변화를 이루고 있다.
마지막으로, 서울시는 글로벌 AI 도입 전략을 참고하여 영국, 호주, 미국의 사례를 통해 얻은 인사이트를 바탕으로 AI 분야에서의 지속적인 발전을 꾀하고 있으며, 특히 민원 처리의 속도와 정확성을 높일 계획을 갖고 있다. 이러한 다각적인 접근은 서울시가 민원 행정 혁신을 달성하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
서울시는 2025년 8월 7일 새로운 디지털 행정 시대를 이끌기 위한 ‘챗봇 2.0’ 프로젝트를 시작했습니다. 본 프로젝트는 공무원의 반복적이고 정형화된 행정 업무를 생성형 AI를 통해 효율적으로 대체하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이로써 공무원들은 문서 검색, 규정 확인, 보고서 작성 등의 단순 업무에서 벗어나 더 높은 가치의 작업에 집중할 수 있는 환경을 조성하고자 합니다. 서울시는 AI의 도입을 통해 행정 서비스의 품질을 개선하고, 시민과의 소통을 강화하는 것을 목표로 하고 있습니다.
서울시는 자체 초거대 언어모델(LLM) 구축을 추진 중이며, 이를 통해 시현행정에서의 AI 활용성을 높이고 있습니다. 이 모델은 방대한 데이터 학습을 통해 공무원들이 필요한 정보를 신속하게 제공하며, 행정 효율성을 크게 향상시킬 것으로 기대されています. 특히, 서울시는 2026년부터 LLM을 바탕으로 문서 자동화, 의사결정 지원 등의 고도화 기능을 차례로 확대할 계획입니다.
S-Brain 프로젝트는 서울시의 AI 기반 행정 혁신을 위한 핵심 요소입니다. 본 프로젝트는 공공 부문에서 데이터를 융합하여 지능형 행정 서비스를 발굴하고, 시민들에게 고품질의 서비스를 제공하는 것을 목표로 합니다. S-Brain은 교통, 환경, 안전, 도시에 관련된 데이터를 지능적으로 분석하여, 행정의 의사결정을 지원하고, 단순 반복 업무의 자동화를 통해 효과성을 높이고자 합니다.
서울시는 데이터 분석을 기반으로 한 행정 혁신을 위해 63억1900만원을 투입하여 다양한 정책과 사업을 추진하고 있습니다. 이번 사업의 주요 목표는 데이터 기반의 스마트 행정을 구현하고, 이를 통해 시민들에게 보다 양질의 서비스를 제공하는 것입니다. 구체적으로, 서울시는 21개 시정 핵심사업의 데이터를 분석하여 종합 컨설팅을 지원하고, 공공 데이터를 활용한 시민의 경제 가치 창출을 도모하고 있습니다.
시흥시는 AI 혁신도시로의 변환을 목표로 하여 인공지능(AI) 시스템을 전략적으로 도입하고 있습니다. 특히, 시흥지니라는 생성형 AI 통합 시스템은 내부 행정망에 도입되어 공공 서비스의 효율성을 크게 향상시켰습니다. 이 시스템은 11종의 대규모언어모델(LLM)을 활용하여 문서 작성, 민원 답변, 데이터 분석 등 다양한 업무를 지원합니다. 예를 들어, 시흥지니를 통해 복지 상담 과정에서 수급 자격 판정 결과를 즉시 확인할 수 있게 되었으며, 필요 서류 목록 자동 출력 기능이 추가되어 상담 시간이 기존 약 20분에서 5분으로 줄어들었습니다. 이러한 변화는 시민 만족도를 높이는 데 기여하며, 공무원들의 반복적인 업무 부담을 줄여주는 효과를 보이고 있습니다.
또한, 시흥시는 지속적인 직원 AI 교육을 통해 공무원의 AI 활용 역량을 높이고 있습니다. 단계별 교육 프로그램을 운영하여, ‘AI를 잘 활용하는 공무원’이라는 목표를 갖고 다양한 기능을 담당할 인력을 양성하고 있습니다. 이 프로그램에는 실무 중심 교육이 포함되어 있어, AI 활용 경험을 직원 간 공유하고 업무 개선 사례를 발표하는 자리를 마련하고 있습니다.
시민을 위한 AI 서비스도 보다 친숙하게 다가오고 있습니다. 예를 들어, 24시간 AI 일자리 상담사인 ‘시흥-온’이 구현되어 시민들은 언제든지 맞춤형 일자리를 추천받을 수 있습니다. 이와 같은 다양한 AI 솔루션은 시흥시를 효과적인 행정 혁신의 모델로 자리매김하게 하고 있습니다.
관악구는 AI를 활용하여 행정 효율성과 주민 편의성을 모두 향상시키기 위해 '스마트 행정 서비스'라는 플랫폼을 운영하고 있습니다. AI 기반의 다양한 기술이 도입되어 주민이 직접 체감할 수 있는 서비스를 지속적으로 확대하고 있습니다. 관악구는 AI 기술을 통한 구정 전반의 스마트화를 위해 인공지능 기본 조례를 제정하고, 데이터 기반의 행정 서비스 추진 계획을 수립하여 효율성을 높이고 있습니다.
관악구는 챗봇을 통해 실시간 민원 상담 및 행정 안내 서비스를 제공하며, CCTV 기반의 고속 검색 시스템을 통해 사건 및 사고에 보다 신속하게 대응할 수 있도록 하고 있습니다. 또한, 전국 최초로 비콘 기반 실종아동 실시간 추적 관제 시스템을 도입하여 긴급 상황에서도 신속한 대응이 가능하도록 하였습니다.
이 외에도 관악구는 주민의 일상 생활과 밀접한 생애 주기별 맞춤형 서비스를 제공함으로써 사회 안전망을 강화하고 있습니다. 예를 들어, 고독사 위험이 있는 가구에 대한 AI 안부 확인 전화 서비스를 운영하여, 오래된 휴대폰 사용 기록 없이 AI가 직접 전화를 걸어 안부를 확인하는 시스템을 마련했습니다. AI가 응답이 없을 경우, 복지 담당자가 현장 점검을 하도록 하여 주민의 안전과 복지를 도모하고 있습니다.
서초구는 AI 기술을 활용하여 주민들의 편의성을 높이고 있으며, 이러한 노력의 일환으로 인공지능(AI) 특화 공공도서관인 우면도서관을 운영하고 있습니다. 이 도서관은 AI 기반의 다양한 도서 시스템을 도입하여 어린이들이 체험할 수 있는 '나만의 실감서재'를 구현하고 있습니다. 이는 LED 터치스크린으로 구성되어 있어 사용자가 대출한 책의 데이터를 바탕으로 AI가 개인 맞춤형 도서 목록을 추천하는 기능을 제공합니다.
또한, 서초구는 AI 기술을 기반으로 하는 다양하고 창의적인 프로그램을 통해 주민들이 심리적 안정감을 느끼고 AI에 대한 이해도를 높일 수 있는 기회를 제공합니다. 맞춤형 AI 서비스를 통해 시민은 복지, 교육 정보에 대한 직접적인 안내를 받을 수 있으며, 이를 통해 실생활 속에서 AI를 적극적으로 활용하는 방법을 배우게 됩니다.
이러한 AI 체험 프로그램은 주민들에게 새로운 문화와 교육적 기회를 제공함으로써, AI 기술이 일상생활에 자연스럽게 녹아들 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 서초구는 앞으로도 지속적으로 주민 편의성을 높이기 위한 AI 기반 서비스 개발에 힘쓸 계획입니다.
영국의 공공 부문 AI 전략은 AI 도입을 촉진하기 위한 ‘AI 섹터 딜’을 시작으로 2021년에는 안전하고 윤리적인 AI에 대한 목표를 담은 ‘국가 AI 전략’을 발표하였다. 이 전략은 공공서비스와 국방을 포함한 다양한 분야에서 AI의 활용을 촉진하고 있으며, 특히 데이터 활용과 자동화를 통해 효율성을 높이는 것을 목표로 하고 있다. 영국 정부는 2024년에는 생성형 AI를 활용한 프레임워크를 제시하여 AI 기술의 안전하고 효과적인 사용을 보장하고자 하고 있다. 이러한 발전은 영국이 AI 연구개발 분야에서 글로벌 리더의 지위를 유지할 수 있도록 도와주며, 국민의 신뢰를 구축하는 데 중요한 기여를 하고 있다.
호주는 AI 기술 도입을 통해 정부 서비스가 더욱 효율적으로 제공될 수 있도록 하려는 노력을 지속하고 있다. 정부는 AI 기술을 활용하여 시민과의 소통을 증진시키고, 공공 서비스의 품질을 높이는 방안을 마련하고 있다. 특히, 호주는 시민의 의견을 반영하기 위한 AI 활용 방안을 통해 주민 참여를 유도하고 있으며, 이를 통해 정부의 투명성과 신뢰성을 증진시키려 하고 있다. 각 주정부 또한 AI 프로젝트를 통해 공공서비스 혁신을 위한 구체적인 전략을 점진적으로 개발 중에 있다.
미국은 AI를 정부의 운영 효율성을 높이는 중요한 자원으로 보고, 연방 및 주 정부에서 여러 차례 AI 도입 관련 정책을 수립하고 있다. 특히 워싱턴주에서는 AI 프로젝트로 정부 서비스를 학습하고 개선하기 위한 구체적인 프로그램을 진행하고 있으며, 각 주의 고유한 수요에 맞춘 AI 솔루션이 개발 중이다. AI를 통한 범죄 예방 및 도시 안전 강화 등 다양한 분야에서 활용되고 있는 만큼, 민간 및 공공 부문에서의 협력도 점차 확대되고 있다.
세계은행은 개발도상국의 AI 도입을 지원하기 위해 다양한 프로젝트를 시행하고 있다. AI 기술이 정부의 효율성을 향상시키고, 공공 서비스의 질 개선을 이끌어낼 수 있는 가능성을 강조하며, 이를 활용한 여러 사례를 제시하고 있다. 주요 지원 내용으로는 AI 기술 활용을 통한 서비스 개선과 정책 설계 지원 등이 있으며, 특히 방역, 환경 모니터링, 재정 관리를 위한 AI 활용 등이 있다. 이러한 국제 협력은 정책당국이 AI 도입과 관련된 지침을 마련하고, 다양한 이해관계자와의 협업을 통해 AI의 잠재력을 극대화할 수 있도록 돕고 있다.
예를 들어, 세계은행은 아이티에서 AI 기반의 데이터 분석을 통해 정부의 행정 효율성을 높이고 있으며, 이를 통해 국민의 생계 개선과 공공 서비스의 접근성을 높이고 있다. 또한, 이러한 혁신 기술을 구현하기 위한 교육 및 인프라 구축에도 힘쓰고 있으며, 공공부문에서 데이터 분석의 중요성을 부각시키고 있다. 이러한 노력을 통해 개발도상국의 AI 활용 수준을 제고하고, 궁극적으로는 경제 성장 및 사회적 발전을 이루고자 하고 있다.
많은 지방정부가 AI를 도입하여 공공서비스를 개선하려는 노력을 기울이고 있으나, 여전히 해결해야 할 여러 과제가 존재한다. 특히, 기술적 인프라가 부족한 작은 지방정부와 농촌 지역에서는 AI 솔루션의 효과적인 적용이 어렵다. 이들 지역은 과거의 시스템에 의존하고 있어 기존 인프라와의 통합이 어려우며, AI 기법을 충분히 활용할 수 있는 인력이 부족하다.
그러나 AI 도입은 공공서비스의 질 향상과 비용 절감을 이끌어낼 수 있는 유망한 기회를 제공하고 있다. 예를 들어, AI 기반의 데이터 분석을 통해 주민의 요구를 예측하고 자원을 효과적으로 배분할 수 있는 방안이 마련되고 있다. 일부 지방정부에서는 AI 기술을 시험 운전하여 소규모 프로젝트를 성공적으로 추진한 사례도 있으며, 이러한 긍정적인 결과는 더 많은 지방정부가 AI 도입에 나설 수 있도록 독려하고 있다.
또한, 시민 참여를 강화하기 위한 방안으로 AI를 활용한 여론 조사 및 의견 수렴 방식이 도입되고 있어, 지방정부의 변화를 이끌어낼 소중한 기회로 작용할 수 있다. 이러한 기회는 향후 AI 기술이 지방정부 운영의 중요한 일환으로 자리잡는 데 큰 역할을 할 것이라고 전망된다.
서울시는 인공지능 기술을 민원 업무에 도입함으로써, 처리 속도와 정확성을 높이기 위한 자연어 처리(NLP) 기반의 민원 자동 분류 및 응답 시스템을 구현할 계획이다. 이 시스템은 시민들이 제기하는 민원을 자연어로 인식하고, 이를 분류하여 적절한 부서로 신속하게 전달하는 역할을 한다. 예를 들어, 일반적인 문의 사항이 '교통 관련 민원'인지 '환경관리 요청'인지 자연어 처리 기술을 통해 자동으로 식별하게 된다. 이를 통해 민원 처리 과정에서 발생할 수 있는 인적 오류를 최소화하고, 전체적인 처리 시간을 단축할 수 있다. 또한, AI가 학습한 데이터를 바탕으로 자주 발생하는 민원 유형을 사전에 분류하여 보다 신속한 대응이 가능해진다.
민원 업무의 효율성을 극대화하기 위해 예측 분석 기술이 도입될 예정이다. 이 기술은 민원 발생 패턴을 분석하여 특정 상황에서 우선적으로 처리해야 할 민원을 예측하도록 설계된다. 예를 들어, 특정 날씨 조건이나 지역사회 이벤트와 같은 외부 요인에 따른 민원 증가 추세를 데이터 분석을 통해 파악하고, 이를 바탕으로 특정 시간대 혹은 사건 발생 이전에 미리 대비할 수 있도록 지원할 수 있다. 이러한 방식은 민원 대처에 대한 준비성을 높이고, 시민들이 만족할 수 있는 빠른 서비스를 제공하는 데 기여할 것으로 예상된다.
서울시는 민원 처리 업무를 통합적으로 관리하고 운영할 수 있는 AI 플랫폼의 설계를 계획하고 있다. 이 플랫폼은 기존의 분산된 민원 처리 시스템을 통합하여 단일 운영 시스템을 구현하는 것을 목표로 한다. 이러한 시스템을 통해 모든 민원 데이터와 처리 현황이 중앙 집중식으로 관리되며, 분석 및 리포팅도 손쉽게 가능합니다. 이를 통해 시민들은 원스톱 서비스 제공을 경험하게 되며, 행정 기관은 운영 효율성을 강화할 수 있다. 통합 플랫폼은 AI 기술을 통해 자동화된 업무 흐름을 갖추고, 민원 처리 과정에서 발생하는 다양한 질문에 대해 즉각적으로 응답할 수 있는 능력을 갖출 것으로 기대된다.
AI 기반의 민원 시스템 도입에 있어 가장 중요한 요소 중 하나는 보안과 윤리, 그리고 운영 거버넌스 체계를 갖추는 것이다. 서울시는 사용자와 민원 정보 보호를 위해 다양한 보안 프로토콜을 설정할 계획이다. 예를 들어, 민원 처리 과정에서 수집된 개인정보는 철저하게 암호화되어 저장되며, 정보에 대한 접근은 철저한 인증 절차를 통해 관리된다. 또한, AI의 결정 과정에 투명성을 부여하고 시민들이 신뢰할 수 있도록 윤리적 기준을 수립할 예정이다. 운영 거버넌스 측면에서는 AI 시스템의 지속적인 모니터링과 평가를 통해 시스템 개선을 도모하고, 시민의 피드백을 반영하는 체계적 관리 방안이 마련될 것이다.
서울시의 민원 행정 혁신은 AI 기술을 통한 멀티 레이어 프로젝트의 통합 운영을 통해 실질적인 성과를 기대할 수 있다. 특히, 챗봇 2.0, 전용 LLM 구축, S-Brain 플랫폼, 그리고 데이터 분석 기반 정책은 상호 연계됨으로써 민원 처리의 효율성과 품질을 높이는 데 기여할 것이다. 현재 서울시 자치구에서 제공되고 있는 다양한 AI 민원 서비스는 사용자 체감형 서비스로서 시민 만족도를 크게 향상시키고 있으며, 이는 전반적인 행정 생산성의 증대에 기여하고 있다.
또한, 해외 사례 분석을 통해 드러난 것처럼, 자연어 처리, 예측 분석 및 통합 거버넌스 체계의 구축은 필수적인 요소로 부각된다. 따라서, 서울시는 앞으로 AI 기반의 통합 민원 처리 플랫폼을 더욱 강화하여, 데이터 품질 및 보안, 윤리 기준을 철저히 준수해야 한다. 이를 위해 모든 직원에 대한 교육 및 지속적인 모니터링 체계를 설정하여, 시민들에게 보다 신뢰할 수 있는 디지털 행정 서비스를 제공하는 것이 중요하다.
결국, 이러한 종합적인 노력을 통해 서울시는 민원 처리의 속도와 정확성을 한층 높이고, 행정 서비스의 질을 개선함으로써 시민의 신뢰를 구축할 것이며, 나아가 글로벌 공공 행정 혁신의 선도적인 모델로 자리매김할 것으로 예상된다. 특히 향후 AI 기술이 더욱 고도화됨에 따라, 서울시는 새로운 방향성을 제시하며 전 세계적으로 AI 기반 행정 서비스의 모범 사례로 자리 잡을 가능성이 크다.