과거 사례 유사 유형으로 후보 추려
시스템으로 징후 의심 7500건 점검
윤석열 대통령이 13일 서울 용산 대통령실 청사에서 국무회의를 주재하고 있다. 이날 회의에서 윤 대통령은 보조금 비리 엄단 의지를 피력했다. 대통령실 제공
국고보조금 누수 차단에 나선 정부가 인공지능(AI)을 활용한 부정 낌새 탐지의 적중도를 대폭 끌어올리기로 했다. 관리 시스템 내 사업자료 분석으로 올해 최소 7,500건의 의심 징후를 잡아낸다는 게 재정당국 목표다.
기획재정부 당국자는 19일 “보조금 관리 시스템을 이용한 대대적 점검을 통해 올해 7,500여 건의 부정·비리 의심 대상을 찾아낼 계획”이라며 “지난해 2.7%에 그친 AI의 부정 징후 의심 사업 탐지 적중률을 올해 두 배 수준으로 높이기 위해 방법을 강구하고 있다”고 밝혔다.
보조금 관리 주체인 기재부는 현재 사업 공모부터 신청, 신청 자격 검증, 사업자 선정, 결과 통지까지 중앙부처와 지방자치단체(지자체) 보조사업 진행 절차 전반을 관리하고 있다. 이때 이용하는 관리 시스템이 ‘e나라도움’이다. 사실상 모든 사업 데이터가 입력돼 있는 만큼 부정 의심 행위를 적발하는 데도 유용하다. 그래서 부정 개연성 사례를 발견하고 각 보조금 사업 부처에 통보하는 것도 기재부 몫이다.
다만 올해처럼 대규모 단속 목표를 설정한 것은 처음이다. 이미 상반기 3,400여 건의 부정·비리 의심 사례를 부처별로 통보한 기재부는 하반기에도 4,000건 이상을 들춰낸다는 방침이다.
보조금 부정과의 싸움에서 정부가 기대를 걸고 있는 무기 중 하나는 AI다. 신용카드 결제 대신 비정형 결제 비중이 높은 경우, 사업자 간 거래 주체가 가족인 경우 등 정부가 정형화한 과거 부정 사례와 유사한 유형을 탐색해 보조금 부정 후보군을 추리는 게 AI 역할인데, 작년까지 최종 부정 사업으로 판명된 AI 발굴 사례 비율은 3%를 밑돌았다. 재정당국은 정확도를 개선해 올해 일단 이를 5%대 후반까지 견인한다는 구상이다.
기재부의 보조금 부정 점검은 국무조정실의 보조금 감사와는 별개다. 국조실은 1~4월 최근 3년간 보조금을 받은 1만2,000여 개 민간단체 대상 감사를 벌여 1조1,000억 원 규모 사업에서 1,865건의 부정을 확인한 바 있다.
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