AI 활용해 산재 예측성능 52%↑…노동부, AX 세미나 열고 사례 공유

산재 예측 모델 고도화…임금체불 예측 AI 개발 착수

산재 예측 AI 인포그래픽. [사진=고용노동부]

고용노동부는 13일 '우리 노동부 인공지능(AI) 전환(AX) 세미나'를 열고 공무원이 직접 AI을 활용해 산재 위험 사업장을 선별하는 등 행정을 혁신한 사례들을 발표했다.

노동행정인공지능혁신과는 AI 코딩 에이전트인 클로드 코드와 코덱스를 활용해 산재 예측 AI 초기 모델을 개발했다. 300만개 사업장의 산재와 감독 이력 등 데이터를 학습한 해당 모델은 사고 확률이 높은 상위 0.6%(1만9000개)의 위험 사업장을 정밀하게 선별한다.

선별된 사업장에 한정된 산재 예방 인력과 예산을 집중하면 산재를 효과적으로 감축할 수 있을 것으로 기대된다. 또 행정의 책임성과 투명성을 확보하기 위해 특정 사업장을 선정한 이유를 논리적으로 제시할 수 있도록 '설명가능한 AI'로 만들어졌다.

산재 예측 AI 초기 모델은 인간이 산재 이력 등을 바탕으로 점수를 부여해 중점 관리 대상 사업장을 정하는 방식에 비해 예측 성능을 52% 향상시켰다. 구체적으로 2024년 12월 기준 활용 가능한 데이터만으로 300만개 사업장 중 1만9000개를 선정할 때 인간이 고른 사업장에서는 193만일의 근로손실일수가 발생했다. 반면 AI가 선별한 사업장에서는 101만일 많은 294만일의 근로손실일수가 발생했다.

현장 공무원이 실무 효율을 높이기 위해 직접 개발한 도구들도 공개됐다. 강민 부산청 노동감독관이 개발한 '사운드라이터'는 수사 과정에서 확보한 방대한 통화 녹음 파일을 AI가 즉시 텍스트로 변환하는 도구다. 한이송 서울서부고용센터 주무관은 구직자의 이력과 직무 역량을 바탕으로 체계적인 서류 작성을 지원하는 'AI 자기소개서 생성기'를 개발했다.

노동부는 산재 예측 AI 초기 모델의 실무 적용 가능성을 정밀하게 검토하고 예측 성능을 고도화할 방침이다. 또 임금체불 위험 사업장을 선제적으로 관리하기 위한 '임금체불 예측 AI' 개발에도 착수한다. 이와 함께 현장의 우수한 개발 사례가 전국으로 확산될 수 있도록 공무원에게 AI 코딩 에이전트 지원과 교육을 확대한다.

김영훈 노동부 장관은 "모든 직원이 능수능란하게 AI를 활용해 임금체불 사건을 최대한 빨리 해결하고 산재 취약 사업장에는 족집게처럼 컨설팅과 예산을 지원할 수 있도록 할 것"이라며 "'우리 노동부'의 AX에 박차를 가하겠다"고 말했다.