AI가 구직자 분석해 정책 추천...고용24 맞춤 취업지원 밑그림

장기실업 위험 예측해 맞춤형 취업지원

AI 협업형 고용서비스 체계 구축 제안

고용24 누리집 갈무리[사진=고용24]

인공지능(AI)이 구직자의 취업 가능성과 장기실업 위험을 분석해 맞춤형 취업지원 정책을 추천하는 방안이 제시됐다. 단순히 일자리 정보를 검색하는 수준을 넘어 구직자의 특성과 수요를 진단해 적합한 직업훈련과 취업지원사업, 상담서비스를 맞춤형으로 연계하는 체계를 구축해야 한다는 구상이다.

한국고용정보원은 10일 '효과적인 온·오프라인 취업지원을 위한 구직자 진단도구 체계화 방안' 연구보고서를 통해 구직자의 취업 가능성과 취업 의지, 취업 방해요인 등을 종합적으로 분석해 맞춤형 취업지원을 제공하는 통합 진단체계 구축 방안을 제안했다.

앞서 정부는 지난 2023년 고용24를 출범시키며 워크넷과 고용보험, HRD-Net 등을 통합한 고용서비스 플랫폼을 구축했다. 구직자들은 고용24를 통해 채용정보 검색은 물론 직업훈련과 실업급여, 취업지원사업 등 다양한 서비스를 한 곳에서 이용할 수 있다.

고용24 개인회원은 2024년 10월 928만명에서 지난해 5월 1119만명으로 늘어나는 등 이용 규모가 확대되고 있다. 현재도 회원 특성에 따라 맞춤 훈련정보와 맞춤 일자리 정보 등을 제공하고 있다. 하지만 이용자가 필요한 정책과 서비스를 직접 찾아야 하는 경우가 많아 보다 정교한 맞춤형 추천 기능이 필요하다는 지적이 제기돼 왔다.

고용정보원은 이번 연구에서 실업급여와 국민취업지원제도, 구직자도약보장패키지 등 각 사업에서 활용 중인 진단도구가 분산 운영되고 있다고 진단했다. 진단 목적과 측정 방식이 서로 달라 구직자 특성을 종합적으로 파악하거나 서비스 간 연계에 한계가 있다는 것이다. 

구직자 특성을 보다 체계적으로 분석하고 맞춤형 서비스를 연계하기 위해 통합 진단체계 구축이 필요하다는 판단이다.

이에 따라 장기실업 위험이 높은 구직자를 조기에 선별해 집중 지원하는 데이터 기반 프로파일링 체계 도입 필요성도 제기됐다.

이미 미국, 호주, 독일 등 주요국은 장기실업 위험이 높은 구직자를 선별해 집중 지원하는 통계적 프로파일링 체계를 운영하고 있다. 특히 독일 등 유럽 국가들은 1대1 상담 중심의 고용서비스를 유지하면서도 한정된 예산과 인력을 효율적으로 활용하기 위해 통계적 분석을 활용한 '선별과 집중' 전략을 병행하고 있다는 설명이다.

고용정보원은 우리나라 역시 단순 자격심사 중심의 고용서비스에서 벗어나 데이터 기반으로 구직자 특성과 위험요인을 파악하고 이에 맞는 서비스를 제공하는 방향으로 전환할 필요가 있다고 강조했다.

이를 위해 고용행정 데이터베이스(DB)와 설명가능 인공지능(XAI)을 활용해 취업 가능성을 예측하고 한정된 고용서비스 자원을 효율적으로 배분해야 한다고 제언했다. 장기실업 위험이 높은 구직자에게는 보다 집중적인 상담과 직업훈련, 취업 알선 서비스를 제공하고 상대적으로 취업 가능성이 높은 구직자에게는 신속한 일자리 매칭을 지원하는 방식이다.

궁극적으로는 AI가 구직자 특성과 위험요인을 분석하고 상담사가 이를 바탕으로 지원 전략을 설계하는 'AI 협업형 고용서비스 체계' 구축이 목표다.

서현주 고용정보원 직업경력개발연구실 선임연구원은 "AI가 구직자 특성을 분석하고 상담사가 이를 토대로 맞춤형 서비스를 설계하는 'AI 협업형 고용서비스 체계'를 구축해야 한다"고 밝혔다.