개요
전 세계 정부 기관에서는 공공 서비스 제공 분야에서 직면한 핵심 과제를 해결하기 위해 지속적으로 인공지능(AI)과 머신 러닝을 도입하고 있습니다. 이를 통해 시간 소모적이고 비용이 많이 드는 복잡한 프로세스를 간소화하고 있습니다. 데이터 관리와 분석부터 운영 지원에 이르기까지 대중의 요구 사항을 충족하는 서비스를 지원하기 위해 AI 툴을 개발하고 분야에 맞게 응용하는 것은 공공 부문의 트랜스포메이션과 현대화를 끌어 나가는 데 있어 상당히 중요합니다.
정부 기관의 다양한 부서 전반에서 AI를 활용하는 새로운 방법을 모색함에 따라, 공공 부문 기관에서의 두 가지 주요 AI 응용 분야가 두드러지고 있습니다. 첫 번째로 예측 AI는 과거 데이터를 사용하여 미래의 이벤트와 추세를 예측하여 리스크를 완화합니다. 생성형 AI는 방대한 데이터세트를 학습하여 콘텐츠를 생성하고, 번역하고, 수정합니다. 그 결과 인공지능은 고객의 민원 청구 프로세스를 간소화하고 정확성을 높이며, 사기 탐지와 방지를 지원하고, 수동 워크로드를 줄이고, 데이터 예측을 개선하게 됩니다.
공공 부문 AI 구현의 이점은 무엇인가요?
AI의 발전을 통해 기관은 전반적인 경험을 획기적으로 개선하여 시민들이 정부 기관 서비스와 상호작용하는 방식을 혁신하고 더욱 원활한 경험을 제공할 수 있습니다. 정책 입안자와 그 외 공공 부문 행정 담당자는 관할 지역 시민에게 더욱 효과적인 서비스를 제공하고 정부 리소스를 효율적으로 배분할 수 있게 됩니다.
공공 서비스 제공 범위를 확장하기 위해 AI를 도입하고자 하는 정부 기관은 AI 구현으로 여러 이점을 얻을 수 있습니다. 예를 들면 여러 소스의 데이터를 선별하여 기존 청구를 더 효율적으로 관리하거나, 사기를 예측하고, 식별하고, 방지하는 데 도움이 되는 최신 정보를 취득하고 배포할 수 있습니다.
개선된 데이터 배포 프로세스를 통해 행정 담당자는 청구의 우선순위를 지정하고 효율적으로 확인할 수 있으므로 전반적인 청구 프로세스가 간소화됩니다. 이는 청구인, 정책 입안자, 정치인에게 전달되는 정보의 정확도와 속도를 높이는 데 도움이 됩니다. 또한 공공 부문 알고리즘에 데이터를 통합하면 정부 기관이 시민의 요구 사항을 예측하고 공공 부문 행정 담당자가 서비스 가용성을 관리하고 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
AI의 주요 이점
공공 부문에서 시민, 행정 담당자, 정책 입안자 모두에게 좋은 AI 활용의 핵심 이점은 다음과 같습니다.
서비스 경험 향상
AI 알고리즘이 처리한 데이터 인사이트와 실시간 예측 분석은 전반적인 서비스 제공과 사용자 경험을 향상하므로 시민들은 필요한 시점에 적합한 서비스에서 적절한 답변을 받아 더 나은 결과를 얻고 리소스 낭비를 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 스페인 바스크 지역의 IT 부서인 바스크 정부 IT 협회(Eusko Jaurlaritzaren Informatika Elkartea, EJIE)는 Red Hat® 기술을 활용해 시민들에게 AI 지원 디지털 서비스를 제공했습니다. 바스크 정부는 시민들이 원하는 언어로 서비스를 이용할 수 있도록 지원하고자 했습니다. IT 팀은 Itzuli 프로젝트의 프레임워크 안에서 AI를 활용해 언어 툴을 개발하여 바스크어를 스페인어, 프랑스어, 영어로 번역하고 텍스트를 음성으로 변환할 수 있도록 지원했습니다. 또한 바스크어와 스페인어는 음성을 텍스트로 전사할 수 있도록 했습니다.
청구 처리 개선
복지 청구와 지급을 처리하는 데는 수천 시간에 달하는 정부 기관의 업무 시간이 소요되며, 수동 처리는 인적 오류의 리스크를 높여 시민과 기관의 효율성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 워크플로우에 AI를 도입하면 청구 접수를 자동화하고 데이터 기반의 권장 사항을 제공해 청구 프로세스를 가속하며 직원과 시민 모두의 경험을 개선할 수 있습니다.
사기, 낭비, 악용 방지
로보틱 프로세스 오토메이션(RPA)은 수작업에 비해 빠르고 정확하게 문서를 분석합니다. 이 AI 툴은 사기 활동과 리소스 낭비에 효과적으로 플래그를 지정해 정부 리소스와 예산을 더욱 효율적으로 사용할 수 있도록 합니다. 알고리즘이 계속해서 개선됨에 따라 시스템은 사기 탐지에 점점 더 숙련도가 높아져 시민과 기관에 확장 가능한 보호를 제공할 수 있게 됩니다.
공공 부문 서비스 접근성 확대
AI 지원 안내 기능은 시민들에게 제공되는 서비스의 가용성과 접근성을 확대할 수 있습니다. AI를 활용해 청구를 검증하고 처리하면 더 많은 행정 담당자가 복지 청구를 관리할 수 있어 기관에서 소수 전문가에 대한 과도한 의존을 줄이고 청구 처리 속도를 높일 수 있습니다.
정책 개발 가속
정책 개발은 많은 이해관계자가 참여하며 시민에게 영향을 미칠 수 있는 요소를 고려해야 하는 까다로운 과정입니다. 컴퓨팅 기반 AI 툴은 시행착오적인 방법을 더욱 효율적인 모델로 대체해 정책 수립과 검토를 지원함으로써 프로세스를 가속하고 법적, 기술적 과제와 전반적인 비용을 줄일 수 있습니다.
Red Hat 리소스
솔루션 패턴: Red Hat과 NVIDIA AI Enterprise를 활용한 AI 애플리케이션
RAG 애플리케이션 구축
Red Hat OpenShift AI는 데이터 사이언스 프로젝트를 빌드하고 AI 기능을 탑재한 애플리케이션을 제공하기 위한 플랫폼입니다. 자체 참조 문서에서 AI 답변을 얻는 방법인 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)을 지원하는 데 필요한 모든 도구를 통합할 수 있습니다. OpenShift AI를 NVIDIA AI Enterprise와 연결하면 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 실험하여 애플리케이션에 대한 최적의 모델을 찾을 수 있습니다.
문서 파이프라인 구축
RAG를 활용하려면 먼저 문서를 벡터 데이터베이스에 수집해야 합니다. 예시 애플리케이션에서는 제품 문서 세트를 Redis 데이터베이스에 임베드합니다. 이러한 문서는 자주 변경되기 때문에, 이 프로세스에 대한 파이프라인을 구축하여 주기적으로 실행하면 항상 최신 버전의 문서를 확보할 수 있습니다.
LLM 카탈로그 살펴보기
NVIDIA AI Enterprise에서 다양한 LLM 카탈로그에 액세스하여 여러 가지 옵션을 사용해 보고 그중에서 최상의 결과를 제공하는 모델을 선택할 수 있습니다. 모델은 NVIDIA API 카탈로그에 호스팅됩니다. API 토큰을 설정한 후에는 OpenShift AI에서 바로 NVIDIA NIM 모델 서빙 플랫폼을 사용하여 모델을 배포할 수 있습니다.
적합한 모델 선택
다양한 LLM을 테스트하면서 사용자는 생성된 각 응답을 평가할 수 있습니다. Grafana 모니터링 대시보드를 설정하면 각 모델의 평점, 대기 시간, 응답 시간을 비교할 수 있습니다. 그런 다음 해당 데이터를 기반으로 프로덕션에서 사용하기에 가장 적합한 LLM을 선택할 수 있습니다.
Red Hat의 지원 방식
Red Hat® AI는 vLLM 기반 서버로 신속하고 유연하며 효율적인 추론 성능을 제공합니다. 모델과 데이터를 안정적으로 연결하여 하나의 플랫폼에서 전문 에이전트의 사용자 지정 및 개발을 통합합니다. 오픈소스 기반의 당사 제품으로 규모와 상관없이 AI 워크플로우의 모든 과정을 완전히 제어할 수 있습니다.
Red Hat AI Portfolio에 Red Hat AI Enterprise가 포함됩니다. Red Hat AI Enterprise는 모든 인프라에서 AI 추론, 에이전틱 AI 워크플로우, AI 기반 애플리케이션을 배포, 관리, 확장할 수 있는 플랫폼입니다.
데이터 주권 전략 준비: Red Hat Sovereignty Readiness Assessment 툴 소개
Red Hat Sovereignty Readiness Assessment 툴은 웹 기반 셀프 서비스 평가로, 7가지 주요 영역에서 조직의 디지털 통제에 대한 명확하고 객관적인 기준을 제공합니다.
