데이터와 AI로 공공 업무의 수행 방식을 혁신하세요.

AI를 활용하여 잠들어 있던 정부 데이터에서 가치를 창출합니다. 컴퓨터 비전, 머신러닝, 텍스트 분석 기능이 결합된 지능형 문서 처리가 스캔된 문서 이미지에 담긴 문맥 정보를 추출하여 다운스트림의 의사결정 및 분석 작업을 도와줍니다.

이 솔루션이 제공하는 가치:

• 생산성 향상
• 비용 절감
• 복잡성 감소

이 솔루션에 적용된 AI 기술의 특징:

• 컴퓨터 비전 모델
• 머신 러닝 모델.

AI 활용의 장점:

• 정부 문서 관리 및 각종 정보 시스템이 현대화됩니다.
• 정보를 조사하고 찾아보는 데 소요되는 시간이 획기적으로 줄어듭니다.
• 인사이트 추출을 위해 사용될 수 있는 유용한 정보의 양을 늘려 줍니다.
• 조직이 대민 서비스, 수사 또는 운영을 비롯한 본연의 사명을 달성하는 데 있어 선제적으로 나설 수 있는 기반이 됩니다.

AI 모델이 제공하는 기능:

• 이미지나 문서에서 핵심 정보를 추출하여 정형화된 형식으로 만드는 작업을 자동화하여 다운스트림의 분석 및 의사결정 기능을 지원합니다.
• 현행의 OCR/RPA 프로세스를 보완하여 특히 흐릿한 문서, 체크박스가 포함된 양식, 수기 서류 등과 같은 까다로운 양식에서 정보 추출의 정확도와 품질을 크게 개선해 줍니다.
• 이 시점부터 데이터를 수사에 활용하고, 경보를 생성하고, 추출된 엔티티를 검색 가능한 형태로 만들고, 새롭게 정형화된 데이터를 기존 프로세스에 투입하는 등의 작업이 가능해집니다.

가장 관련성 있는 정보를 추려내기 위해 분석과 AI로 사전 필터링된 방대한 인텔리전스 데이터를 스스로 탐색하도록 특별히 설계된 코파일럿을 활용하여 핵심적인 질문들에 답하는 것이 가능합니다. 대규모 언어 모델(LLM)과 수사 분석을 결합하여 사용할 경우, 인텔리전스에서 유용한 정보를 식별해내는 작업이 더욱 표적화된 방식으로 빠르고 간편하게 이루어질 수 있습니다.

이 솔루션이 제공하는 가치:

• 생산성 향상
• 향상된 공공 안전
• 신뢰할 수 있는 인사이트

이 솔루션에 적용된 AI 기술의 특징:

생성형 AI 코파일럿은 분석 플랫폼을 거치면서 사전 필터링된 정보를 입력받은 다음 요주의 요소를 더욱 정밀하게 파악하여 추가 정보의 수집 또는 고려를 위한 기회를 자동으로 표면화할 수 있습니다.

AI 활용의 장점:

• 단순히 정보를 요약하는 데 그치지 않고, 누락된 데이터를 식별하거나 데이터 간의 연관성을 밝혀내고자 하는 수사관에게 필요할 수 있는 잠재적으로 유용한 정보를 표시함으로써 수사 프로세스를 개선해 줍니다.
• 다양한 종류의 기록과 데이터 소스에서 얻은 정보를 조정하고 관련 엔티티를 매핑하기 위한 분석 플랫폼의 활용도를 높입니다.
• 조직의 모범 사례를 설명 가능한 방식으로 적용하여 관련 내러티브를 생성하고 핵심 세부사항을 설명함으로써 수사 프로세스의 미비점을 식별합니다.
• 사실 해석의 주체인 수사관의 역할을 침범하지 않으면서 수사관에게 필요한 정보를 표면화해 줍니다.

AI 모델이 제공하는 기능:

LLM을 탑재한 분석 플랫폼의 특징:

• 수사 시스템의 최상위에 배치되어 수집, 해결, 매핑된 정보 등의 관련성 있는 정보를 분간해 냅니다.
• 검색 엔진과 LLM 간에 오가는 질의 및 응답을 정리한 다음 여기서 새롭게 발굴된 지식과 해당 훈련에 사용된 데이터를 활용하여 더 향상된 답변을 생성합니다.
• 결론을 도출한 구체적인 인용문과 문서를 제시할 수 있는, 설명과 감사가 가능한 형태의 책임성 있는 답변을 제공합니다.

오류 발생 위험이 높은 사회급여 사례를 식별하여 품질 보증 업무를 지원하고, 과다지급된 의뢰건을 심사하고, 보장급여 환수를 자동화합니다. SAS 솔루션은 미국의 저소득 가구를 돕기 위해 마련된 영양보충 지원 프로그램(Supplemental Nutrition Assistance Program, SNAP)과 빈곤가정 임시 지원(Temporary Assistance for Needy Families, TANF) 프로그램을 지원합니다.

이 솔루션이 제공하는 가치:

• 더 빠른 의사결정
• 더 나은 결과
• 부정행위의 탐지 및 예방 또는 더 빠른 문제 해결
• 향상된 고객 서비스

이 솔루션에 적용된 AI 기술의 특징:

• SNAP 수급자격 사례 오류에 영향을 미치는 주요 변수의 식별 및 상관관계 파악을 위한 머신러닝 기반의 다변량 회귀 분석
• 알맞은 피어 그룹을 식별하기 위한 AI 모델링
• 리스크 스코어링 및 오류 고위험 사례의 순위화를 위한 머신러닝 의사결정 트리
• 잠재적 오류, 과다지급, 부정행위 의심사례를 사례 처리상의 실수와 구분하는 리스크 스코어링으로 부정 의뢰건을 분류할 수 있는 AI 모델링

AI 활용의 장점:

• SNAP 품질보증 팀이 별도 샘플링 없이도 모든 사례를 평가함으로써 부당 지급으로 이어지는 새로운 패턴을 식별하여 추가 지급승인이 이루어지기 전에 오류를 시정하는 것이 가능해집니다.
• SNAP 보장급여 환수팀이 과다지급 의뢰건을 효과적으로 분류하여 복지 효과와 투자수익률을 높이는 것이 가능해집니다.
• SNAP 보장급여 환수팀이 과다지급 여부 판정 업무를 자동화하여 업무 효율성을 극대화하는 것이 가능해집니다.

AI 모델이 제공하는 기능:

• 진행 중인 모든 SNAP 사례에 대한 리스크 스코어링을 통해 위험도가 높은 사례 오류를 더 빨리 발견합니다.
• 고가치 업무를 보다 효과적으로 분류하기 위해 과다지급 의뢰건에 대한 리스크 스코어링을 수행합니다.
• 주요 입력 변수의 식별 및 상관관계 분석을 통해 SNAP 사례를 피어 그룹화 합니다.

자연어 처리 기능, 텍스트 분석 및 LLM을 사용하여 방대한 양의 서면 피드백을 유형화, 취합 및 요약합니다. 이러한 접근법은 글의 주제를 파악하고, 피드백을 그룹화하고, 내용의 핵심을 간결하게 요약함으로써 서면 피드백을 처리하는 과정을 더 간편하고 빠르고 정확하게 만들어줍니다.

이 솔루션이 제공하는 가치:

• 생산성 향상
• 신뢰할 수 있는 인사이트
• 복잡성 감소

이 솔루션에 적용된 AI 기술의 특징:

• 자연어 처리(NLP)
• LLM

AI 활용의 장점:

NLP와 텍스트 분석 기능을 LLM과 결합 시 다음과 같은 이점이 있습니다.

• 환각 방지 - 관련성 있는 데이터를 사전 필터링하여 정확한 결과를 보장합니다.
• 가치 실현 시간 단축 - 데이터 처리량을 감소시켜 Llama2와 같은 소규모 LLM을 사용합니다.
• 비용 절감 - LLM으로 전송되는 데이터를 줄임으로써 API 호출 회수와 컴퓨팅 리소스를 최소화합니다.
• 개인정보 보호 및 보안 보장 - 민감한 데이터의 세부적 조정과 보호를 위해 로컬 벡터 데이터베이스를 사용합니다.
• 검증 작업 지원 - LLM 결과의 추적가능성을 구현하여 투명성과 신뢰성을 강화합니다.

AI 모델이 제공하는 기능:

NLP와 LLM 결합 시 구현되는 기능:

• 수만 건의 피드백을 자동으로 검토
• 댓글들 속에서 반복되는 주제를 식별
• 부정적 반응 등의 감성을 파악
• 권장사항을 정리
• 댓글 내용을 반복성, 유사성 또는 고객이 정의한 주제를 기준으로 요약 정리

머신러닝 알고리즘과 디지털 트윈용 합성 데이터를 활용하여 홍수 예측 및 대비 업무에 있어 추측을 배제합니다. 과거 데이터를 바탕으로 개발된 이 AI 기반 모델은 고도로 지역화된 데이터가 미비한 경우에도 배포가 가능하므로 데이터의 공백을 효과적으로 메울 수 있습니다.

이 솔루션이 제공하는 가치:

• 향상된 공공 안전
• 더 나은 결과
• 고도로 정확한 예측

이 솔루션에 적용된 AI 기술의 특징:

머신러닝 모델로 조기 경보 탐지 시스템을 구축하고, 합성 데이터로 뒷받침되는 디지털 트윈 기술로 예측형 홍수 침수 모델을 구현하는 것이 가능합니다.

AI 활용의 장점:

• 보호 - 실시간 가시성 확보와 홍수 예측을 통해 시민의 안전과 비상 대응 서비스를 개선합니다.
• 대응 - 대응 절차를 자동화 및 간소화하여 홍수 사고 발생 시 건물과 인프라에 미치는 영향을 줄입니다.
• 개선 - 상황 인식 기능과 과거 사례 인사이트를 개선하여 비상 계획 수립을 강화합니다.

AI 모델이 제공하는 기능:

• 자동화된 경보를 제공하는 현황 모니터링 기능을 포함한 실시간 인사이트 및 상황 인식 기능을 구현
• 자동화된 변경사항 반영을 통해 향후의 홍수 발생을 예측
• 과거 데이터 분석 및 포렌식 분석
• 예측형 홍수 침수 모델링
• 비상대응 계획 수립을 위한 시뮬레이션으로 다양한 재난 상황에 대한 모델링을 개선

비침해적 규정 준수 및 집행(Non-Invasive Compliance and Enforcement, NICE) 솔루션을 통해 세무 기관과 시민 간의 투명성과 신뢰를 높입니다. 이 고객향 시스템은 납세자의 세금신고서 제출 시 입력되는 데이터를 실시간으로 분석하여 그 내용을 세무 기관이 접근할 수 있는 기존 데이터와 대조합니다. 이러한 분석을 통해 납세자에게 적용 가능한 법률과 정책에 따라 잠재적으로 필요한 안내 메시지가 파악되고, 납세자에게 권고의 형태로 표시됩니다. 이러한 실시간 피드백은 자발적인 규정 준수를 강화해주며, 잠재적인 사기 리스크를 평가하고 반영함으로써 추가적인 집행 없이도 납세자 스스로 신고 내역을 수정할 수 있도록 기회를 제공합니다.

이 솔루션이 제공하는 가치:

• 운영 효율성 극대화
• 고객 참여도 확대
• 규제 준수

이 솔루션에 적용된 AI 기술의 특징:

• 지도 학습 모델과 비지도 학습 모델을 포함한 머신러닝 모델
• 납세자 세분화
• 엔티티 확인
• 예측 분석 및 처방 분석

AI 활용의 장점:

• 고립된 형태의 소득세, 부가가치세, 관세 데이터 그리고 국제 파트너 및 협력기관의 데이터로부터 포괄적인 인사이트를 도출
• 규정 준수 강화
• 규제 시행
• 자원 최적화
• 납세자와 세무 당국 간의 상호 존중

AI 모델이 제공하는 기능:

• 세무 규정 준수에 대한 광범위하고 심층적인 관점을 제공하고 세금신고서 제출 시 잠재적인 사기 리스크와 오류를 자동으로 식별해주는 완전 통합형 분석 시스템
• 국내 및 국제 협력기관이 제공하는 제3자 데이터를 포함한 가용 데이터에 대한 포괄적인 분석. 이 시스템은 잠재적인 규정 위반 사항을 자동으로 식별하여 표시해 줍니다.
• 납세자의 이력에 대한 총체적인 시야 확보 및 당사자의 과세대상 활동을 기준으로 적용되는 적절한 납세 교육, 당국의 규정 준수 노력을 최적화하기 위한 예측 분석, 지속적으로 이루어지는 포괄적인 사기 리스크 스코어링

매일 제공되는 부동산 및 매매 데이터를 활용하여 주거용 부동산의 가치를 기존 방식보다 더 빠르고 간편하고 정확하게 재평가합니다. 이 시스템은 대상 부동산에 대해 고려되는 모든 요소의 실제 가치를 해당 부동산에 존재하는 기타 여러 요소를 바탕으로 산정합니다.

이 솔루션이 제공하는 가치:

• 신뢰할 수 있는 실시간 인사이트
• 수익 증가
• 복잡성 감소

이 솔루션에 적용된 AI 기술의 특징:

• 머신러닝을 통한 고급 회귀 트리 분석

AI 활용의 장점:

• 데이터에 대한 통합된 실시간 뷰를 통해 정부 기관의 의사결정을 강화합니다.
• 자원을 최적화하고 정부 운영의 효율성을 개선합니다.
• 공공의 신뢰를 증진하고 데이터 프라이버시를 유지하면서 AI의 투명성을 보장합니다.
• 혼란과 불확실성이 닥쳤을 때 신속하게 대응할 수 있도록 준비 태세를 개선합니다.

AI 모델이 제공하는 기능:

• 모든 매매건의 일별 재검토. 부동산 매매 데이터를 사용하여 매일 수천 개의 의사결정 트리가 실행됩니다. 알고리즘이 이러한 의사결정 트리 속에서 모든 부동산에 대한 모든 요소의 가치를 추출해 냅니다.
• 요소별 중요도에 따른 순위화. 알고리즘이 부동산 가치에 가장 큰 영향을 미치는 요소들을 식별합니다.
• 모든 부동산에 대한 재평가. 머신러닝 알고리즘이 주변 지역 내 모든 부동산의 가치를 계산합니다. 감정평가 사무실은 이를 통해 주택, 동네 또는 해당 지역 전체의 시장 동향을 파악할 수 있게 됩니다.