OECD, 공공조달에서 AI 활용 확대 보고서 발표

경제협력개발기구(OECD)가 공공조달 분야에서 인공지능(AI) 활용이 확대되고 있다는 분석 보고서를 발표했다. 보고서는 각국 정부와 공공기관이 조달 프로세스 전반에 AI를 도입해 비용 절감, 처리 시간 단축, 투명성 향상, 공급업체 접근성 확대 등 다양한 효과를 추구하고 있다고 밝혔다. 이번 보고서는 OECD가 진행 중인 'Governing with Artificial Intelligence' 시리즈의 일환으로, 공공 부문 AI 거버넌스 체계 수립을 위한 정책 지침을 제공하는 것을 목표로 한다.

공공조달에서 AI 활용 범위

OECD 보고서에 따르면, 공공기관은 조달 업무의 여러 단계에서 AI를 적용하고 있다. 주요 활용 영역은 지출 분석(spend analysis), 리스크 관리(risk management), 공급업체 발굴(supplier scouting), 계약 관리(contract management) 등이다. 지출 분석 단계에서는 AI가 과거 조달 데이터를 분석해 예산 배분의 효율성을 높이고, 중복 지출이나 비정상적 패턴을 식별하는 데 활용된다. 리스크 관리에서는 공급업체의 재무 건전성, 과거 계약 이행 기록, 규제 준수 여부 등을 평가해 조달 담당자가 보다 신속하게 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다.

공급업체 발굴 과정에서는 AI가 대규모 데이터베이스를 검색해 요구 사항에 부합하는 잠재 공급업체를 추천하며, 이를 통해 중소기업이나 신규 진입 업체의 참여 기회를 확대하는 효과가 나타나고 있다. 계약 관리 단계에서는 자연어 처리(NLP) 기술을 활용해 계약서 조항을 검토하고, 납기 지연이나 계약 이행 관련 사항을 사전에 확인하는 시스템이 도입되고 있다. 이러한 AI 도구는 조달 담당자의 업무 부담을 줄이고, 의사결정의 일관성과 객관성을 높이는 데 기여하고 있다.

비용 절감과 투명성 강화 효과

보고서는 AI 도입이 공공조달의 비용 구조와 투명성에 영향을 미치고 있다고 평가했다. 자동화된 데이터 분석과 프로세스 최적화를 통해 조달 주기가 단축되고, 행정 비용이 감소하는 사례가 다수 보고되고 있다. 특히 대규모 조달 프로젝트에서 AI는 수천 건의 입찰 제안서를 신속하게 평가하고, 가격 비교와 품질 평가를 자동화함으로써 담당자의 수작업 시간을 줄이고 있다.

투명성 측면에서는 AI 시스템이 조달 과정의 각 단계를 기록하고, 의사결정 근거를 추적 가능한 형태로 남김으로써 책임성 강화에 기여하고 있다. 일부 국가에서는 AI 기반 조달 플랫폼을 통해 입찰 정보와 계약 이행 현황을 실시간으로 공개하고, 시민과 감사 기관이 이를 모니터링할 수 있도록 하는 체계를 구축하고 있다. 이러한 변화는 공공조달에 대한 신뢰를 높이고, 경쟁 환경을 조성하는 데 도움이 되고 있다. 기록 보존과 추적 가능성은 조달 과정의 무결성을 유지하는 데 중요한 역할을 하며, 감독 기관이 절차적 적정성을 검증할 수 있는 기반을 제공한다.

거버넌스와 정책 과제

OECD는 AI 도입이 가져오는 이점과 함께, 거버넌스 체계 구축의 중요성을 강조했다. AI 시스템이 조달 의사결정에 미치는 영향이 커지면서, 알고리즘의 편향성, 데이터 품질, 설명 가능성(explainability), 책임 소재 등이 주요 정책 과제로 부상하고 있다. 특히 공공조달은 납세자의 자금을 사용하는 만큼, AI 시스템의 공정성과 투명성을 보장하기 위한 제도적 장치가 필요하다는 지적이다.

보고서는 각국 정부가 AI 조달 시스템의 설계 단계부터 윤리 원칙과 법적 요구 사항을 반영하고, 정기적인 감사와 성과 평가를 통해 시스템의 신뢰성을 유지해야 한다고 권고했다. 또한 조달 담당자와 정책 입안자를 대상으로 한 AI 교육 프로그램을 확대해, 기술적 역량과 함께 윤리적 판단 능력을 강화할 필요가 있다고 밝혔다. 데이터 보안과 개인정보 보호 역시 중요한 고려 사항으로, 공급업체와 계약 정보를 다루는 AI 시스템은 엄격한 보안 기준을 충족해야 한다.

알고리즘 편향 문제는 특히 공급업체 선정과 리스크 평가 단계에서 주의가 필요하다. 과거 데이터에 내재된 편향이 AI 모델에 반영될 경우, 특정 규모나 지역의 공급업체가 불리한 평가를 받을 수 있다. 이를 방지하기 위해서는 학습 데이터의 대표성을 확보하고, 모델 출력 결과를 정기적으로 검토하는 절차가 필요하다. 설명 가능성 역시 중요한 요구 사항으로, AI 시스템이 특정 공급업체를 추천하거나 제외한 이유를 조달 담당자와 이해관계자가 이해할 수 있어야 한다.

국제 협력과 표준화 필요성

OECD는 공공조달 AI의 효과적 활용을 위해 국제 협력과 표준화가 필요하다고 강조했다. 각국이 서로 다른 기준과 규제를 적용할 경우, 글로벌 공급망에서 활동하는 기업들이 혼란을 겪을 수 있으며, AI 시스템의 상호 운용성도 저해될 수 있다. 따라서 OECD는 회원국 간 모범 사례를 공유하고, 공통 원칙과 가이드라인을 개발하는 작업을 지속할 계획이다.

또한 보고서는 AI 기술이 빠르게 발전하는 만큼, 정책과 규제도 유연하게 조정되어야 한다고 지적했다. 고정된 규칙보다는 원칙 기반 접근(principle-based approach)을 통해 혁신을 저해하지 않으면서도 공공 이익을 보호할 수 있는 균형점을 찾아야 한다는 것이다. 이를 위해 정부, 산업계, 학계, 시민사회가 참여하는 다층적 거버넌스 구조가 필요하다고 제안했다.

표준화 작업은 데이터 형식, 인터페이스 규격, 성능 평가 지표 등 기술적 측면뿐 아니라, 윤리 원칙, 책임 배분, 감사 절차 등 제도적 측면도 포괄해야 한다. 국제 표준이 확립될 경우, AI 조달 솔루션 개발자는 여러 시장에 진입하기 위해 각국의 상이한 요구 사항을 개별적으로 충족해야 하는 부담을 줄일 수 있으며, 정부는 검증된 솔루션을 보다 신속하게 도입할 수 있다.

향후 전망과 기술 발전 방향

공공조달 분야에서 AI 활용은 앞으로도 확대될 것으로 전망된다. 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로 계약서 작성, 법률 검토, 공급업체 커뮤니케이션 등 보다 복잡한 업무에서도 AI의 역할이 커질 가능성이 높다. 예를 들어, 생성형 AI는 표준 계약서 초안을 자동으로 작성하고, 특정 조달 요구 사항에 맞춰 조항을 조정하는 데 활용될 수 있다. 또한 다국어 지원 기능을 통해 국제 조달 프로젝트에서 언어 장벽을 낮추는 효과도 기대된다.

동시에 AI 시스템의 신뢰성과 공정성을 확보하기 위한 기술적, 제도적 노력도 병행되어야 한다. 모델 검증 기법, 편향 탐지 도구, 설명 가능성 프레임워크 등이 지속적으로 개선되고 있으며, 이러한 기술적 진전은 공공 부문 AI 도입의 신뢰 기반을 강화하는 데 기여할 것이다. 또한 AI 시스템의 성능과 영향을 평가하기 위한 표준화된 지표와 벤치마크가 개발되면, 정부는 솔루션 선택 시 보다 객관적인 기준을 적용할 수 있다.

OECD의 이번 보고서는 공공 부문 AI 거버넌스에 대한 국제적 논의를 촉진하고, 각국 정부가 AI를 책임 있게 도입할 수 있도록 지침을 제공하는 데 기여할 것으로 보인다. 공공조달은 정부 지출의 상당 부분을 차지하는 만큼, AI 기반 혁신이 정착될 경우 재정 효율성과 공공 서비스 품질 향상에 영향을 미칠 것으로 기대된다. 조달 프로세스의 디지털 전환은 단순한 기술 도입을 넘어, 공공 부문의 운영 방식과 시민과의 관계를 재정의하는 계기가 될 수 있다.