인사혁신처, 예산 0원 오픈소스 AI로 6시간 회의록을 10분으로 줄였다

외주 없이, 예산 없이, 공무원 2명이 만든 업무용 AI

• 인사혁신처가 중앙징계위원회 회의록과 의결서 초안 작성을 돕는 업무용 AI를 자체 개발함

  • 프로젝트 이름은 A-큐브(A³)로, AI로 업무를 분석하고 실행으로 연결한다는 의미를 담음
  • 다음 달부터 징계위원회 업무에 본격 적용할 예정이고, 현재는 시범 운영 단계임

• 가장 눈에 띄는 숫자는 “6시간 이상 걸리던 작업이 10분 안팎”으로 줄었다는 점임

  • 기존에는 담당자가 녹음 파일을 반복해서 들으며 회의록과 의결서 초안을 직접 작성해야 했음
  • 징계 내용과 개인정보가 포함돼 있어 챗GPT나 제미나이 같은 외부 생성형 AI 서비스에 넣을 수 없었음

• 개발 방식도 꽤 흥미로움. 예산 0원, 외주 없음, 공무원 2명, 개발 기간 3개월임

  • 데이터정보담당관실의 김병원 사무관과 이희진 주무관이 개발을 주도함
  • 고가 상용 솔루션이나 외부 용역 대신, 검증된 무료 오픈소스 기술을 활용함

단순 음성인식이 아니라 행정문서 초안까지 만든다

• 시중 음성인식 서비스처럼 말을 글자로 바꾸는 데서 끝나지 않음

  • 변환된 내용을 행정문서 서식과 표현 방식에 맞춰 회의록과 의결서 초안으로 작성함
  • 자주 쓰는 행정 용어를 미리 학습시켜 정확도를 높였고, 업무 데이터가 쌓일수록 성능이 개선되도록 설계함

• 보안 구조는 외부 클라우드가 아니라 내부 폐쇄망 구축임

  • 징계 업무에는 개인정보와 민감한 판단 내용이 들어가기 때문에 외부 서비스 사용이 어렵다는 제약이 있음
  • 모델을 인사처 내부망에 직접 올려 처리하는 방식으로 데이터 유출 리스크를 줄임

• 최종 책임은 여전히 사람에게 남겨둠

  • 유승주 기획조정관은 AI가 초안을 만들더라도 담당자가 반드시 최종 확인해야 한다고 설명함
  • 즉, AI는 판단자를 대체하는 게 아니라 단순 작성 시간을 줄이고 사람이 검토와 판단에 집중하게 만드는 도구임

다음 단계는 자체 LLM과 AI 인사비서

• 인사처는 2단계에서 인사행정과 법령, 판례에 특화된 자체 거대언어모델(LLM)을 구축하려고 함

  • 확보한 GPU를 활용해 징계위원들이 참고할 자료 초안까지 AI가 만들도록 고도화할 계획임
  • 사건 내용, 적용 법령, 과거 유사 사례를 정리해 판단 보조 자료를 만드는 방향임

• 적용 범위도 징계위원회에만 머물지 않음

  • 재해보상, 재산심사, 취업심사, 주식백지신탁, 소청심사 같은 다른 심사·심의 업무로 넓힐 계획임
  • 복무, 휴직, 보수 등 인사제도를 안내하는 AI 인사비서도 추진 중임

• 장기 목표는 단순 상담을 넘어 실제 업무 처리까지 가는 것임

  • 공무원의 인사기록과 인사 법령·제도를 바탕으로 개인별 상황에 맞는 답변을 제공하는 구조를 구상 중임
  • 더 나아가 휴직 신청 같은 실제 행정 처리까지 이어지는 형태를 목표로 함

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기술 맥락

• 이 프로젝트의 선택은 외부 생성형 AI API를 붙이는 대신, 오픈소스 기반 모델을 내부 폐쇄망에 구축한 거예요. 징계 회의록에는 개인정보와 민감한 판단 내용이 들어가니까 외부 클라우드로 데이터를 보내는 순간 리스크가 커지거든요.

• 오픈소스를 쓴 이유는 비용 절감만이 아니에요. 외주나 상용 솔루션을 기다리면 예산 확보와 사업 절차 때문에 2~3년이 걸릴 수 있는데, 내부 인력이 직접 만들면 업무 흐름에 맞춰 빠르게 바꿀 수 있어요.

• 기능적으로는 음성인식 이후가 더 중요해요. 단순히 녹음을 텍스트로 바꾸는 게 아니라, 행정문서 서식과 표현 방식에 맞춰 회의록과 의결서 초안을 만드는 게 실제 시간을 줄이는 부분이거든요.

• 다음 단계에서 GPU와 자체 LLM이 필요한 이유도 여기에 있어요. 법령, 판례, 과거 유사 사례까지 다루려면 일반 모델 호출만으로는 부족하고, 인사행정 도메인에 맞춘 실행 환경과 데이터 축적이 필요해요.