규제 그림자 탐지 AI

농정AI 제안 보고 · 법령·규제 · No. 020

규제 그림자 탐지 AI 도입 제안

제안 구분	법령·규제 / 허브 AI + 데이터 연결형
제안 요지	명문화된 규제는 아니지만 관행적으로 규제처럼 작동하는 비공식 절차나 요구사항을 찾아냅니다.

1. 추진 배경

• 명문의 법령은 아니지만 관행으로 굳어져 사실상 규제처럼 작동하는 요구사항이 있습니다.
• 이런 비공식 요구는 담당자나 기관마다 달라 신청인에게는 예측하기 어려운 부담이 됩니다.
• 규제 정비는 공식 규제를 중심으로 이루어져, 관행적 요구는 점검 대상에서 빠지기 쉽습니다.

2. 제안 내용

• 관행 요구 발굴: 신청 안내, 접수 과정, 민원 상담에서 법령에 근거가 없는 요구사항을 찾아냅니다.
• 근거 대조: 발굴한 요구사항에 법적 근거가 있는지 확인합니다.
• 편차 확인: 같은 사안에 지역이나 기관별로 다른 요구가 적용되는지 비교합니다.
• 정비 제안: 근거가 약한 요구는 폐지하거나 명문화하는 방향을 제시합니다.

3. 활용 예시

• 신청 시 법령에 없는 추가 서류를 요구하는 지자체가 있는지 확인합니다.
• 담당자별로 다르게 적용되는 승인 관행을 찾아 기준을 통일합니다.
• 오래전부터 이어져 온 사전 협의 절차가 법적 근거 없이 요구되는지 점검합니다.

4. 필요한 데이터(상세)

이 제안의 성패는 모형보다 데이터 연결에 달려 있습니다. 필요한 데이터와 확인이 필요한 사항은 다음과 같습니다. 보유기관은 예시이며 실제 제공 여부와 접근 권한은 협의가 필요합니다.

데이터	내용·용도	주 보유기관(예)	확인 필요 사항
신청 안내문·업무 처리 지침	실제 요구사항 파악	지방자치단체, 사업 운영기관	문서 수집 범위
민원 상담 기록	비공식 요구 징후	국민 소통 관련 기관	개인정보 비식별
법령·행정규칙	근거 대조	법제처	해석 차이
접수·반려 사유 기록	반려 근거의 일관성	사업 운영기관	기록 표준화
규제 개선 건의	현장에서 느끼는 부담	규제 개선 관련 기관	건의 분류
현장 면담·설문	관행의 실제 모습	소속 부서	조사 방법 설계

데이터 정비 선결 과제

• 요구사항을 수집하고 분류하는 기준을 만들어야 합니다.
• 지자체 문서 수집에 대한 협조 체계가 필요합니다.
• 관행 발굴이 지자체 점검이나 평가로 오해되지 않게 목적을 밝혀야 합니다.

5. 필요한 기반

허브 AI + 데이터 연결형 — 허브 AI에 해당 데이터 접근권만 연결하면 처리 가능

• 데이터 연결 계층: 안내문, 지침, 반려 사유, 민원 자료 저장소
• 분석 계층: 요구사항 추출과 법적 근거 대조
• AI 계층: 근거 약한 요구사항 선별과 정비 방안 초안
• 통제 계층: 개인정보 보호, 결과 확인 절차, 공개 범위 관리

6. 추진 방안(안)

단계	내용
시범	신청 서류가 많은 한 개 사업 분야에서 안내문과 반려 사유를 수집합니다.
검증	담당 기관과 함께 선별 결과의 타당성을 확인합니다.
확대	사업 분야와 지역을 넓힙니다.
정착	규제 정비와 서류 간소화 절차에 정기 점검을 포함합니다.

※ 단계별 기간과 예산은 데이터 협의 결과에 따라 정해야 하므로 이 글에서는 제시하지 않습니다.

7. 기대 효과

• 신청인의 예측 가능성이 높아지고 불필요한 부담이 줄어듭니다.
• 숨은 규제를 공식 논의의 대상으로 올릴 수 있습니다.
• 기관 간 기준 편차가 줄어듭니다.

8. 검토 필요 사항

• 법령에 직접 규정이 없어도 업무상 필요한 확인일 수 있어 실질을 살펴야 합니다.
• 관행이 일선 기관에서 어떻게 형성되었는지 이해하고 접근해야 합니다.
• AI의 판단만으로 폐지를 결정하지 않고 현장 의견을 함께 수렴해야 합니다.

9. 건의 사항

서류 요구가 많은 한 개 분야에서 관행적 요구 발굴을 시범 시행하고, 일선 기관과 소통하며 정비 대상을 선별할 것을 건의합니다.

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이 글은 AI가 제시한 아이디어를 보고서 형식으로 정리한 것으로, 농림축산식품부의 공식 입장이나 추진 계획이 아닙니다.