AI 사업 심사위원

농정AI 제안 보고 · 예산·부정수급·감사 · No. 031

AI 사업 심사위원 도입 제안

제안 구분	예산·부정수급·감사 / 허브 AI + 데이터 연결형
제안 요지	제안서를 자동으로 1차 심사해 과거 유사 사업 대비 성공 가능성과 위험 요소를 평가합니다.

1. 추진 배경

• 보조사업 선정 심사는 제안서를 읽고 평가하는 데 많은 시간과 인력이 필요하고, 심사위원에 따라 평가 편차가 생기기도 합니다.
• 과거 유사 사업의 성패 경험이 심사 과정에서 체계적으로 활용되지 못합니다.
• 부실한 사업이 선정되면 예산 낭비로 이어집니다.

2. 제안 내용

• 사전 검토: 제안서가 요건을 갖추었는지, 필수 항목이 누락되지 않았는지 자동으로 점검합니다.
• 유사 사업 비교: 과거 유사 사업의 성과와 실패 요인을 참고하여 성공 가능성과 위험 요소를 정리합니다.
• 일관된 기준 적용: 평가 항목별 기준에 따라 의견을 정리하여 심사위원에게 참고 자료로 제공합니다.
• 근거 제시: 평가 의견마다 제안서 내 근거 위치를 표시합니다.

3. 활용 예시

• 사업 계획서에서 예산 산출 근거가 부족한 항목을 찾아 보완을 요청합니다.
• 과거 비슷한 사업이 실패한 주된 이유가 이번 제안서에도 나타나는지 확인합니다.
• 심사위원 간 평가 편차가 큰 항목을 파악하여 기준을 명확히 합니다.

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
제안서·사업계획서	심사 대상	사업 운영기관	문서 형식 차이
평가 기준·배점표	평가 틀	사업 운영기관	기준의 구체성
과거 선정 사업 성과 자료	성공·실패 요인 학습	농림축산식품부	성과 지표 정의
사업 정산·사후 평가 결과	성과 검증	사업 운영기관	평가 자료 정리 수준
심사 의견 기록	심사 관행 파악	사업 운영기관	비공개 심사 자료
사업 대상자 이력	수행 능력 판단	사업 운영기관	개인정보와 불이익 우려

데이터 정비 선결 과제

• 평가 기준을 구체적이고 비교 가능하게 정리해야 합니다.
• AI의 평가가 최종 선정에 직접 반영되지 않는다는 원칙을 정해야 합니다.
• 제안서 비밀 보호 기준을 마련해야 합니다.

5. 필요한 기반

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

• 데이터 연결 계층: 제안서, 평가 기준, 과거 성과 자료를 모은 격리 저장소
• 평가 보조 계층: 항목별 점검과 유사 사업 대조
• AI 계층: 위험 요소 요약과 근거 위치 표시
• 통제 계층: 심사 비밀 보호, 평가 근거 기록, 위원 최종 판단

6. 추진 방안(안)

단계	내용
시범	제안 건수가 많은 한 개 사업의 요건 사전 점검에만 적용합니다.
검증	심사위원의 평가와 비교하여 참고 자료로서 유용한지 확인합니다.
확대	유사 사업 비교와 위험 요소 정리까지 넓힙니다.
정착	심사 절차와 위원 안내 자료에 활용 방식을 명시합니다.

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

7. 기대 효과

• 심사의 일관성이 높아지고 심사 준비 시간이 줄어듭니다.
• 과거 경험이 심사에 체계적으로 반영됩니다.
• 부실 사업 선정의 가능성을 줄일 수 있습니다.

8. 검토 필요 사항

• 과거 성과 자료에 편향이 있으면 신규 사업이나 소규모 제안자에게 불리할 수 있습니다.
• AI의 평가가 심사위원의 판단을 좌우하지 않도록 활용 범위를 제한해야 합니다.
• 제안서 내용이 외부로 유출되지 않도록 격리 환경에서만 사용해야 합니다.

9. 건의 사항

제안 건수가 많은 사업의 요건 사전 점검에 한정하여 시범 적용하고, 편향 여부를 점검한 뒤 활용 범위를 정할 것을 건의합니다.

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