AI 성과평가관

농정AI 제안 보고 · 예산·부정수급·감사 · No. 033

AI 성과평가관 도입 제안

제안 구분	예산·부정수급·감사 / 허브 AI + 데이터 연결형
제안 요지	완료된 보조사업이 애초 목표를 실제로 달성했는지 사후 데이터로 객관적으로 평가합니다.

1. 추진 배경

• 보조사업은 집행 후 목표를 달성했는지 평가해야 하지만, 평가 자료가 부족하거나 형식적인 보고에 그치는 경우가 있습니다.
• 사업 성과의 객관적 평가가 이루어지지 않으면 효과가 없는 사업이 반복됩니다.
• 사후 평가에 필요한 데이터를 한 곳에서 보기가 어렵습니다.

2. 제안 내용

• 목표 대비 실적 분석: 사업 목표 지표와 실제 결과를 비교합니다.
• 사후 데이터 수집: 지원 이후 소득, 생산, 경영 변화 같은 결과를 공공 통계와 연결하여 확인합니다.
• 비교 평가: 수혜자와 비수혜자를 비교하여 사업 고유의 효과를 살펴봅니다.
• 평가서 초안: 평가 결과를 보고서 형태로 정리하고 개선 사항을 제안합니다.

3. 활용 예시

• 시설 현대화 지원 사업 이후 생산성이 개선되었는지 사후 데이터로 확인합니다.
• 청년 농업인 정착 지원 이후 영농 지속 여부를 추적합니다.
• 목표는 달성했지만 일부 집단에서는 효과가 낮았던 사업을 가려냅니다.

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
사업 계획서·목표 지표	평가 기준	사업 운영기관	지표 정의의 명확성
사업 결과 보고서·정산 자료	실적	사업 운영기관	보고의 신뢰성
수혜자 이력(비식별)	수혜 여부	사업 운영기관	개인정보 보호
농가 경영 자료	사후 변화	통계청, 농림축산식품부	추적 조사의 한계
지역·시장 환경 자료	외부 요인 통제	통계청, 기상청	지역 단위 맞춤
기존 평가 보고서	평가 방식 참고	평가 관련 기관	평가 방식의 차이

데이터 정비 선결 과제

• 사업 설계 단계에서 성과 지표와 측정 방법을 미리 정해야 합니다.
• 사후 추적이 가능하도록 수혜자 정보를 비식별 연계할 체계가 필요합니다.
• 평가 결과를 개선에 환류하는 절차가 필요합니다.

5. 필요한 기반

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

• 데이터 연결 계층: 사업, 수혜자, 경영, 통계 자료를 연결한 분석 공간
• 평가 계층: 목표 대비 실적과 비교 분석
• AI 계층: 평가서 초안과 개선 사항 제안
• 통제 계층: 개인정보 보호, 평가 기준 공개, 담당자 검토

6. 추진 방안(안)

단계	내용
시범	지표와 자료가 정비된 한두 개 사업에서 사후 평가를 시험합니다.
검증	기존 평가 결과와 비교하여 차이를 확인합니다.
확대	사업 범위를 넓혀 정기 평가에 활용합니다.
정착	사업 신설 단계에서 평가 설계를 의무화하는 방안을 검토합니다.

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

7. 기대 효과

• 사업 성과를 객관적 자료로 평가할 수 있습니다.
• 효과 없는 사업을 구분하여 개선과 정리의 근거가 마련됩니다.
• 평가가 형식적 보고에서 자료 기반으로 바뀝니다.

8. 검토 필요 사항

• 성과에는 시간이 걸리는 경우가 있어 평가 시점을 신중히 정해야 합니다.
• 수치로 표현하기 어려운 가치가 있는 사업은 보완 평가가 필요합니다.
• AI 평가가 최종 평가를 대신하지 않고 평가 담당자의 참고 자료가 되어야 합니다.

9. 건의 사항

지표와 자료가 정비된 한두 개 사업에서 사후 평가를 시범 시행하고, 기존 평가와 비교하여 정확도를 확인한 뒤 정기 평가로 확대할 것을 건의합니다.

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