KT, AI로 '실업급여 삥땅' 잡아낸다

'머신러닝을 활용한 부정수급자 분류시스템 구축' 용역 기관 선정
알파고 바둑 정복한 머신러닝…예산 절감 효과 기대

[아시아경제 안하늘 기자]실업급여 부정수급자를 찾아내는 데 인공지능(AI) 기술이 활용된다. 많은 인력이 투입돼야 하는 부정수급자 적발은 정부의 대표 골칫덩이였다. AI 기반 모델이 구축되면 예산 절감 효과를 기대할 수 있을 전망이다.

22일 업계에 따르면 KT는 고용노동부가 발주한 '머신러닝을 활용한 실업급여 부정수급자 분류시스템 구축방안' 용역 수행기관으로 선정됐다.

실업급여는 고용보험에 가입한 근로자가 실직 후 재취업까지 기간 동안 생활안정 차원에서 지급되는 복지성 급여다. 정부로부터 실업 인증을 받은 사람을 대상으로 최소 90일에서 최대 240일까지 지급한다. 하지만 이미 재취업을 했음에도 사업자와 공모한 뒤 허위 서류를 꾸며 실업급여를 타가는 부정수급 사례가 끊이지 않고 있다.

김삼화 국민의당 의원이 고용노동부로부터 제출받은 자료에 따르면, 최근 5년간 실업급여 부정수급액은 887억8800만원에 달했다. 2013년 부정수급액이 117억2500만원에서 지난해에는 308억1900만원으로 두 배 이상 증가했다. 올해는 7월 기준으로 부정수급액이 185억700만원으로 지난해 규모를 넘어설 전망이다. 게다가 내년부터는 실업급여 1일 상한액이 5만원에서 6만원으로 오르는 만큼 근본적인 부정수급 방지책을 시급히 마련해야 한다는 목소리가 크다.

노동부는 지난해 7월부터 모든 수급자를 대상으로 구직 활동을 하는지를 확인하는 방법에서 일부 수급자(3%이상)를 무작위로 선별해 집중 모니터링하는 식으로 검증 방식을 바꿨다. 그동안에는 노동부가 자체 기준을 가지고 부정 수급 의심 대상자를 선별했는데, 머신러닝을 적용해 정확도를 높인다는 계획이다.

머신러닝은 수많은 상황 정보와 참ㆍ거짓 값을 함께 입력한 뒤 AI 스스로 옳은 답을 찾게 만드는 기술로, 구글 '알파고'에 접목된 바 있다. KT는 통신 요금 납부 자료나 신용카드 빅데이터를 바탕으로 정교한 신용평가모델을 구축해 K뱅크에서 머신러닝을 운영하고 있으며, 보안 플랫폼ㆍ전력 효율화 등도 활용해왔다.

KT는 12월까지 머신러닝 기술을 접목한 부정수급자 선별 모델을 구축하기로 했다. 노동부는 이 모델을 기반으로 기존 수혜자 중 부정수급자 여부를 검증해 정확도를 높일 계획이다. 도출된 연구 결과를 통해 '부정수급 자동경보 시스템'을 구축하고, 추후 고용 장려금 등 기타 재정지원 프로그램의 부정부급 방지를 위한 솔루션 개발에도 활용한다.

노동부 관계자는 "그동안 자체적인 조건을 만들어 부정수급 의심 대상을 찾아왔는데 효율성이나 정확도 측면에서 문제가 있었다"며 "내년에는 용역 결과를 가지고 모델의 실효성을 검증한 뒤 실제 시스템 구축에 적용할 지 판단할 것"이라고 말했다.

안하늘 기자 ahn708@asiae.co.kr