政府将利用人工智能（AI）预测工业安全事故，并提升劳动行政效率，正式推进“人工智能转型（AX）”行政模式。
雇佣劳动部13日举行“我们劳动部 AX 研讨会”，公开了由公务员直接运用 AI 推进行政创新的案例。劳动行政人工智能创新课利用人工智能编码代理工具“Claude Code”和“Codex”，开发出了用于预测工业安全事故发生风险的 AI 初始模型。该模型学习了全国约300万家事业单位的工伤事故发生记录和监督记录等数据，精确筛选出事故概率位居前0.6%、约1.9万家高风险事业单位。
雇佣劳动部预计，如果将有限的工伤预防人力和预算集中投向这些被筛选出的事业单位，将有望提升减少工业安全事故的效果。尤其是为确保行政的责任性和透明度，采用了能够逻辑性地给出某一事业单位被选中的理由的“可解释人工智能”方式来设计该模型。
性能评估结果也显示，相比既有方式有了大幅改善。与以工伤记录等为基础由人工赋分来选定管理对象事业单位的既有方式相比，预测性能提升了52%。以截至2024年12月可利用的数据，从300万家事业单位中选出1.9万家进行分析的结果显示，人为选定的事业单位在2025年发生的劳动损失日数为193万日，而由人工智能筛选的事业单位则为294万日。这意味着人工智能更准确地找出了工伤风险较高的事业单位。
由一线公务员亲自开发的业务支持工具也一并公开。釜山地方雇佣劳动厅劳动监察官 Kang Min 开发的“Sound Writer”是一款可在侦查过程中，将获取的通话录音文件即时转化为文本的人工智能工具。由于能够快速分析海量录音资料，有望帮助迅速把握案件实质，提前实现对劳动者权益的救济。
首尔西部雇佣中心主任科员 Han Isong 开发了“人工智能自我介绍生成器”，根据求职者的履历和职务能力，支持其撰写定制化自我介绍，并已在一线工作中加以运用。据介绍，这一工具可在求职者向多家企业投递简历时，帮助其撰写更具说服力的自我介绍，在职业咨询公务员之间获得了好评。
雇佣劳动部计划对工伤预测人工智能初始模型的实务适用可能性进行细致审查，并持续高度化其预测性能。与此同时，还将正式着手开发用于事先管理拖欠工资高风险事业单位的“拖欠工资预测人工智能（AI）”。此外，为使一线开发的优秀案例能够在全国范围内扩散，将扩大面向公务员的人工智能编码代理工具支持和教育。
雇佣劳动部长 Kim Younghun 表示：“将加快推进人工智能转型，让所有工作人员都能熟练运用人工智能，尽可能迅速地解决拖欠工资案件，并像‘精准点穴’一样向工伤脆弱事业单位提供咨询和预算支持。”
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