단독기재부 AI가 잡은 불법보조금 정황 6494건...5월까지 명단확정

기획재정부가 인공지능(AI) 기반 지능형 이상징후 탐지시스템(AI 기반 시스템) 등을 적용해 총 6494건의 부정수급 의심 사례를 포착, 각 부처·지방자치단체에 통보했다. 관계 부처는 이를 검토, 5월 초까지 부정수급자 명단을 확정한다.

최근 보조금 신종 부정수급 유형이 급증하면서 기재부 보조금통합관리시스템관리단은 지난해 9월 AI 기술 활용의 '지능형 부정징후 탐지시스템' 사업을 민간에 입찰, 개발을 완료했다.

이보다 앞서 전자신문은 2020년 2월 기재부가 '인공지능(AI)을 적용한 지능형부정징후탐지시스템(ASFDS)을 개발, 보조금 재정 투명성을 높인다'는 취지의 기사를 단독 보도한 바 있다. <본지 2020년 2월 10일 2면 참조>

정부는 정보기술통신(ICT) 관련 시스템을 적용, 2019년 7월부터 지난해 말까지 18개월 동안 지급된 보조금에서 총 6494건에 이르는 부정수급 의심 사례를 포착하고 지난 3월 각 부처·지자체에 통보했다. 이 같은 의심 사례를 고용노동부 등 보조금을 집행한 관계 부처가 검토해 4월 말에서 5월 초까지 검토, 부정수급자를 확정하게 된다.

정부가 통보한 의심 사례를 시기별로 살펴보면 기존 '지식기반 탐지시스템(부정수급 사례 패턴화 도입)'을 2019년 7월~2020년 6월(1년) 집행된 보조금에 적용, 찾아낸 의심 사례는 3853건이다.

이와 함께 최근 개발한 AI 기반 시스템을 2020년 7~12월 6개월 동안 보조금 집행 사업 대상으로 동시 적용을 하자 이 기간에만 2641건의 의심 사례를 찾아냈다.

부정 사례를 AI 기술로 찾아내는 방법은 고도의 딥러닝 덕분이다.

한 사업자가 다수의 보조 사업자와 공모, 음향장비 대여 등 거래 사실을 꾸몄다. 사업 종료 후 전자세금계산서 구매를 취소하는 방법으로 보조금 7000만원을 편취한다고 가정하면 AI 기반 탐지시스템은 보조금을 지급받은 사업자가 거래를 취소하는 사례를 축적, 빅데이터 통계 모델을 구축한다.

이후 부정 수급 행동과 연관성이 큰 의심점수를 형성, AI가 이를 기준점으로 지속 적용해 유사한 부정수급 의심 사례를 찾아내는 방식이다. 기존 부정수급 사례를 모아 패턴화하는 지식기반 탐지시스템과 차별화된다.

기재부 관계자는 “2020년 대비 2021년에 부정징후 의심사업 건수가 늘었다”면서 “다만 의심건수를 부정수급으로 최종 결론을 내리기 위해서는 유관 부처와의 협의가 필요하다”고 설명했다.

일각에서는 정부가 AI 기반 탐지시스템이 찾아내는 부정수급 의심점수를 임의로 설정해 의심사례 건수를 조정할 수 있다는 우려도 있다.

이에 대해 기재부 관계자는 “지식 기반과 AI 기반 탐지시스템 모두 100% 가운데 90% 이상의 부정징후가 나타나면 의심사업으로 추출된다”고 기준점을 명확히 했다.

각 부처는 기재부로부터 보조금 부정수급 의심 사례를 통보받아 적발 작업을 완료했지만 발표하지 않고 있다. 고용, 복지 등 분야에 지원하는 보조금 규모는 연간 100조원 안팎이다. 정부는 2019년 1854억원에 이르는 부정 수급액을 적발한 바 있다.

기재부 관계자는 “코로나19로 정부가 지원금을 많이 주고 있는 상황에서 부정수급이 없는 것은 아니다”면서 “다만 취약계층을 지원하는 게 우선이라고 보고 지속적으로 부정수급 징후를 포착해 발표 일정을 정할 방침”이라고 설명했다.

[표]부정징후 탐지시스템(FDS) 성능개선 전략 목표(자료-기획재정부)

유재희기자 ryuj@etnews.com