근로복지공단, AI 활용한 재해조사 유형 분류모델 개발 [공기업]

▲박종길 근로복지공단 이사장(오른쪽)이 지난해 11월 17일 김동극 공무원연금공단 이사장과 '재해보상제도 발전을 위한 업무협약'을 체결한 뒤 기념촬영을 하고 있다. (사진제공=근로복지공단)

근로복지공단(이사장 박종길)이 산업재해보상보험 신청 급증에 대응해 인공지능(AI)을 활용한 재해조사 유형 분류모델 개발을 추진한다.

6일 근로복지공단에 따르면, 공단은 급증하는 산재 신청에 대응해 유관기관 정보 자동연계, 정보통신기술(ICT)을 활용한 단순·반복 업무 자동화, 재해조사 유형 자동분류 등 신속·정확한 재해조사 시스템 구축을 추진 중이다.

산재 신청은 사업주 확인제도 폐지, 보호 범위 확대 등 제도개선의 영향으로 매년 증가하고 있다. 지난해에는 19만6206건으로 5년 전보다 42% 늘었다. 이에 반해 산재 처리는 근로이력, 의무이력 등 과다한 증거자료 수집, 유해·위험요인 조사(업무상질병) 등 복잡한 조사내용·절차로 많은 시간이 소요됐다. 이는 산재 근로자의 직업·사회 조기 복귀와 신속·정확한 보상을 저해하는 요인으로 작용했다.

이에 공단은 산재 신청 시 근로자의 자료 제출 부담 완화와 신속·정확한 재해조사를 위한 유관기관 보유자료 전산연계를 지속해서 추진했다.

구체적으로 산재 신청 시 근로자가 직접 발급받아 제출하던 17종의 자료를 공단이 유관기관으로부터 직접 받음으로써 산재 근로자의 자료 제출 부담을 완화하고, 객관적 자료를 신속하게 확보하고 있다. 지난해 7월에는 재해조사 시 반복적으로 수행하는 사업장·근로자 정보 확인과 유관기관 보유자료 입수·확인, 사업주 통지 등 14단계 업무를 자동 실행하는 프로그램을 개발했다. 이를 통해 자료 수집의 표준화, 필수 조사절차 누락 방지 등 재해조사가 신속·정확하게 이루어지도록 업무를 효율적으로 개선했다.

특히 공단은 올해 AI를 활용한 재해조사 유형 분류모델 개발을 추진해 재해조사 효율성을 더 높일 계획이다. 공단은 재해조사 유형 분류모델을 도입하면 과거 산재보상 빅데이터와 산재 신청서에 기재된 데이터, 유관기관 자료 등을 기반으로 재해조사 유형에 따라 신속 또는 집중 조사를 진행함으로써 산재 결정의 신속성과 정확성을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다.

박종길 이사장은 “재해조사 프로세스 자동화를 통한 신속·정확한 산재 결정으로 근로자의 산재 입증 부담을 완화하고 산재 근로자가 적기에 요양과 보상을 받을 수 있도록 지속해서 노력하겠다”고 밝혔다.