#62 AI 기반 복지 서비스 솔루션 (WelfareAI)

핵심 키워드

• 위험군 예측: 빈곤, 질병, 장애, 학대 등 다양한 사회 위험요인 데이터를 결합 분석하여 잠재적 복지 위험군을 예측합니다.
• 서비스 매칭: 수급자 니즈 프로파일링을 통해 개인별로 최적화된 맞춤형 복지 서비스 組合을 추천합니다.
• 사회복지사 의사결정 지원: 방대한 수급자별 데이터 분석을 토대로 복지급여, 서비스 연계 등 사회복지사의 의사결정을 지원합니다.
• 평가 자동화: 서비스 제공 내역과 성과 데이터를 자동 집계하고 효과성을 분석하여 성과평가 업무를 자동화합니다.

핵심 평가 지표

WelfareAI의 성능은 다음과 같은 지표를 통해 평가됩니다.

• 위험예측 정확도: 학대, 자살 등 예측 모델의 민감도, 특이도 지표로 고위험군 식별 성능을 평가합니다.
• 복지 체감도: WelfareAI 활용 전후 복지대상자들의 체감 만족도 변화를 설문 조사하여 수혜자 관점의 성과를 측정합니다.
• 중복 부정급여 탐지율: 이상 징후 탐지 모델이 포착한 중복/부정수급 의심 사례 비율로 모델 유효성을 가늠합니다.
• 행정 소요 시간: 대상자 통합관리에 소요되는 평균 시간을 WelfareAI 도입 전후로 비교하여 행정 효율화 효과를 입증합니다.

핵심 컨셉

WelfareAI의 핵심 컨셉은 '사회복지 전달체계 전반의 데이터를 연계 분석하여 복지 수요 예측과 자원 배분의 효과성을 제고한다'는 것입니다. 저출산 고령화로 복지 재정 부담이 가중되는 가운데 한정된 자원의 선제적, 효율적 투입의 중요성이 어느 때보다 높아지고 있습니다. WelfareAI는 데이터 기반으로 복지 위험군을 사전에 포착하여 예방적 서비스 개입을 강화하고, 수급자 개개인에게 딱 맞는 복지서비스를 연계함으로써 복지 체감도는 높이되 복지 누수는 방지하는 스마트한 복지행정을 구현하는 것을 목표로 합니다. 더불어 일선 사회복지 인력의 판단을 보조함으로써 전문성과 업무 효율성 제고에 기여한다는 가치도 표방하고 있습니다. 장기적으로는 범부처 데이터 결합을 통해 근본적 사회문제 해결형 복지 정책을 입안하는 데 일조하고, AI 기반 과학적 복지행정의 새로운 모델을 제시한다는 포부를 갖고 있습니다.