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[근로복지공단 K-산재보험 모형도. (자료=근로복지공단)]

산업재해 보상 신청이 최근 5년 동안 50% 증가했습니다. 여기에 국정과제로 산재 처리기간 단축까지 추진되면서, 주무기관인 근로복지공단이 인공지능(AI) 전환을 통해 처리 속도와 공정성 높이기에 나섰습니다.



공단은 최근 산업구조 변화와 다양한 고용형태 확산 등의 영향으로 산재 신청이 지난 2020년 12만3천921건에서 지난해 18만5천92건으로 50% 급증했다고 오늘(25일) 밝혔습니다.

이 가운데 업무상 질병 산재 신청은 1만8천634건에서 5만946건으로 173% 폭증했습니다. 정부와 공단은 평균 7개월 넘게 소요되는 업무상 질병 산재 처리기간을 올해 160일, 내년 120일까지 단축한다는 계획입니다.

공단은 이처럼 신속하고 공정한 산재보상 체계 구축의 중요성이 더욱 커지는 가운데 'K-산재보험' 구축 등 AI 혁신을 이어가고 있다고 설명했습니다.

K-산재보험 모델은 산재 결정부터 치료, 보상, 사회복귀까지 산재보험 핵심 업무 전반에 AI를 접목하는 방식입니다. 이 모델의 핵심은 재해조사, 치료 관리, 보험급여 지급, 직업복귀 지원 등 산재보험 전 과정에 AI 기술을 적용해 산재보상 서비스의 신속성과 공정성을 높이는 데 있습니다.



재해조사 단계에는 'AI 재해조사 신속분류 모델'이 도입돼 AI가 산재 신청서를 분석해 재해조사 필요 여부를 판단하고 신속 또는 일반 유형으로 분류합니다. 고난도 사건은 전담팀이 처리하고, 신속 분류 사건은 패스트트랙으로 처리하고 있습니다. 또 기존 산재처리 데이터를 분석해 유사사례·최신판례·다빈도 사례 등 참고 자료를 조사 담당자에 제공하고 있습니다.

이러한 AI 시스템 도입으로 업무상 사고 처리 기간이 2024년 11.9일에서 지난해 8.7일로 27% 단축됐습니다. 사고성 재해의 병목현상이 해소되면서 업무상 질병 월평균 처리량도 20.5% 증가했습니다.

올해는 유사사례와 판례, 주요 쟁점을 정리해 자동으로 표준 재해조사서를 생성하는 'AI 재해조사 어시스턴트' 도입이 추진되고 있습니다.

여기에 산재근로자의 치료 과정엔 'AI 치료기간 예측 모델'이 도입돼 주치의 진료계획서를 AI가 먼저 검증하도록 했습니다. 검증 결과 진료계획서 내용이 AI가 예측한 요양일수 범위 내인 경우 별도의 의학자문 절차를 생략하면서 진료계획서 처리기간이 평균 6일에서 2일로 단축됐습니다.

보험급여 지급 과정에서는 앞으로 연계데이터를 활용한 'AI 장해판정 예측모델'을 고도화해 주치의 판단과 AI 예측값이 일치하는 경우 의학자문 절차를 간소화하는 등 장해판정의 신속성과 객관성을 한층 강화할 예정입니다.

직업복귀 단계에서는 AI가 산재노동자의 상병 부위와 직무 경험을 분석해 맞춤형 일자리와 직업훈련 정보를 추천하고 있습니다. 지난해 산재노동자의 직업복귀율은 75% 수준까지 향상된 바 있습니다.

공단은 AI 행정 혁신에 더욱 속도를 내기 위해 지난해 11월 박종길 이사장을 위원장으로 하는 'AI혁신전략위원회'를 설치하고 AI 전담 조직도 신설했습니다. 앞으로 'AI 산재보험 국민매니저 도입'과 'K-산재데이터 글로벌 표준 정립' 등을 추진해 공공기관 AI 혁신을 선도해 나간다는 방침입니다.

박종길 이사장은 "산재보험은 어려운 환경에서 묵묵히 일하고 있는 노동자의 삶과 직결된 제도인 만큼 신속성과 공정성이 무엇보다 중요하다"라며 "AI 기반 K-산재보험' 혁신을 완성해 치료와 재활, 직업복귀까지 더 나은 서비스로 일하는 모든 사람을 적극 지원하겠다"고 밝혔습니다.

한편 K-산재보험 모델은 지난해 10월 재정경제부 주관 '대한민국 AI 10대 선도기관'으로 선정됐습니다. 공단의 고용·산재보험 토탈서비스는 행정안전부 주관 클라우드 네이티브 전환 우수사례로 선정됐고, 과학기술정보통신부 주관 AX 전환 사업을 통해 올해 약 40억 원의 예산을 확보하며 산재보험의 AI 전환을 본격 추진하고 있습니다.