국가기관 물품관리에 AI 활용…연 230억 예산 절약

국가기관 물품관리에 AI 활용…연 230억 예산 절약
조달청, 물품의 내용연수·정수·수급관리계획 제도 개선



(대전=연합뉴스) 유의주 기자 = 조달청은 인공지능(AI) 기술을 활용해 국가기관 보유 물품의 내용연수, 정수와 수급관리계획을 현실에 맞게 개선해 매년 230여억원의 예산을 절약할 것으로 기대된다고 27일 밝혔다.
자료 분석의 정확성과 신뢰성을 확보하기 위해 '딥 러닝' 기술을 활용해 정원, 보유량, 취득, 처분량 등의 데이터를 분석한 뒤 다음연도 구매 필요수량을 예측하는 방식이다.
국가기관의 연간 물품구매 금액은 1조2천여억원에 달한다.
우선 물품관리 품목을 현행 1천638개에서 1천673개로 35개 늘렸다.
취득단가가 소액이라도 보유 규모가 크거나 보유 금액이 증가하는 품목을 추가했기 때문이다.
내용연수 조정절차는 각 기관의 실제 사용 기간 통계를 기초로 민간의 내용연수, 민원·건의 사항과 정책적 고려사항 등을 반영해 개선안을 마련했다.
취득단가 50만원 이상인 주요 물품의 안정적 수급관리를 위해 품목을 현재 50개에서 133개로 대폭 늘렸다.
계획적 취득과 처분이 가능한 상용 물품과 범용성 있는 물품 91개 품목을 추가해 계획적 물품구매를 강화하고, 특정 사업에 반영돼 취득계획 파악이 어려운 품목 8개는 제외했다.
보유 규모가 크고 계획적 구매가 쉬운 품목 중심으로 구매계획을 세워 일선 관서의 계획수립 부담을 덜고, 물품관리 효율성을 높일 수 있게 했다.
수급관리 계획 실적이 우수한 기관은 정부포상 수여 등 인센티브도 강화할 예정이다.
최호천 조달청 공공물자국장은 "국가기관 일선 관서의 현실을 반영해 기관 부담은 줄이고 실효성은 높이는 방향으로 물품관리 대상과 절차·시스템을 개선했다"고 말했다.
yej@yna.co.kr
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