1. 2026 경영평가의 전환점 : 왜 지금 AI인가?
지방공기업 경영평가는 단순한 실적 점검을 넘어, 기관의 실질 가치와 효율성을 증명하는 엄중한 평가서 인데요. 2026년도 지방공기업 경영평가편람에 따르면,
이번 평가의 가장 큰 특징은 '공공성과 효율성의 균형'이며, 그 핵심 도구로 AI(인공지능) 활성화를 정면으로 내세우고 있습니다.
또한, 정부는 지방공기업이 AI를 통해 핵심 서비스의 생산성을 높이고, 이를 통해 고유사업의 효율성을 극대화하기를 강력하게 요구하고 있다는 것을 알 수 있습니다.
2. AI 평가 지표 상세 분석: 점수는 어디에서 결정되는가?
가장 주목해야 할 대목은 AI 관련 평가가 '전략 및 혁신' 지표와 '주요사업성과'에 어떻게 녹아들어 있는가입니다.
전략 및 혁신 (정성평가)
기관이 AI 도입을 위해 어떤 중장기 계획을 수립했는지, 그리고 그게 실제 경영성과로 어떻게 환류되는지가 핵심입니다.
평가 포인트: AI 도입을 위한 조직 내부의 혁신 의지와 실행 체계 구축 여부
데이터 행정 배점 강화 (정량평가)
AI의 핵심 원료인 '데이터' 관리 역량 평가가 대폭 강화되었습니다.
변화: 공공데이터 제공 및 데이터 기반 행정 관련 배점이 기존 0.3점에서 0.5점으로 상향 조정되었습니다. 이는 공기업의 AI 시대를 위한 민첩성과 전략성을 가진 기업만을 극명하게 ‘편애’ 한다는 의미로 받아들여지고, 이로 인해 저점대 기업과 고점대 기업의 편차 역시 더 벌어질 것으로 전망하고 있습니다.
3. 등급을 가르는 '한 끗', Dify 를 활용한 실질적인 대응 전략
편람이 요구하는 'AI 기반 생산성 제고'를 단기간에 구현하기란 쉽지 않을 것으로 예상됩니다.
그럼에도 실제로는 Dify와 같은 LLM(대규모 언어 모델) 운영 플랫폼을 활용해 이 문제를 해결하고 있습니다. 또한, 코딩 지식이 부족한 실무자도 기관 내 행정 자동
화와 대민 AI 서비스를 몇일내로 구축할 수 있는 AI앱 개발 플랫폼 입니다.
아래와 같은 개선 효과를 기대할 수 있습니다.
RAG(검색 증강 생성) 기반의 신뢰 행정 구현
Dify의 Knowledge(지식창고) 기능을 활용해 기관 내부의 '경영공시', '업무지침' 데이터를 학습시킵니다. 이로서 외부 데이터로 인한 LLM의 환각 현상을 방지하며, 편람 내 '행정의 정확성' 지표를 입증하는 핵심 근거가 될 수 있습니다.Workflow를 활용한 복합 행정 자동화
단순 질의응답을 넘어 '민원 분류 - 초안 작성 - 관련 부서 배정'으로 이어지는 Workflow 기능을 설계할 수 있습니다.
실제 설계 단계에서는 아래에 보이는 UI 내에서 Drag&Drop방식인 직관적인 방법으로 워크플로우를 설계, 수정할 수 있습니다.API 연동을 통한 멀티 채널 확장
Dify의 Service API를 활용하여 카카오톡, 웹사이트, 내부 인트라넷에 동시 배포하할 수 있습니다. 이는 대민 서비스의 접근성을 높여 '고객만족도(CS)' 점수 상승을 견인합니다.데이터 거버넌스 및 보안 대응
Dify는 Self-hosting(온프레미스) 구축을 지원하므로, 외부 클라우드로의 데이터 유출 없이 보안 지표(2점)를 완벽히 준수할 수 있습니다. 로그 분석 기능을 통해 AI 답변의 적절성을 상시 모니터링하여 '윤리경영' 평가에도 대비가 가능합니다.
실제 Use-Case를 활용한 대응 방식
기관 내 업무 자동화로 '경영 효율성' 확보
행정 업무 혁신: 반복적인 문서 요약, 민원 응대 초안 작성, 법령 및 지침서 검색 자동화를 통해 업무 시간을 획기적으로 단축할 수 있습니다. 이는 편람의 '경영 효율성' 지표에서 정량적 성과를 입증할 수 있는 핵심적인 근거가 됩니다.
워크플로우 설계: Dify의 워크플로우 기능을 활용하면 그동안 복잡했던 행정 절차를 AI 자동화 구조로 새로 설계할 수 있어, 조직 내 디지털 경영 구현을 시각화 할 수 있습니다.
대민 서비스 향상을 위한 AI 앱 개발
맞춤형 AI 챗봇: 기관이 보유한 공공데이터를 Dify에 학습시켜, 주민들이 24시간 언제 어디서나 정확한 정보를 안내받을 수 있는 ‘전용 AI 민원 비서’ 앱을 자체적으로 손쉽게 개발할 수 있습니다.
체감형 혁신: 이는 편람에서 강조하는 '주민 체감형 서비스 혁신'과 '국정과제 우선 도입' 항목에 부합하여, 정성평가 시 차별화된 평가 포인트를 확보하는 하나의 전략이 됩니다.
4. 모범사례 : A공사
막연한 전략이 아니라는 것은 A공사의 실제 활용 사례로 알 수 있습니다. 이 곳에서는 Dify 를 활용해 일일 국제동향에 대한 보고서를 매일 자동으로 수집하고 있으며 내부 데이터를 기반의 챗봇을 개발해 적극적으로 활용하고 있습니다.
일일 국제 유가 동향 보고서 자동화 및 챗봇 개발
활용 목적에 맞는 업무 AI 에이전트 개발 했습니다.
업무 프로세스를 분석 > 데이터 분석 > 채팅 플로우/워크플로우 생성사내 AI에이전트의 문화를 확산 시키고 실질적인 업무에 적용할 수 있도록,
로컬 LLMOps 플랫폼 구성으로 보안을 강화해 외부 유출로 부터 안전하게 데이터를 보관하고 분석했습니다.운영이 준비되어 AI 에이전트 생성 관련한 사내 교육으로 AI 앱을 생성하고 업무에 투입했습니다.
일일 국제 유가 동향 보고서 “ 자동화 ”
자동화를 위한 데이터 수집 및 저장
[터미널]
줄 글로 된 원본 자료를 LLM이 읽고 종류, 카테고리 별 유가를 자동으로 추출해 터미널과 유사한 데이터 수진 방식 구현하고 추출 된 유가 정보를 DB에 저장
[로이터 뉴스]
크롤러(Firecrawl)를 통해 뉴스를 수집 후 자동으로 DB에 저장유가 정보 또는 뉴스 정보에서 데이터를 추출해 LLM 데이터 처리 과정을 거칩니다.
유가 정보는, 추출된 LLM 데이터를 Line Chart 용 데이터로 변환해 데이터를 분석,
뉴스 정보는, 추출된 LLM 데이터를 뉴스를 보고서 형태로 요약 합니다.수집된 모든 데이터를 한 곳에 모아 보고서 형식으로 정리하면 아래와 같이 출력 됩니다.
일일 국제 유가 동향 보고서 “ 챗봇 ”
질문 분석을 위해 사용자의 질문에서 원하는 데이터를 추출
LLM이 추출한 변수를 통해 분기를 나누어 줍니다.
LLM의 자료 참고 및 답변 생성
[보고서]
RAG를 통해 지식 베이스에 유가 동향 보고서를 임베딩한 LLM이 보고서를 참조, 답변을 생성합니다.
[뉴스]
보고서와 같은 방식으로 로이터 뉴스를 임베딩한 LLM이 뉴스를 참조, 뉴스을 기반으로 답변을 생성합니다.위와 같은 과정을 통해 챗봇 생성이 완료되면 아래와 같이 활용할 수 있습니다.
5. 공공서비스의 가치는 AI 를 만나기 전과 후로 나뉜다
2026년 경영평가는 지방공기업에 "기술을 어떻게 주민의 편익으로 바꿀 것인가?"라는 질문을 던지고 있습니다. 지방공기업 경영정보공개시스템(클린에어)에 공시될 여러분의 성과가 곧 지역 사회의 경쟁력이 됩니다.
이번 편람에서 강조된 AI 활성화 기조를 정확히 파악하고 준비한다면, 단순한 등급 상승을 넘어 '일 잘하는 공기업'으로서의 브랜드 가치를 확고히 할 수 있을 것이라 생각합니다.
오픈네트웍시스템 ㅣ 권태규