대한민국 제도 지도 / AI 행정 전후 비교 102호 · AI 적용기준일 2026-08-21

머신러닝이 조사 대상을 짚어준다 — 정확도 약 95%

머신러닝 모델이 부당이득 가능성을 자동으로 예측해 조사 대상을 제시합니다. 담당자는 지표를 하나씩 조회하는 대신 제시된 목록을 놓고 표적 조사를 벌입니다. 허위 여부의 최종 판단과 징수 처분은 그대로 사람과 법의 몫입니다.

규정 근거 2 추론(암묵지) 3 AI 자동 2 대체 4 간소화 2 대체 4 · 간소화 2 · 소멸 0 · 자동 2 — 사람 단계 11 → 7

규정 근거(조문 표기) 추론 — 규정에 없는 암묵지·실무 관행 AI 자동 처리(보라 — AI 행위자) 대체(주황, 흐림·취소선) — ┄→ 승계 화살표가 AI 단계로 소멸(빨강, 흐림) 간소화(노랑) — 남되 부담 축소 ─→ 절차 순서   ┄→ 반려·보완 루프
단계 ↓ · 행위자 →
사업장·가입자
자격 담당자
조사·징수 부서
자격관리 시스템
AI 부정탐지 모델
G0자격 신고
G1자격 등록
G2의심 건 선별
G3조사
G4처분·환수
근거(인용 법령 — 법제처 원문 대조 완료): 국민건강보험법 제8조(자격의 취득 시기 등) 제1항(자격 취득 시기)·제2항(14일 이내 명세 신고), 제94조(신고 등) 제1항제2호(보수·소득 신고와 서류 제출 요구)·제2항(사실 여부 확인 조사), 제57조(부당이득의 징수) 제1항. 다만 어떤 건을 허위 취득 의심 건으로 볼지, 어떤 지표를 조회하고 어떤 순서로 조사할지는 법령에 명문 규정이 없고 국민건강보험공단 사규·내규와 담당자 실무 관행에 따릅니다. 파란 칸은 규정에 명문이 없어 실무를 추론으로 재구성한 영역입니다. 도구 사실은 언론 보도(전자신문 2026-04-08: 머신러닝이 부당이득 가능성을 자동 예측해 조사 대상 제시, 정확도 약 95%) 기반입니다.