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민원관리시스템(VOC) 전문기업 에스알포스트(대표 오창용)는 서울시 ‘응답소 민원분석시스템 유지관리 및 고도화 용역’ 수주에 따라 착수보고회를 가졌다고 밝혔다.

서울시 민원분석시스템은 빅데이터 분석기술을 이용해 실시간 민원동향을 파악하고 긴급 또는 위험 민원에 선제적으로 대응하기 위해 지난해 오픈한 AI 기반 시스템이다.

특히 다수 시민에 의해 제기된 민원 가운데, 갑자기 폭증하면서 주제가 유사한 민원만을 따로 분류해(군집요약 분석) 모니터링하기도 한다. 또한 사람이 육안으로 모든 민원내용을 검토한 뒤 일일이 유형별로 분류하거나 분배하지 않아도, AI가 각 민원을 유형별로 자동분류하고, 어느 부서가 처리하면 좋을지 추천해 주거나 과거 유사답변을 기준으로 모범답변을 자동 추천해 주기도 한다.

본 사업의 총괄을 맡은 전지선 PM은 “응답소 민원분석 시스템을 통해 유의미한 정보를 도출하는 것으로 끝나는 것이 아니라 민원을 처리하는 현업 사용자가 업무를 유용하게 사용할 수 있는 시스템으로 발전하는 것이 본 사업의 목표”라고 밝혔다.

오창용 에스알포스트 대표는 “하루 평균 7000여건이 접수되는 서울시 민원은 국내 그 어떤 기관과 견주어 비교될 수 없는 방대한 지식 데이터 규모를 자랑한다”며 “민원분석 시스템의 경우, 향후 확산이 용이하도록 분석 기법의 범용성을 유지하면서, 기존의 타 민원분석시스템과는 차별화된 기능과 방향성으로 모색해 나가는데 일조하겠다”고 말했다.

에스알포스트는 최근 NIA 학습용 데이터 구축사업(지역특화 과제, 서울시)의 우선협상대상자로도 선정됨에 따라 새로운 민원신고 패러다임의 전환 모델로 학습데이터를 이용한 비전인식 기반의 민원 서비스 구현도 계획하고 있다.

이를 위해 스페인, 러시아, 불가리아 등의 해외 우수한 AI 업체들과도 긴밀히 논의하면서 국제공동기술협력 R&D 펀드를 통한 글로벌 서비스 플랫폼으로의 확장도 구상하고 있다.

출처 : 데이터넷(http://www.datanet.co.kr)

작성자: 강석오 기자

 

Last week SRPOST has presented an initiation report at the Seoul Metropolitan Government after recently obtaining a contract on maintenance and upgrading the civil complaint system at the response centre.

As highlighted by SRPOST's CEO, Mr Oh Chang Yong, the system daily receives 7,000 civic reports and hence boasts an incomparably vast amount of knowledge data. It also means that system should provide various smart functions to help public servants beat such workload.

Seoul city's civil complaint system, also known as Eungdapseo, uses AI and Big Data analysis to analyze trends and effectively respond to urgent or danger-related civil complaints. System's cluster analysis checks cases of a great amount of similar civil complaints: monitoring of such cases may point out one sudden problem, noted by several citizens.

To decrease workload, the system also automatically categorizes civic reports and provides recommendations of the relevant department and a model answer based on similar past responses.

PM and SRPOST family member, Ms Jeon, mentioned that the goal is not only to derive meaningful information through the system but also to provide a useful platform for public servants to effectively handle civic reports. SRPOST's CEO also noted that, while maintaining the versatility of the analysis technologies, our team will contribute to the system's differentiation among similar solutions.

As a part of differentiation strategy, SRPOST recently won in a bid for learning data construction project, supported by NIA (National Information Society Agency). Through this initiative, SRPOST's team will implement learning data-based civil service, powered by computer vision technologies, thus bringing paradigm shifts in the local civil complaint solution.