#14. 예산서와 결산서 분석, AI 활용 팁
『의정과 선거, AI로 날개달다!』 열네 번째 이야기
"AI로 예산서 분석도 할 수 있다던데, 어디까지 가능한 걸까?"
"결산서 자료는 너무 두껍고 복잡해서 매번 넘기기만 한다."
"한눈에 보이는 분석자료로 의정 활동에 활용할 수는 없을까?"
"AI가 공무원보다 더 빨리 예산 편성 오류를 잡는 시대가 올까?"
지방의원, 선거 입후보자, 담당 공무원, 그리고 예산 감시에 관심을 가진 주민들 사이에서 이와 같은 질문이 오가고 있다.
그만큼 ‘예산과 결산’은 여전히 어렵고, 접근하기 버거운 영역이다.
하지만 생성형 AI는 이 오랜 장벽에 조금씩 균열을 내고 있다.
지방의회 회기 전, 의원들은 수백 페이지에 달하는 예산서를 받는다.
교통, 복지, 문화, 환경 등 수십 개 분야로 나뉜 사업들 사이에서 어떤 것이 중요한지, 무엇이 반복되고 누락되었는지 파악하는 데만 며칠이 걸린다.
결산서는 더하다.
한 해 동안 집행된 예산의 흐름을 파악하려면 정성과 인내가 필수다.
이 모든 과정을 도와줄 조력자가 있다면 얼마나 좋을까?
AI는 이 ‘조력자’ 역할을 충실히 해낼 수 있다. 물론 마법처럼 모든 것을 다 해주는 건 아니지만, 적어도 의원의 ‘판단’을 돕는 데는 탁월하다.
예를 들어, ChatGPT나 Claude 같은 생성형 AI에 다음과 같은 프롬프트를 입력해 보자.
"2025년 O시 문화관광 분야 예산서 전문을 요약하고, 전년도와 비교해 증감된 항목, 신규사업, 폐지사업을 표로 정리해줘."
단 몇 초 만에 정제된 요약본과 핵심 변화 요약표를 확인할 수 있다.
수치의 진위 여부나 세부 해석은 사람이 해야 하지만, 기본 골격을 잡아주는 데 AI는 충분히 유능하다.
결산서 분석에서도 AI의 진가는 빛을 발한다
언론 기사나 보도자료, 감사원 지적사항 등을 수집해 문맥 기반 분석을 하게 되면, 단순히 수치 이상을 넘어 구조적인 집행 오류나 편중 문제까지도 포착할 수 있다.
이를 통해
“왜 이 예산은 집행률이 낮은가?”, “반복되는 이월과 불용 예산은 구조적 한계인가?” 같은 질문을 유도할 수 있다.
더 나아가, AI는 다른 지자체의 예산과 비교하는 작업도 가능하게 한다.
예를 들어, “경기도 A시와 전라남도 B군의 문화예산 항목을 비교해, 1인당 집행액 기준으로 차이가 나는 항목과 그 배경을 설명해줘” 같은 질문을 던지면, 구체적인 수치를 기반으로 한 비교분석을 도출할 수 있다.
의원 개인이 하는 이 비교 작업은 공무원이 제공하는 표준 자료로는 불가능하다.
하지만 생성형 AI와 공공데이터 포털, 지자체 홈페이지를 연동해 다양한 자료를 취합·요약·재구성하면, 그 누구보다 빠르고 깊이 있는 자료로 정책 질의나 예산 감시가 가능해진다.
이제 의정 활동의 핵심인 ‘예산과 결산’을 단지 숫자의 나열이 아닌, 정책의 흐름과 민심의 반영으로 해석하는 시대가 되고 있다.
생성형 AI는 단순 요약기를 넘어, ‘정책 통찰 도우미’로 진화하고 있다.
물론 조심할 것도 있다.
AI가 제시하는 수치를 무조건 신뢰해선 안 되며, 특히 인공지능이 숫자를 잘못 인식하거나, 맥락을 잘못 이해하는 경우도 있다.
때문에 'AI가 분석한 것'을 의원이 반드시 재검토하고, 실제 예산서와 조례 등을 교차 확인하는 습관이 필요하다.
그러나 이제는 예산과 결산서를 ‘안 보려고’ 하지 않아도 된다.
‘못 읽는’ 보고서가 아니라, ‘잘 읽히는’ 데이터가 되어가고 있다.
생성형 AI는 정책 감시, 예산 감시라는 공공의 기능을 더 많은 시민과 함께 나누게 할 수 있는 도구다.
의원은 물론 담당 공무원, 예비 후보자, 참여예산에 관심 있는 시민들까지 AI라는 도구를 통해 예산의 흐름을 함께 읽고, 논의하고, 감시할 수 있는 시대가 도래하고 있다.
의정 활동의 중심은 결국 ‘사람’이다.
AI는 그 사람이 보다 현명한 판단을 내리도록 돕는 조력자다.
우리는 이제, 복잡한 예산서를 넘기는 손끝에 AI의 날개를 달 수 있는 시대에 살고 있다.
문제는 기술이 아니라 ‘활용’이다.
그리고 그 활용은 결국, 의원과 시민 모두의 ‘AI 마인드셋’에서 비롯된다.
- 멘토 K -
