#18. 지역 민원 유형별 데이터 정리
『의정과 선거, AI로 날개달다!』 열여덟 번째 이야기
"민원이 너무 많아요. 어디서부터 해결해야 하죠?"
"늘 반복되는 민원인데… 뭔가 공통된 패턴은 없을까요?"
"우리 동네 주민들이 진짜로 불편해하는 건 뭘까요?"
지자체 의원이든, 선거에 출마하려는 입후보자든, 실무를 책임지는 공무원이든, 그리고 지역 현안을 직접 겪고 있는 주민이든, 이 질문은 익숙하다.
이 질문은 단순한 행정의 피로가 아니라, 변화하는 시대에 우리가 다시 묻고 고민해야 할 출발점이기도 하다.
예전에는 민원 서류 뭉치를 손으로 넘기며 ‘감’으로 대응했었다.
어느 정도 경험이 쌓이면 어떤 동에선 무슨 민원이 많고, 어떤 계절에 도로 보수가 늘어난다는 걸 ‘눈치’로 알았다.
하지만 이제, 그 ‘감’과 ‘눈치’만으로는 부족한 시대다.
2026년 6월, 지방선거를 앞둔 지금, 지역 유권자들은 후보자의 말보다 행동, 공약보다 데이터에 주목하고 있다.
"당신이 우리 동네 문제를 진짜로 알고 있나요?"라는 무언의 질문이 지역 곳곳을 떠돌고 있다.
이제는 ‘알고 있다’고 말하려면, 근거가 필요하다. 그 근거는 바로 데이터다.
그렇다면, 민원 데이터를 어떻게 분석해야 할까?
다행히 이제는 하나하나 엑셀에 입력하고 피벗 테이블을 돌릴 필요도 없다.
생성형 AI 도구와 함께라면 수천 건의 민원도 몇 분 만에 유형별, 지역별, 시간대별로 분류할 수 있다.
더 나아가 AI는 단순 분류를 넘어, 민원 속에 숨어 있는 감정과 사회적 징후까지도 분석해낸다.
도로 파손, 주차 문제, 생활 소음… 이 모든 건 겉으로는 ‘시설 민원’이지만,
사실 그 안에는 ‘도시의 밀도 문제’, ‘공공 공간 부족’, ‘세대 간 갈등’이라는 보다 깊은 도시적 과제가 숨어 있다.
생성형 AI는 그런 숨은 흐름을 ‘데이터의 언어’로 보여준다.
지역 민원이 단순히 ‘불만’의 목록이 아니라, ‘미래 정책의 나침반’이 될 수 있게 한다.
예를 들어보자.
어느 기초의회 입후보 예정자가 있었다.
그는 자신의 지역구에서 ‘생활쓰레기 방치’ 민원이 가장 많다는 걸 알고 있었다.
하지만 AI 분석을 통해 발견한 건 조금 달랐다. 쓰레기 방치 자체보다, 그것을 반복적으로 방치하는 ‘외부인의 일회성 방문’이 문제였고,
이는 결국 상권 정비, 쓰레기 배출 정책, CCTV 인프라, 심지어 ‘심야 유동 인구’ 정책과 연결되는 이슈였다.
이처럼 하나의 민원은 ‘한 줄짜리 불만’이 아니라, ‘정책 구조의 퍼즐 조각’이 된다.
AI는 그 퍼즐을 빠르게 맞춰주는 조력자 역할을 한다.
주민들도 달라지고 있다.
이제는 단순히 ‘건의사항’이나 ‘요청사항’을 보내는 것이 아니라,
온라인 커뮤니티, 지역 맘카페, SNS를 통해 일상의 불편을 빠르게 공유하고, 문제 해결을 요구한다.
그 흐름을 읽지 못하면 정책도, 공약도, 행정도 '헛발질'이 된다.
의정활동과 선거 모두, 결국은 ‘문제 해결력’의 경쟁이다.
그 문제 해결의 시작이 ‘지역 민원 데이터 정리’라는 점을 잊어서는 안 된다.
민원을 관리하는 것이 아니라, ‘민원을 해석’하는 시대다.
AI는 인간의 감정을 대신할 수는 없다.
하지만 감정을 정리하고, 문제를 분류하며, 흐름을 통찰할 수 있도록 돕는다.
이제는 ‘잘 들었다’보다 ‘잘 분석했다’가 더 큰 신뢰를 받는 시대다.
의정과 선거, 그 날개에는 반드시 데이터 기반 민원 통찰이 있어야 한다.
그리고 그 중심에, 생성형 AI가 있다는 사실을 잊지 말자.
앞으로는 민원을 빠르게 ‘처리’하는 것이 아니라,
민원 속에서 ‘정책’을 발견하고, 민원 너머 ‘사람의 삶’을 보는 리더가 진짜 리더다.
- 멘토 K -
