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[전문가 視覺] AI 시대 공공조달시장의 미래는···

최근 서울시민들이 많이 이용하는 서울지하철 차량 한 켠에서 생성형 AI(인공지능)를 통해 윤동주 시인의 ‘별 헤는 밤’ 시를 형상화한 화려한 그림을 접하면서, 이제 우리 일상에도 AI의 흔적이 깊숙이 들어온 것을 체감한 적이 있다.

일반적으로 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI 기술을 의미하고, 프롬프트(줄글 등)에 대응해 텍스트, 이미지, 기타 미디어를 생성하는 형태로 발현된다. 이런 기능은 방대한 데이터를 학습해 이를 이해하고 새롭게 생성할 수 있는 자연어 처리 기술인 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 기반으로 하는데, 이것이 생성형 AI의 핵심 기술 중 하나다. 이런 AI 기술의 발전이 공공조달시장에 어떻게 영향을 미칠 것인지 생각할 만한 내용이 있다.

먼저 대기업을 중심으로 민간시장 마케팅 분석 및 전략수립에 AI 기술이 다양하게 활용하고 있는 것과 마찬가지로 현재의 조달청 국가종합전자조달시스템인 ‘나라장터’ 플랫폼에는 방대하게 축적되는 공공 입찰 및 계약 빅데이터는 공공시장 마케팅 전략분석 및 정책 수립에 중요한 수단이 될 수 있다.

특정 발주기관의 수년치 관련 구매예산 수립 동향, 주된 구매 규격이나 조건 등 구매 경향성, 의무구매품목(여성기업, 장애인기업 등)의 구매선호 경향성 등 기존에 막연히 쌓였던 계약정보는 AI 분석을 통해 구체적 가치정보로 변화될 수 있다. 이는 물품, 용역, 시설공사 분야 전반의 공공시장 참여 공급자 및 정책입안자의 시장접근과 정책 수립에 유용한 도구가 될 수 있다.

또한 공공조달 분야에서의 공정성과 합리성 제고에도 AI 기술이 중요한 역할을 할 수 있다. 전자조달 플랫폼을 통해 연일 다량으로 게재되는 입찰공고 내용에 입찰참가자격의 과도한 제약, 과도한 유사 실적 또는 인증 요구, 부적정한 지역제한·입찰기간 단축, 특정규격 요구, 부적정한 제안평가 기준 및 평가방식, 수의계약의 남용 등 경쟁제한적 요소를 입찰전 사전규격 공개 단계에서 대규모 언어 모델을 통해 신속히 선별할 수 있을 것이다.

최근 사회적으로 문제됐던 기술입찰 관련 평가위원의 불공정·부적정 평가에 대해서도 빅데이터에 대한 AI 분석이 도드라진 특정 위원의 평가 경향성을 선별하는데도 기여할 수 있고 불공정행위자에게 심리적 부담을 부여할 수 있다. 이미 입찰담합을 시스템으로 분석하도록 시행되고 있는 입찰담합 징후분석 시스템의 내용과 유사한 취지이다.

또한 공사기한 연장에 대한 간접비 분쟁 등 공공계약 분야 분쟁해결 기반을 마련하는데도 AI 기술은 유용하다. 예를 들어 공기연장 간접비 분쟁에서 당사자들의 핵심 의제는 쌍방이 주장하는 비용의 신뢰성 문제인데, 학교, 도로, 터널 등 시설물의 유형별로 산출내역, 가격 정보지 정보, 계약조정 실적 자료 등을 빅데이터로 구축하고, 물가지수나 인건비·산업안전보건관리비 등 가격인상 요소 등의 데이터 추이를 통합해 분석하면 분쟁 중인 시설물 대가의 협상 및 조정을 위한 신뢰도 높은 기초 정보를 얻는 데 도움이 될 수 있다.

현재 조달청은 구축 중인 차세대 나라장터를 통해 기존에 자체 전자조달시스템을 운영해오던 25개 공공기관 전자조달체계를 2026년까지 단계적으로 통합하는데, 이는 국내 공공조달 빅데이터의 통합성이 커진다는 의미도 가진다. 향후 다양한 AI 기술의 공공조달 적용 아이디어가 제안되고 구현된다면 공공시장의 합리성과 효율성 제고에 적지 않은 도움이 될 것이다.