조달청은 인공지능 딥러닝(Deep Learning)기술을 활용한 물품관리 제도 개선으로 매년 수백억원의 예산절감이 기대된다고 27일 밝혔다.
인공지능 기술로 정원, 보유량, 취득, 처분량 등 데이터를 분석하면 다음해 구매 필요수량을 예측할 수 있기 때문이다.
물품관리 주요 개선 내용은 내용연수, 정수물품, 수급관리계획 등 크게 3가지다.
먼저 내용연수 품목을 현행 1638개에서 1673개로 35개 품목(2.1%)을 확대했다. 취득단가가 소액이더라도 보유 규모가 크거나 금액이 증가하는 품목을 추가 적용했다.
내용연수 조정절차는 각 기관 실제 사용기간 통계를 기초로 민간 내용연수, 민원·건의사항, 정책적 고려사항 등을 반영했다.
정수물품도 현행 취득단가 50만원 이상 50개 주요 물품에서 133개 품목으로 대폭 늘렸다.
계획적 취득·처분이 가능한 상용물품과 범용성 있는 91개 품목을 추가해 계획적 물품구매를 강화하고, 특정사업 반영으로 취득계획 파악이 어려운 품목은 제외했다.
수급관리계획은 보유 규모가 크고 계획적 구매가 용이한 품목 중심으로 구매계획을 수립, 일선 관서의 부담을 덜고 물품관리 효율성도 높였다.
조달청은 계획적인 물품수급관리 유도를 위해 수급관리 계획 실적이 우수한 기관에 대한 정부포상 수여 등 인센티브를 강화할 예정이다.
최호천 조달청 공공물자국장은 “국가기관의 물품관리 현실을 반영해 기관 부담을 줄이고 실효성은 높이는 방향으로 대상과 절차·시스템을 개선했다”고 말했다.
대전=양승민기자 sm104y@etnews.com
