농업 지원 방식이 '정보 제공'에서 '경영 지원'으로 옮겨가고 있다. 조사 데이터를 단순 집계에 그치지 않고 농가 의사결정과 연결하는 것이다.
최광호 농촌진흥청 기술협력국장은 농산물소득조사를 기반으로 한 정책 변화의 핵심을 “데이터를 농가 경영에 활용하는 것”이라고 설명했다.
최 국장은 “농산물소득조사는 지난 50년간 농업정책과 연구를 뒷받침해 온 국가승인통계”라며 “그동안은 정책과 보상 기준 마련에 주로 활용됐지만 농가가 자신의 경영성과를 직접 확인할 기회는 제한적이었다”고 말했다. 이어 “이번 처방전은 조사 결과를 농가에 다시 제공해 스스로 경영 상태를 점검하도록 하는 데 의미가 있다”고 했다.
이번 정책은 단순 자료 제공을 넘어 농가 의사결정 과정까지 이어지는 형태로 설계됐다. 작기 계획 수립과 자재 구매, 재배 방식 선택 등 실제 경영 판단에 활용하는 것을 목표로 한다. 최 국장은 “농가는 같은 작목의 평균과 상위 농가와 비교해 자신의 위치를 파악하고 이를 바탕으로 보다 체계적인 판단을 할 수 있다”고 말했다.
농진청은 처방전을 출발점으로 후속 지원까지 이어지는 체계를 구축하고 있다. 최 국장은 “처방전은 1차 진단 자료”라며 “이후 도농업기술원에서 추진하는 'AI 기반 경영성과 분석지원 사업'과 연계해 맞춤형 분석과 영농 상담을 받을 수 있도록 했다”고 설명했다. 이어 “지방 농촌진흥기관과 협력을 강화해 지원이 현장에서 이어지도록 하겠다”고 덧붙였다.
농산물소득조사 데이터 활용 범위도 넓힌다. 단순 통계를 넘어 농가 맞춤형 의사결정 자료로 확장하는 방향이다. 그는 “경영진단 결과를 현장 컨설팅과 연결하고 작목 선택 기준, 생산·판매 경로 구성, 농기계 도입 판단 등 실제 활용도가 높은 콘텐츠를 단계적으로 보완할 계획”이라고 말했다.
이 같은 분석을 위해 작목별 특성도 함께 반영했다. 생산 주기와 비용 구조가 다른 만큼 동일 기준 대신 작목 단위 비교를 적용했다. 최 국장은 “농가가 자신의 조건에 맞는 점검 항목과 개선이 필요한 부분을 보다 정확하게 확인할 수 있도록 했다”고 말했다.
생성형 인공지능(AI)은 이러한 체계를 보완하는 수단이다. 대량 데이터를 일관된 형식으로 정리하고 핵심 내용을 쉽게 전달하는 역할을 한다. 그는 “AI는 경영 분석을 지원하는 도구로 유용하지만 최종 판단은 현장 여건과 전문가 검토를 기반으로 이뤄져야 한다”고 말했다.
아울러 현장 의견도 정책 보완에 반영한다. 농진청은 유사 규모 농가 비교와 비용 항목 설명 강화 등 개선 요구를 반영해 처방전 고도화를 추진할 계획이다. 또한 적용 대상 확대도 검토한다. 현재는 소득조사 참여 농가 중심이지만 일반 농가로의 확장 가능성도 열어두고 있다.
최 국장은 “대상 확대는 실제 경영에 도움이 되는지와 현장 활용성을 중심으로 판단할 계획”이라며 “단순히 범위를 넓히기보다 실효성을 우선하겠다”고 말했다.
박효주 기자 phj20@etnews.com
