- 산재결정의 신속성과 정확성을 한층 더 높일 수 있는 모델

근로복지공단은 급증하는 산재신청에 대응하여 유관기관 정보 자동 연계, 단순·반복 업무 자동화, 재해조사 유형 자동분류 등 정보통신기술(ICT)을 활용한 업무 자동화를 통해 신속·정확한 재해조사 시스템 구축을 추진하고 있다고 밝혔다.

그 간 산재신청 시 사업주 확인제도 폐지, 보호범위 확대 등 제도개선의 영향으로 산재신청이 매년 증가하여 2023년 산재신청 건수는 5년 전 대비 42%가 증가한 196,206건에 달하고 있으며, 산재처리 시 근로이력, 의무기록 등 증거자료 수집이 많고, 특히 업무상 질병의 경우 유해·위험요인 조사 등 복잡한 조사내용과 절차로 인해 많은 시간이 소요되어 이는 산재근로자의 빠른 직업·사회복귀와 신속·정확한 보상을 저해하는 요인으로 작용하고 있다.

이에 공단은 산재신청 시 근로자의 자료제출 부담 완화와 신속·정확한 재해조사를 위해 유관기관이 보유한 자료의 전산 연계를 지속해서 추진했다. 그 결과, 산재신청 시 근로자가 직접 발급받아 제출하던 17종의 자료를 공단이 유관기관으로부터 직접 받음으로써 산재근로자의 자료 제출 부담 완화와 함께 객관적 자료의 신속한 확보가 가능해졌다.

나아가 2023. 7월에는 재해조사 시 반복적으로 수행하는 사업장 및 근로자 정보 확인, 유관기관 보유 자료 입수·확인, 사업주 통지 등 14단계 업무를 자동 실행하는 프로그램을 개발하여 자료수집의 표준화, 필수 조사절차 누락 방지 등 재해조사가 신속·정확하게 이루어지도록 업무를 효율적으로 개선했다.

또한 공단은 올해 인공지능(AI)을 활용한 재해조사 유형 분류 모델 개발을 추진함으로써 재해조사를 더욱 효율화할 예정이다. 재해조사 유형 분류 모델은 과거 산재보상 빅데이터와 산재신청서에 기재된 데이터, 유관기관 자료 등을 기반으로 재해조사 유형에 따라 신속 또는 집중 조사를 함으로써 산재결정의 신속성과 정확성을 한층 더 높일 수 있는 모델이다.