2026년도 국가데이터처 예산 4,567억 원 확정… AI 기반 통계체계 전면 확장

국가데이터처는 2026년도 예산이 국회 본회의 의결을 통해 4,567억 원으로 확정됐다고 밝혔다. 올해 예산 대비 18.9% 감소한 규모지만, 인구·농어업 총조사 등 5년 주기 대형 사업이 없는 해임을 고려하면 실질적으로는 16.9% 증가한 수준이다. 예산은 AI 기반 통계생산 고도화, 범정부 데이터 거버넌스 강화, 경제총조사 실시 등 데이터 행정 체계 전반에 집중 배분된다. 이러한 예산 구조는 정부가 AI 대전환기(AX) 속에서 데이터 기반 행정 역량을 강화하겠다는 의지를 제도적으로 반영한 것으로 평가된다.

국가데이터처는 2026년 예산의 핵심 목표를 “국민이 체감하는 데이터 행정”으로 제시했다. 특히 올해 예산 감소의 겉보기 수치와 달리, 총조사 해가 아니기 때문에 실질 증액이라는 점을 강조했다. 정부는 인공지능의 활용이 행정 전 영역으로 확대되는 상황에서 통계 생산 체계의 혁신과 데이터 품질 제고가 불가피하다고 판단했다. 이에 따라 예산 편성의 중심축은 통계 자동화, 데이터 분석 시스템 고도화, 개인정보 안전성 확보, 국가 통계 인프라 확장 등으로 이동했다.

첫 번째 축은 AI 기반 통계 생산 혁신이다. 국가데이터처는 기존 5종이었던 AI 자동분류 시스템을 15종으로 확대하고, 통계 분야에 특화된 자체 생성형 AI 모델 연구에 착수한다. 이를 통해 통계자료 분류·정제 과정에서 반복적으로 소요되는 인적 자원을 절감하고, 통계 생산의 정확도와 속도를 동시에 높이는 것이 목표다. 더불어 통계데이터센터에는 AI 기반 기능을 도입해 데이터 연계, 분석, 반출 과정까지 한 번에 지원하는 통합형 플랫폼을 구축한다. 공공·민간 데이터를 함께 분석할 수 있도록 설계된 이 플랫폼은 정책 수립과 연구에 필요한 고급 데이터 접근성을 확대하는 역할을 맡는다.

개인정보 보호 역시 중요한 정책 요소로 포함됐다. 정부는 민감정보를 감추면서도 원자료의 평균·합계 등 통계적 특성을 유지하는 재현자료 자동생성 프로그램을 도입한다. 이는 데이터 활용성과 개인정보 보호의 균형을 맞추기 위한 조치로, 통계 기반 정책 연구에서 민간 활용도를 높일 것으로 예상된다. 아울러 메타데이터 구축 사업을 통해 모든 통계데이터의 구조화·표준화를 진행한다. 이는 AI가 데이터를 읽고 해석하는 과정에서 발생하는 오류를 줄이며, 향후 공공AI 시스템 개발의 기반 인프라로 기능하게 된다.

두 번째 축은 범정부 데이터 거버넌스 확립이다. 국가데이터처는 향후 정부 각 부처의 데이터 생산·활용 체계를 통합 관리하기 위한 로드맵과 중장기 전략을 수립한다. 법령 및 제도 개선을 위한 연구용역도 추진하며, 이를 통해 공공·통계·민간 데이터의 품질을 일관되게 관리하는 데이터 관리체계를 확립할 계획이다. 이는 분산된 데이터 행정 구조를 일원화하고 국가 차원의 전략적 데이터 활용 기반을 강화하는 조치로 해석된다.

세 번째 핵심 사업은 2025년 기준 경제총조사(660억 원)의 실시다. 경제총조사는 5년마다 모든 사업체를 대상으로 매출, 비용, 종사자 규모 등을 조사하는 대규모 국가 통계조사로, 산업 구조 변화와 경제 규모를 파악하는 데 필수적인 기초 자료다. 특히 2025년 조사는 AI·로봇 활용 여부, 외국인 종사자 수, 스마트농장 운영 여부, 무인매장 운영 여부 등 산업 환경 변화에 맞춘 신규 조사항목을 추가해 경제 대전환기를 반영했다. 조사 과정에서도 온라인 조사 확대, 모바일 QR 코드 제공, 조사표 디자인 개선 등을 통해 응답 편의성을 높였다.

경제총조사 결과는 GDP·GRDP 산정, 산업연관표 작성, 표본조사 모집단 구성, 각종 경제·산업 정책 수립 등 광범위한 영역에서 활용된다. PDF 자료에 따르면 조사 대상은 전국 약 718만 개 사업체이며, 전산업을 포괄하는 대표성을 갖춘 조사다. 또한 2020년 기준 조사 결과가 국가 경제 구조 파악에 결정적 역할을 했음을 강조하며, 2025년 조사 역시 국가 정책의 기반자료가 될 것으로 전망된다.

네 번째 사업은 국가통계 신뢰성 제고다. 정부는 정기통계품질진단 대상을 기존 81종에서 90종으로 확대하며, 통계 개발·개선 사업을 지속 추진한다. 이는 국민 신뢰 확보와 통계 기반 정책수립 강화를 위한 필수 조치로 해석된다. PDF에서 제시한 바에 따르면 국가통계의 품질 확보는 정부 정책의 실효성과 직결된다.

다섯 번째는 국제적 통계 협력 강화다. 정부는 2027년 부산에서 개최되는 세계통계대회(WSC)를 준비하기 위해 7억 원을 배정했다. 세계 각국의 정부·학계·민간 전문가가 참여하는 국제 학술대회인 만큼, 이번 대회는 우리나라의 통계·데이터 분야 국제 위상을 높이는 계기가 될 것으로 기대된다. 이와 함께 현장조사원 교통비 22억 원 지원, 노후 차량 교체 등의 예산도 반영해 조사 환경 개선을 도모했다.

그러나 예산 확정 과정에서 남는 정책적 과제도 존재한다. AI 기반 통계 혁신은 효율성을 높이지만, 동시에 알고리즘 편향, 데이터 품질 격차 등 새로운 위험을 수반한다. 또한 경제총조사 항목 확대는 산업 현실을 더 정확히 반영한다는 장점이 있지만, 소규모 사업체의 응답 부담을 가중할 수 있다. 데이터 거버넌스 강화는 전 부처 협업 체계 구축이 필수적이므로, 부처 간 권한 조정 및 표준화 과정에서 갈등 발생 가능성도 무시할 수 없다. 이상의 점을 고려하면 이번 예산안의 성공 여부는 기술 도입 그 자체보다 운영 과정에서의 조정 능력, 품질 관리, 법·제도 정비의 속도에 달려 있다고 볼 수 있다.

2026년도 국가데이터처 예산은 AI 기반 통계체계 고도화, 데이터 거버넌스 강화를 위한 제도적 기반 마련, 경제총조사 등 국가단위 조사의 안정적 추진이라는 세 가지 방향을 중심으로 편성됐다. 예산 구조는 정부가 데이터 기반 행정의 시대적 전환을 본격화하고 있음을 보여준다. 다만 AI 활용의 법적 기준 마련, 개인정보 보호 강화를 위한 추가 제도 설계, 데이터 품질 관리 체계 확립 등 남은 과제도 상당하다. 향후 경제총조사 결과가 국가 정책 수립에 어떤 변화를 가져올지, AI 기반 통계체계가 실제 행정 서비스 개선으로 이어질지는 후속 정책과 제도 이행 과정에서 평가될 전망이다. 정부가 제시한 “국민이 체감하는 데이터 행정”이 실현되기 위해서는 기술 개발뿐 아니라 제도·운영·품질 관리의 종합적 개선이 뒷받침되어야 한다.