산재 조사에도 AI 기술 적용…"단순·반복 업무 자동화"
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근로복지공단은 오늘(6일) 급증하는 산재신청에 대응하기 위해 올해 인공지능을 활용한 재해조사 유형 분류 모델 개발을 추진하겠다고 밝혔습니다.
재해조사 유형 분류 모델은 과거 산재보상 빅데이터와 산재 신청서에 기재된 데이터, 유관기관 자료 등을 기반으로 재해조사 유형에 따라 조사를 진행합니다.
이에 따라, 산재 결정의 신속성과 정확성을 한층 더 높일 수 있을 거로 근로복지공단은 기대하고 있습니다.
앞서 산재신청 시 사업주 확인제도가 폐지되고 보호범위가 확대되면서 산재신청은 매년 증가하는 추세입니다. 지난해 산재신청 건수는 5년 전보다 42%가 증가한 19만 6,206건으로 집계됐습니다.
산재처리 시 근로 이력, 의무기록 등 증거자료 수집이 필요하고, 업무상 질병의 경우 유해·위험요인 조사 등 복잡한 조사내용과 절차로 인해 많은 시간이 소요됩니다.
이에 공단은 산재신청 시 근로자의 자료제출 부담을 완화하고 신속·정확한 재해조사를 진행하기 위해 유관기관이 보유한 자료의 전산 연계를 지속해서 추진해왔습니다.
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- 산재 조사에도 AI 기술 적용…"단순·반복 업무 자동화"
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- 입력 2024-03-06 12:00:43
- 수정2024-03-06 12:03:34
근로복지공단은 오늘(6일) 급증하는 산재신청에 대응하기 위해 올해 인공지능을 활용한 재해조사 유형 분류 모델 개발을 추진하겠다고 밝혔습니다.
재해조사 유형 분류 모델은 과거 산재보상 빅데이터와 산재 신청서에 기재된 데이터, 유관기관 자료 등을 기반으로 재해조사 유형에 따라 조사를 진행합니다.
이에 따라, 산재 결정의 신속성과 정확성을 한층 더 높일 수 있을 거로 근로복지공단은 기대하고 있습니다.
앞서 산재신청 시 사업주 확인제도가 폐지되고 보호범위가 확대되면서 산재신청은 매년 증가하는 추세입니다. 지난해 산재신청 건수는 5년 전보다 42%가 증가한 19만 6,206건으로 집계됐습니다.
산재처리 시 근로 이력, 의무기록 등 증거자료 수집이 필요하고, 업무상 질병의 경우 유해·위험요인 조사 등 복잡한 조사내용과 절차로 인해 많은 시간이 소요됩니다.
이에 공단은 산재신청 시 근로자의 자료제출 부담을 완화하고 신속·정확한 재해조사를 진행하기 위해 유관기관이 보유한 자료의 전산 연계를 지속해서 추진해왔습니다.
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