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홍보영상 공공분야 빅데이터 5편 - 실업급여 부정수급 방지

2017.03.07
  • 세상을 보는 새로운 눈, 빅데이터!
    <실업급여 부정수급 방지>

    실직자들의 생계 안정과 재취업 활동을 돕기 위해 도입한 실업급여 제도를 악용하는 사례가 늘고 있습니다.

    해마다 악용 사례가 늘어남에 따라, 실업급여 부정수급 또한 지속적으로 증가하고 있는데요.
    1995년 처음 시행된 실업급여 제도는 이직일 이전 18개월 동안 180일 이상 근무한 경우 신청 자격을 얻을 수 있는 제도인데요. 좋은 제도를 악용한 사람들 때문에 실업급여가 꼭 필요한 사람들에게 적절히 배분되지 못하고 있는 실정입니다. 이렇게 악용 사례가 점점 증가됨에 따라 기존 조사인력으로는 부정 수급 적발이 어려운 상황인데요. 최소한의 인력으로도 조사가 가능하도록 과학적이고 객관적인 근거에 기반한 부정수급 적발 방안 마련이 필요합니다.

    이에 행정자치부는 고용노동부와 한국고용정보원과 함께 공공 빅데이터를 통해 이런 문제를 고민해 보고 해결해볼 수 있는 방안을 찾아보기로 하였는데요.
    먼저 부정수급 조사관 심층 인터뷰를 통해 적발 노하우 및 개선 사항을 파악하고 분석하여 새로운 유형의 부정수급 패턴을 발굴하였는데요. 이를 통해 실업급여 신청자 및 사업장의 위험 점수를 측정하여 적은 조사 인력으로 적발률을 높일 수 있도록 부정수급 우선순위 리스트를 제공하였습니다.
    그 결과 실제 조사 대상자는 줄어든 반면, 적발률은 기존보다 훨씬 개선되었다고 하네요.
    뿐만 아니라 적발이 쉽지 않고 찾기 어려운 부정 수급 건을 빠르고 직관적으로 탐지할 수 있는 네트워크 다이어그램 기법을 적용하여 실업급여 신청 현황과 부정 수급자 사업장의 분포를 시각화하여 한눈에 알아볼 수 있게 되었습니다.

    조사관들이 조사를 나가기 전, 어디에 나가야 적발 효율이 높을지 판단할 수 있고 사전에 의심 대상자를 파악할 수 있어 자연스럽게 적발률이 상승된 것이죠.
    이 모든 결과에는 과학적이고 객관적인 빅데이터 분석이 있었기 때문이겠죠.
    앞으로도 행정자치부는 빅데이터 분석을 통해 실업급여 부정 수급의 새로운 패턴을 지속적으로 찾아나갈 예정인데요. 이를 통해 적발 모델을 점점 발전시켜 나간다면, 실업급여 부정 수급 예방률을 높일 수 있으며 국가 재정의 건전화는 더욱 튼튼해지게 됩니다.

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