행정사무감사 준비, AI에게 이렇게 물어보세요
행정사무감사 준비의 대부분은 이미 있는 기록을 찾는 일입니다. 지난 지적사항, 집행부의 과거 답변, 예산 숫자를 AI로 먼저 정리하고 날카로운 질의서를 만드는 5단계를 실제 질문 예시와 함께 정리했습니다.
3줄 요약
- 행정사무감사 준비 시간의 대부분은 지난 지적사항, 집행부 답변, 예산 숫자처럼 이미 있는 기록을 찾는 데 쓰입니다.
- AI로 기록을 먼저 정리하면 자료 요구는 줄고, 질의는 근거가 분명해집니다.
- 숫자와 인용은 반드시 원문으로 확인하고, 판단은 의원이 합니다.
행정사무감사는 지방의회가 집행부를 견제하는 가장 강력한 수단입니다. 그런데 준비 기간은 짧고, 들여다봐야 할 부서와 사업은 많습니다. 이 글은 행정사무감사를 AI로 준비하는 법을 다섯 단계로 정리한 실전 가이드입니다. 의정 AI를 처음 써 보는 의원과 정책지원관도 바로 따라 할 수 있도록 AI에게 물어볼 질문 예시를 함께 담았습니다.
AI로 행감을 준비하는 방법은 이미 의원 연수에서도 다룹니다. 국회의정연수원이 주관한 지방의회 연수에서도 업무보고서와 예결산 자료를 AI로 요약하고 쟁점과 예상 질의를 뽑아 보는 실습이 진행됐습니다.
행정사무감사 준비, 시간은 어디에 쓰이나
행감 준비에서 가장 오래 걸리는 일은 질문을 만드는 일이 아니라 질문의 근거를 찾는 일입니다. 지난해 같은 부서에 어떤 지적이 있었는지, 집행부가 무엇을 하겠다고 답했는지, 그 사업의 예산은 어떻게 바뀌었는지를 회의록과 예산서에서 찾아야 합니다.
AI로 행정사무감사를 준비하는 5단계
- 감사 대상 정하기
집중할 부서와 사업 2~3개를 고릅니다
- 지난 지적사항 모으기
지난 의회의 지적까지 포함해 처리 결과를 확인합니다
- 집행부의 과거 답변 정리하기
약속한 것과 지켜진 것을 나눠 봅니다
- 예산 숫자 확인하기
사업별 증감을 보고 원문 표와 대조합니다
- 질의서 초안과 예상 답변 만들기
질의마다 근거를 달고 재질의까지 준비합니다
1단계. 감사 대상 정하기
모든 부서를 같은 깊이로 볼 수는 없습니다. 지역 현안, 민원이 많았던 사업, 예산이 크게 바뀐 사업을 기준으로 2~3개를 고르세요. 이때 소관 위원회를 먼저 확인해야 합니다. 부서의 소관을 잘못 알고 질문을 만들면, 근거부터 틀어집니다. 실제로 범용 AI에 소관이 틀린 질문을 던졌을 때 없는 지적사항을 지어낸 사례가 있습니다. 자세한 내용은 ChatGPT에게 행감 지적사항을 물어봤더니 생긴 일에서 볼 수 있습니다.
AI에게 물어보기
"○○과는 어느 상임위원회 소관이야? 이 부서의 주요 사업과 최근 2년간 예산이 크게 바뀐 사업을 알려 줘."
2단계. 지난 지적사항 모으기
행정사무감사는 해마다 이어집니다. 지난해 지적이 개선됐는지 따지는 것만으로도 좋은 질의가 됩니다. 의원이 바뀌었어도 기록은 남아 있으니, 지난 의회의 지적까지 함께 보세요. 나라살림연구소도 사업의 흐름을 보려면 3년 치 자료를, 관점을 잡으려면 직전 3년간의 행정사무감사 결과보고서를 먼저 보라고 권합니다.
AI에게 물어보기
"○○과 소관 사업 중 지난 3년간 행정사무감사에서 지적된 사항을 연도별로 정리해 줘. 집행부의 답변과 처리 결과도 함께."
3단계. 집행부의 과거 답변 정리하기
같은 사안에 대해 집행부가 해마다 어떻게 답했는지 나란히 놓고 보면, 약속이 지켜졌는지와 답변의 논리가 바뀌었는지가 드러납니다.
AI에게 물어보기
"○○ 사업에 대해 집행부가 회의에서 답변한 내용을 시기별로 정리해 줘. 추진하겠다고 약속한 사항이 있으면 따로 표시해 줘."
4단계. 예산 숫자 확인하기
질의의 힘은 숫자에서 나옵니다. 사업별 예산의 증감, 비슷한 사업과의 중복 여부를 먼저 요약해 보고, 반드시 원문 표와 대조하세요.
AI에게 물어보기
"○○ 사업의 올해 예산과 지난해 대비 증감을 정리하고, 비슷한 목적의 다른 사업이 있는지 찾아 줘. 숫자마다 출처를 붙여 줘."
5단계. 질의서 초안과 예상 답변 만들기
앞 단계에서 모은 근거로 질의서 초안을 만듭니다. 집행부가 할 만한 답변과 그에 대한 재질의까지 준비하면 현장에서 흔들리지 않습니다.
AI에게 물어보기
"위 내용을 바탕으로 행정사무감사 질의서 초안을 써 줘. 질의마다 근거와 출처를 붙이고, 집행부의 예상 답변과 재질의도 함께."
준비 일정 예시
감사 대상 부서·사업 정하기, 소관 위원회 확인
지난 3년간 지적사항과 처리 결과 정리
집행부의 과거 답변과 약속 정리
자료 요구 목록 확정 (이미 기록으로 확인한 것은 제외)
예산 숫자 원문 대조, 질의서 초안 작성
예상 답변과 재질의 준비, 최종 검토
자료 요구 전에 기록부터
행감 시즌이면 자료 요구를 둘러싼 갈등이 되풀이됩니다. 2026년에도 한 군의회는 자료 제출이 원활하지 않다고 지적했고, 다른 군의회에서는 요구가 크게 늘면서 과도한 요구라는 반론이 나왔습니다. 10월 하남시의회 행감에서는 개인정보 보호를 이유로 지번이 빠진 자료가 제출돼 의회의 자료 요구를 어디까지 제한할 수 있는지가 쟁점이 되기도 했습니다. 이미 공개된 회의록과 예산서, 지난 답변으로 확인할 수 있는 것은 먼저 확인하고, 정말 필요한 자료만 요구하면 요구는 더 날카로워지고 갈등은 줄어듭니다. 이런 정보 비대칭이 왜 생기는지는 보좌진 9명 vs 0.5명, 지방의회에 AI가 필요한 이유에서 다뤘습니다.
AI 답을 그대로 쓰면 안 되는 이유
- 질문의 전제를 먼저 확인하세요. 소관 부서, 사업 이름, 연도가 틀리면 AI는 틀린 전제에 맞춰 답을 만들 수 있습니다.
- 숫자는 원문 표와 대조하세요. 출처가 붙어 있어도 원문에서 그 숫자가 맞는지 확인해야 합니다.
- 기록의 시점을 확인하세요. 회의록과 예산서는 작성 시점의 정보입니다. 최신 현황은 감사 자료로 확인합니다.
- 판단은 의원의 몫입니다. AI는 근거를 모으고 초안을 만들 뿐, 무엇을 물을지는 의원이 정합니다.
그래서 행감 준비에는 의회의 회의록과 예산서 원문을 갖고, 답변마다 출처를 보여 주는 의정 AI가 맞습니다. 어떤 기준으로 고를지는 의정 AI, 의원들은 실제로 이렇게 씁니다를 참고하세요.
자주 묻는 질문
행정사무감사 준비에 ChatGPT를 써도 되나요?
쓸 수는 있지만 한계가 분명합니다. ChatGPT는 우리 의회의 회의록과 예산서 원문을 갖고 있지 않아서 지난 지적사항이나 집행부 답변을 정확히 찾기 어렵고, 틀린 내용을 그럴듯하게 만들 수 있습니다. 답변마다 원문을 직접 확인하는 과정이 꼭 필요합니다.
AI가 만든 질의서를 그대로 써도 되나요?
그대로 쓰지 마세요. AI가 만든 질의서는 초안입니다. 근거의 원문을 확인하고, 지역 사정과 의원의 문제의식에 맞게 다듬어야 합니다. 질의의 방향과 강도는 의원이 정합니다.
지난 의회의 지적사항도 찾을 수 있나요?
의회 회의록이 남아 있다면 찾을 수 있습니다. 의회의 회의록 원문을 갖고 답하는 의정 전문 AI라면, 의원이 바뀌었어도 지난 의회에서 같은 사안을 어떻게 다뤘는지 확인할 수 있습니다.
정리하면
행정사무감사 준비의 핵심은 질문을 만드는 것이 아니라 근거를 찾는 것입니다. 지난 지적, 집행부의 답변, 예산 숫자는 모두 의회의 기록 안에 있습니다.
그래서 행감 준비에 쓰는 AI는 그 기록을 갖고 있어야 합니다. 범용 AI나 여럿이 나눠 쓰는 계정으로는 우리 의회의 지난 지적을 찾을 수 없고, 찾은 것처럼 보이는 답도 다시 확인해야 합니다. 기록을 근거로 출처를 보여 주는 의정 전문 AI가 행감 준비 시간을 실제로 줄입니다.
