데이터 과학(빅데이터, AI) 기술 혁신 및 시의성 있는 통계수요 증가로 새로운 방식의 자료수집 및 통계작성방법이 필요하게 되었고, 실험적 통계개발 활성화로 국가통계 관리체계 개선 요구도 증가하고 있다.
데이터과학 활용통계를 국가통계 제도에 포괄하기 위해 통계청에서는 2021년부터 실험통계 도입 등 단계적 관리체계 개편을 추진 중이며, 해외에서도 각국의 통계관리체계 특성에 따라 관리하고 있는데 특히 데이터과학 기술을 국가통계에 도입하기 위한 논의가 지속적으로 진행되고 있다.
이 연구에서는 빅데이터와 AI 기술을 활용한 통계생산을 공식화하기 위해 국내 및 해외의 관리제도 및 활용사례를 중심으로 도입 쟁점사항을 분석하여, 국가통계에 적용하기 위한 승인 프로세스 개선방안을 마련하고, 국가통계 관리체계 개선방향을 제시하고자 하였다
먼저, 데이터과학 활용통계 대상통계를 발굴하고, 실험통계 지침에 따라 모의 승인 심사하여 데이터과학 기술을 국가통계에 적용하기 위한 승인프로세스 개선안을 마련하고 통계품질 검증기준을 검토하여 데이터과학 기술 표준화 방안을 모색하였다.
다만 아직 AI 알고리즘의 품질측정에 대한 표준화된 기준이 존재하지 않기 때문에 단기적으로 기 존재하는 AI 신뢰성 검증도구의 활용을 고려해 볼 필요가 있으며, AI 기술 활용 통계생산에 특화된 품질기준을 마련하기 위해서 전문화된 역할을 수행하는 조직 구성이 필요하였다.
그래서 통계분류표준, 통계작성표준, 통계방법(기술)표준 업무를 수행하는 ‘통계기준 표준기관’을 설립하여, 통계기준의 표준화를 통한 데이터과학 기술의 체계적 검증·평가·활용방법을 검토하고, 국가통계 관리제도 기반 마련을 위해 통계생산·품질관리 등 관리체계 개선안을 제안하였다.
또한 데이터과학 활용통계 확대를 유도하기 위하여 통계승인관리기관, 통계기준표준기관과 통계작성기관 간 데이터과학 기술 중심의 협력 체계를 구축할 필요가 있으며, 이는 실질적인 제도 도입의 성과를 상승시키고 국가통계 혁신의 시기를 앞당기는데 기여할 것이다.