인공지능 특히, 딥러닝과 언어모델의 발달은 다양한 산업분야에서 기존의 인력이나 단순한 규칙기반의 업무처리 프로세스를 개선하고 효율화하는데 활용성이 증대되고 있다. 다만 공공 행정 부문에서는 이들이 가지는 비교적 복잡한 규정과 관리적 제약, 보안 이슈 등에 기인하여 그 활용성이 제한되거나 기술 도입과 응용에 있어서 다소 더딘 측면이 있는 것도 사실이다.  
본 연구는 이러한 환경 하에서도 실용적으로 적용가능한 인공지능기술을 탐색하고 실무에서 발생하는 자료의 수집을 통한 내부 행정 효율화 시스템을 구현하고, 또한 대외공개 및 공유가 가능한 범위에서의 내부지식을 탐색하여 업무에 활용할 수 있는 자동상담 기능을 개발하여 활용하는 사례를 중심으로 기술적 한계와 극복방안, 그리고 향후 연구 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 
첫 번째로, 기관내 감사 시스템을 고도화하는 연구를 수행하였다. 공공기관의 자체 감사 기구는 공정하고 수용성 높은 업무 프로세스를 구축하는 것이 요구된다. 이를 위해서 기존의 사례인 감사결과를 학습자료로 활용하여 CNN기반의 다중분류 모델을 개발하였다. 예측 모델의 구성을 위해서 감사규정내 처분 요구 종류별 키워드를 구성하고, TDM 및 TF-IDF를 통한 유사도를 추가 입력하였다. 이를 통해 감사결과 처분의 종류가 예측되도록 하고, 유사도 검색 기반의 참고자료도 추출하게 하였다. 개발된 예측 모델은 추천 처분요구 중 가장 높은 확률(1순위)로 예측한 것이 포함되는 확률 75.3%의 성능을 보였으며, 2순위와 3순위까지 확대할 경우 각 91.8%, 96.8%의 확률을 나타내었다. 이를 기반으로 기관내 감사시스템(AI-GPA 모델)로 실제 감사운영시 참