14일 관계부처에 따르면 공정위는 최근 이 같은 내용의 ‘입찰담합징후분석시스템(BRIAS) 고도화’ 사업 추진을 위해 관련 용역을 발주했다. 입찰 데이터 수집 범위 확대와 분석 기능 고도화가 핵심이다.
(사진=연합뉴스)
BRIAS는 공공기관 입찰 데이터를 수집해 담합 징후를 분석하는 시스템으로, 현재 16개 전자조달 시스템과 1000여 개 발주기관 정보를 기반으로 운영된다. 다만 기존 시스템은 최종 낙찰 결과 중심 분석에 머물러 재입찰이나 유찰 과정에서 나타나는 반복 패턴을 포착하는 데 한계가 있다는 지적이 있었다. 개별 입찰만 보면 정상 경쟁처럼 보이지만, 여러 차례 입찰을 종합하면 특정 업체가 낙찰을 가져가고 다른 업체는 들러리 역할을 반복하는 구조가 나타나는 경우도 적지 않았기 때문이다.
이에 공정위는 분석 대상을 입찰 전체 과정으로 확대한다. 앞으로는 유찰·재입찰 이력과 회차별 투찰 정보, 설계평가(기술제안) 원점수 등을 종합적으로 수집해 입찰 흐름 전반을 추적할 계획이다. 특히 반복 입찰에서 업체들이 번갈아 낙찰을 받는 돌려먹기 패턴이나 공동수급 형태로 참여하며 경쟁을 회피하는 구조 등을 핵심 분석 지표로 반영한다. 낙찰률 추이와 업체 간 관계까지 함께 분석해 사실상 사전에 모의한 담합 여부를 가려낸다는 구상이다.
기술적 기반도 강화된다. 발주기관마다 다른 물품 분류체계로 인해 유사 입찰이 분석 대상에서 누락되는 문제를 해결하기 위해 벡터 데이터베이스(DB)를 구축해 물품코드가 달라도 유사한 입찰을 자동으로 묶어 분석할 수 있도록 한다. 아울러 기존 심의·의결 사례를 바탕으로 ‘담합’ 여부를 구분해 표시(라벨링)한 데이터를 활용, 분석 모델의 정확도도 높일 계획이다.
감시 범위도 넓어진다. 기존 BRIAS가 구매 입찰 중심이었다면, 앞으로는 한국자산관리공사가 운영하는 온비드와 연계해 공공자산 매각 등 판매 입찰까지 분석 대상에 포함한다. 공매 시장의 경우 반복 유찰과 최저가 인하 등 경매 특성이 반영돼 기존 지표만으로는 담합 판단이 어려웠던 만큼, 이를 고려한 별도 분석 지표와 모델도 구축된다.
공정위는 향후 인공지능(AI) 기반 분석까지 시스템에 도입해 담합 탐지 역량을 한층 끌어올린다는 구상이다.
공정위 관계자는 “현재 시스템도 활용되고 있지만 단순 조회형 데이터베이스(DB) 구조여서 의결서나 사건 기록 같은 비정형 데이터까지 학습·분석하는 데는 한계가 있다”며 “딥러닝 등 AI 기술을 적용해 보다 정밀한 분석 체계로 발전시킬 필요가 있다”고 말했다. 이어 “여러 공공기관과 입찰 정보를 연계하고 있지만 데이터 형식이 균질적이지 않아 일부 누락이나 불일치 문제가 있다”며 “이번 고도화를 통해 이런 부분을 보완하고, 향후 AI 분석이 가능하도록 기반을 마련하는 것”이라고 설명했다.
공정위는 AI 도입을 위해 그래픽처리장치(GPU) 등 인프라 구축이 필요하다는 점을 고려해 내년도 예산 확보도 추진할 방침이다. 아울러 현재 시스템에 연동되지 않은 교복 입찰 등 일부 분야에 대해서도 전국 17개 시·도 교육청과 협의를 진행하는 등 적용 범위를 확대해 나갈 계획이다.
(자료=공정위)
