AI와 세무 행정의 디지털 전환

1. 세무 행정의 디지털 전환 배경 – AI 도입의 필연성

디지털 기술의 확산은 행정 전반에 걸쳐 빠르게 이루어지고 있으며, 특히 복잡성과 정밀성이 요구되는 세무 행정 분야에서도 인공지능(AI)의 도입은 이제 선택이 아닌 필수가 되었다. 전통적인 세무 행정은 방대한 문서 작업, 수기 계산, 사람에 의한 해석이 뒤따르는 프로세스를 포함하며, 이로 인해 과오나 누락, 행정 낭비가 빈번하게 발생했다. 이에 따라 정부는 더 효율적이고 정확한 세금 시스템을 구축하기 위해 디지털 전환을 본격화하기 시작했고, 그 핵심 기술 중 하나가 바로 AI다.

AI는 기계학습(Machine Learning)과 자연어 처리(NLP)를 활용하여 수많은 세무 데이터를 빠르게 분석하고 이상 징후를 탐지하거나 납세자의 소득 및 지출 패턴을 학습할 수 있다. 특히 반복적이고 정형화된 신고 양식을 처리하거나, 전자세금계산서 데이터를 정리하는 작업은 AI가 기존 인력을 대체하거나 보조하는 데 가장 적합한 분야로 평가된다. 이뿐 아니라, AI는 예측 분석 기능을 통해 조세 회피 가능성이 높은 사례를 선별하거나, 탈루 위험을 사전에 식별함으로써 세수 확보의 신뢰성을 높인다. 이는 단순히 편의성을 넘어서 행정 투명성과 형평성을 강화하는 핵심 요소로 작용하고 있다.

또한 코로나19 이후 비대면 행정 수요가 증가하면서, 납세자의 신고·문의·정정 요청 등이 온라인으로 몰리게 되었고, 이에 따른 디지털 행정 시스템의 수요도 폭발적으로 증가했다. 이에 따라 챗봇 기반 세무 상담 시스템이나 자동화된 소득 신고 시스템은 점차 고도화되고 있으며, 이러한 기술적 기반은 모두 AI 알고리즘과 데이터 처리 기술에 의해 작동된다. 이렇듯 AI는 단순한 기술을 넘어 세무 행정 전반을 근본적으로 재편하고 있다.

 

2. 주요 AI 기술과 세무 행정의 접점 – 적용 사례 분석

세무 행정에 활용되는 AI 기술은 다양하며, 그 중에서도 가장 핵심적인 것은 딥러닝 기반 패턴 분석, 자연어 처리 기반 문서 해석, 예측 모델링, 챗봇 상담 시스템 등이 있다. 일본 국세청은 이미 AI를 활용해 부가가치세 및 소득세 신고서의 오류 탐지와 이상거래 패턴 식별을 자동화하였으며, 한국도 국세청을 중심으로 전자세금계산서 분석에 AI 기술을 도입하여 이상 징후를 조기에 탐지하는 프로젝트를 운영 중이다.

자연어 처리(NLP)를 기반으로 한 기술은 납세자가 질문한 문장을 정확히 이해하고 해당하는 세무 규정을 바탕으로 자동 응답을 제공하는 AI 세무 챗봇에 적용된다. 이는 기존의 콜센터 인력을 상당 부분 대체하며, 특히 자주 묻는 질문(FAQ)에 대해서는 거의 실시간 응답이 가능하여 사용자 만족도가 매우 높다. 챗봇 기술은 단순 질의응답을 넘어, 납세자의 실제 신고 기록을 토대로 맞춤형 정보 제공이 가능하도록 발전하고 있으며, 궁극적으로는 ‘개인 맞춤형 세무 코디네이터’로의 진화를 예고하고 있다.

또한 머신러닝 기반 예측 모델링은 조세 회피 가능성이 높은 기업군을 사전에 식별하고, 리스크가 큰 거래 패턴을 감지하여 세무 감사 대상의 우선순위를 자동으로 조정하는 데 활용된다. 이를 통해 국세청의 감사 인력은 더 높은 효율로 고위험 대상에 집중할 수 있으며, 전반적인 행정 리소스의 낭비를 최소화할 수 있다. 이처럼 AI는 세무 감사, 납세자 응대, 신고 분석 등 다양한 분야에 걸쳐 이미 실질적인 영향을 미치고 있다.

3. AI 세무 자동화 시스템의 장점과 도전 과제

AI를 활용한 세무 행정 자동화는 명확한 장점들을 제공한다. 첫째, 효율성의 극대화다. 방대한 양의 세금 정보와 거래 기록을 단시간에 처리할 수 있어 업무 속도가 획기적으로 개선된다. 둘째, 정확성과 일관성 확보다. 사람의 주관이 개입되는 오류나 실수 없이, 같은 조건에서는 항상 같은 판단 기준을 적용할 수 있다는 점은 공정성과 투명성을 중시하는 세무 행정에서 매우 중요한 요소다. 셋째, 맞춤형 세금 서비스 구현이다. 납세자의 소득, 지출, 신고 이력, 산업군 등을 종합적으로 분석해 가장 적합한 납세 지침이나 절세 정보를 제공할 수 있다.

하지만 이와 동시에 해결해야 할 과제도 존재한다. 가장 큰 문제는 데이터 편향성과 알고리즘 투명성 부족이다. AI 모델이 학습하는 데이터가 특정 계층, 특정 산업군에 치우쳐 있을 경우 결과는 왜곡될 수 있으며, 세금 부과나 감면 같은 민감한 영역에서 공정성을 저해할 수 있다. 또한 AI의 판단 기준이 ‘블랙박스’처럼 보일 경우 납세자는 세무 행정에 대한 불신을 가질 수 있다. 따라서 알고리즘의 투명성과 설명 가능성(explainability)은 AI 세무 시스템의 성공적인 정착에 핵심적인 조건이 된다.

또한 AI 기술에 기반한 세무 행정이 확장될수록, 기술에 대한 디지털 격차 문제도 불거질 수 있다. 고령자나 디지털 소외 계층은 AI 기반 자동 시스템을 이용하기 어려울 수 있으며, 이로 인해 세무 행정의 접근성과 형평성 문제가 제기될 수 있다. 이에 따라 정부와 관련 기관은 AI 도입과 함께 디지털 역량 강화 교육 및 접근성 보완 정책을 병행해야 한다. 나아가 기술 도입의 속도와 윤리적 고려 사이의 균형도 신중히 조절되어야 한다.

4. 미래를 향한 방향 – AI 기반 세무 행정의 진화 전망

AI 기반 세무 행정의 미래는 단순히 업무의 디지털화에 그치지 않고, 지능형 세금 관리 플랫폼의 구축으로 이어질 가능성이 크다. 향후에는 납세자의 생애 주기(life cycle)를 기준으로 자동화된 조세 계획이 제공되고, 세금 납부, 환급, 신고 등의 모든 과정이 AI에 의해 자동 연동되는 ‘올인원 조세 관리 시스템’이 등장할 것이다. 이는 특히 소득 구조가 복잡한 프리랜서, 1인 창업자, 자영업자 등에게 유용하게 작용할 것으로 예상된다.

또한 미래에는 AI가 세금 규정의 변화를 실시간으로 반영하여 납세자에게 사전 경고 및 안내를 자동 제공하는 기능도 일반화될 것으로 보인다. 예를 들어 새로운 조세 법령이 통과되면, 해당 법률이 적용되는 대상자에게 자동으로 관련 내용이 요약되어 전달되며, 이에 따라 신고 양식이나 절차가 달라질 경우 시스템에서 자동 반영이 이루어지게 된다. 이러한 방식은 규정 변경에 대한 적응력을 크게 향상시키며, 납세자의 법률 이해도를 높이는 데 기여한다.

또한 AI 기반 글로벌 세무 협력 체계도 주목할 만한 방향이다. 글로벌 기업의 조세 회피에 대응하기 위해 각국의 세무 기관이 AI 분석 결과를 교차 활용하고, 데이터 표준화 및 API 연동을 통해 국경을 넘는 실시간 세무 감사가 가능해질 수 있다. 이는 OECD가 추진 중인 BEPS(Base Erosion and Profit Shifting) 프로젝트와 연계되어 다국적 기업의 조세 회피를 억제하는 효과적인 수단이 될 수 있다.

마지막으로, AI가 단순한 기술이 아니라 조세 정의 실현의 도구로 기능하기 위해서는 정책적, 제도적, 윤리적 기반이 반드시 함께 구축되어야 한다. 세금이 시민과 국가를 연결하는 가장 민감한 고리 중 하나인 만큼, AI가 세무 행정에 미치는 영향은 단순한 효율성 이상의 사회적 의미를 가지며, 이를 바탕으로 새로운 행정의 패러다임이 열리고 있다.