국세청 '사업자등록 예측모델' 개발… 바지사장･위장업체 원천차단

납세, 세정업무 효율화를 위해 도입된 빅데이터·인공지능 기술이 국세행정 전반에 도입되고 있다.

국세청은 빅데이터를 통해 세무조사 혐의자에 대한 자금출처에 이어 사업자등록증 즉시 발급률을 높이고 직원의 사업자등록 관련 업무를 감축시키기 위한 ‘사업자등록 예측모델’을 개발했다.

예측모델은 다년간의 사업자등록 신청･정정 처리자료를 빅데이터로 분석해 개발한 사업자등록 현장확인 대상자 선정 관련 시스템으로, 바지사장을 세워둔 위장사업자 등록차단 등을 통해 허위세금계산서 발행 등 세금탈루 차단 사전효과가 기대되고 있다.

국세청은 사업자등록 업무의 신속한 처리를 위해 빅데이터를 활용해 다년간의 사업자등록 신청･정정 자료를 분석, 사업자등록 예측모델과 접목을 통한 업무방식 개선을 이끌어 냈다.

종전에는 세무서 담당자가 접수된 인허가사항, 임대차계약서 사업자등록 신청서 등 구비서류와 납세자의 체납, 사업이력 등 제반정보를 토대로 현장확인 절차를 거쳤다.

국세청은 4일부터 다년간의 사업자등록 현장확인 및 승인·거부 데이터를 기계학습과 빅데이터 기법으로 분석해 개발한 ‘사업자등록 예측모델’을 추가로 활용하게 된다.

예측모델은 사업자등록 현장확인 실시 여부, 등록거부 유형 등에 대한 정밀한 데이터 분석을 통해 개발한 것으로 사업자등록 신청내용과 납세자의 제반정보를 종합하여 ‘현장확인 후 사업자등록이 거부될 확률’을 업무담당자에게 사전 제공하게 된다.

이후 담당자는 구비서류 유무와 납세자의 제반정보 등 기존 판단기준 뿐만 아니라 예측모델이 제공한 거부율까지 참고하여 과학적이고 일관성 있는 기준으로 현장확인 대상 여부를 판단하게 된다.

예측모델은 빅데이터를 활용해 기존 업무처리 방식을 효율적으로 개선하고 객관적인 업무처리기준을 제시했다는 점에서 의미가 있다는 평이다.

한편 예측모델의 정확도 검증을 위해 올 상반기 모델 테스트를 진행하고 8월 말부터 2개 세무관서를 선정해 시범 운영한 결과, 전년 동기 대비, 사업자등록 신청자 중 현장확인 대상자로 선정된 납세자는 1/3정도 감소했지만 사업자등록이 거부된 건수는 전년과 유사한 수준인 것으로 나타났다.

예측모델 적용 이후 사업자등록증을 현장확인 없이 즉시 발급하는 건수가 크게 증가해 납세자 편의가 향상되면서도 직원들의 현장확인 업무가 감소돼 업무효율이 상승하는 효과를 거둔 것이다.

국세청 관계자는 “납세자와 직원들의 의견 등을 수집해 사업자등록 예측모델을 지속적으로 고도화할 계획으로 사업자등록 현장확인을 최소화하더라도, 요건 미비 또는 기타 사유로 현장확인이 필요한 경우는 철저히 선별되도록 관리해 나가겠다”며 “빅데이터를 활용해 맞춤형 신고도움 자료 제공 등 납세서비스를 한층 더 향상시키기 위해 납세자 친화형 서비스를 지속적으로 개발하겠다”고 밝혔다.