[내외경제TV-경제본부] 국세청은 세정환경 변화에 부응하는 과학세정 구현 및 국정과제의 성공적 추진을 위해 ’17년 하반기부터 준비과정을 거쳐 ’19년7월4일『국세청 빅데이터센터』를 출범, 지난 1년간 본격적으로 운영하여 왔다.

국세청 빅데이터센터는 납세자 맞춤형 신고도움자료 제공, 사용자 친화적 신고환경 개선 등 납세자의 성실신고를 최대한 지원하고 공정과세 인프라를 확충하는데 빅데이터 분석기법을 적극 활용하기 위해 신설되었다.

지난해에는 고난이도 분석기술 활용에 필요한 대용량 데이터를 적재․처리할 수 있는 인프라 구축을 완료하였으며, ’19년 27개, ’20년 28개 과제개발을 수행하여 각종 사전 신고안내자료 제공 등 세정업무에 활용하고 있다. 

빅데이터센터 운영은 데이터를 단순히 조회・처리하는 수준을 넘어, 4차 산업혁명 시대에서 쌀과도 같은 ‘데이터’의 활용을 극대화하여 지능형 시스템을 만들어 간다는 점에서 의미가 크다 하겠다.

국세청은 빅데이터 기술을 활용하여 직원들의 축적된 업무 노하우를 시스템에 담아냄으로써, 업무품질이 담당자의 개인역량에 좌우되지 않도록 이를 개선하고 표준화하였다.

사업자등록 신청의 경우, 종전에는 세무서 직원이 사업자 등록을 즉시 발급할지, 사전 현장확인을 실시할지 여부를 해당 납세자의 유형과 사업이력 등을 참고하여 개별 판단했으나, 빅데이터 시스템에서는 수백만 건의 사업자등록 처리사례를 통계적으로 분석하여 '사업자 등록이 거부될 확률‘을 담당자에게 사전 제공함으로써 현장확인이 약 40%(3만건) 감소되었고 현장확인업무 감축으로, 금년 7월부터는 사업자등록 발급기한을 종전 3일에서 2일로 단축해 창업환경도 개선할 수 있게 되었다

국세청은 성실신고를 최대한 지원하기 위해 맞춤형 신고 서비스 확충에도 빅데이터 분석 기법을 적극 활용 중이다.

 금년 종합소득세 신고기간에는 납세자의 거래내역 분석을 통해 사업관련 비용을 판별하여 신고도움 자료로 제공함으로써 - 장부작성에 어려움을 겪는 소규모 사업자(기준경비율 신고) 23만명이 동 서비스를 통해 편리하게 신고를 마칠 수 있었다. 

또한, 빅데이터 기술을 활용해 챗봇을 개발하여 국세청 홈택스를 통해 실시간 채팅 상담서비스를 제공함으로써 납세자들이 시간과 장소에 구애받지 않고 5월 종합소득세 신고기간 동안 30만건 이상의 상담을 받을 수 있었다.

거래유형의 복잡․다변화와 복지세정 확대 등으로 급증하는 직원들의 업무를 효율화하는 데에도 빅데이터가 활용된다. 가령, 납세자의 신용카드내역․세금계산서․현금영수증 등을 분석하여 자금경색 여부를 추정한 정보를 담당자에게 제공해, 납세자에 대한 납부기한연장 검토가 신속히 이루어지도록 지원한다. 

또한, 체납액의 효율적 정리를 위해 납부이력 등 체납자별 특성을 분석하여 도출되는 납부안내 우선순위를 직원들에게 제공하게 된다.  

세원관리를 보다 과학화하고, 편법·탈법적 불공정 탈세에 대응하는 데에도 빅데이터 분석기법이 큰 도움이 될 전망이다. 8년 자경 농지 양도소득세 감면이나 1세대 1주택 비과세에 대한 요건 충족 여부를 검토하기 위해 납세자의 가족관계·주민등록·근무지 자료 등에 기반한 빅데이터 군집분석을 활용하였으며 

연간 3만건에 달하는 차명계좌 제보에 대한 검토를 위해 국세청이 보유한 계좌정보·세금계산서·현금영수증·친인척  자료 등을 활용하여 차명계좌 입·출금자의 인적사항과 입금사유 등을 자동 분석함으로써 탈세혐의 내용을 신속하고 정확하게 판단할 수 있을 전망이다.

 외환수취자료를 단어유사도와 특수관계 자료 등을 활용, 분석하여 수출대금 차명수취, 국외투자수익 우회증여 등 갈수록 고도화되는 역외탈세 행위에도 적극 대응할 것이다.  

국세청은 본청 내 전 부서가 참여하는 Bigdata-Day를 매월 개최하여 빅데이터 활용방안과 우수사례를 공유하고 있으며, 또한, 일선 현장중심의 빅데이터 활용방안 마련을 위해 지방청  전담팀을 운영하는 등 지속발전 가능한 프로세스도 마련하였다.

국세청은 앞으로도 빅데이터 기술을 활용하여 세정환경 변화(비대면 비접촉, Untact)에 맞게 납세서비스를 혁신하고 직원들의 업무를 효율화하는 등 미래 국세행정을 발전시켜 나가겠다고 밝혔다.

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