#경기도는 체납자의 10년간 스마트폰 번호를 빅데이터로 축적해 국내 4대 가상자산 거래소 고객정보와 대조하는 '가상자산 전자관리 시스템'을 만들었다. 5000명 체납자의 가상자산 계정을 적발·압류했고, 자진 납부와 강제징수로 1600여명에게 약 50억원의 체납액을 받아냈다. 1000만원 이상 고액 체납자 108명의 2년간 외환거래를 전수조사해 6억2300만원의 해외 잔액을 징수하기도 했다.
#서울시는 1억원 이상 고액 체납자를 대상으로 가족 명의 은닉재산·재산 빼돌림 행위를 빅데이터로 추적하며, 미등기 무허가 건물의 입주권을 발견해 압류하거나 사망자의 상속인 불명으로 방치된 부동산의 상속 관계를 분석해 해당 부동산을 공매 처리했다. 또한 인공지능(AI) 챗봇 '이지(IZY)'는 전국 최초의 세무 전용 AI 챗봇으로, 24시간 지방세 상담, 조회, 납부를 지원한다.
#경기도는 행정안전부와 'AI 기반 체납분석 서비스'를 협력 개발했다. 5년 간 쌓인 9500만건의 체납 데이터를 AI로 분석해 체납자의 6개월 이내에 납부 가능성을 수치로 제공한다. 이를 통해 공무원이 납부 가능성이 높은 체납자를 선별해 집중 관리할 수 있다.
11일 국회입법조사처에 따르면 최근 일부 지방자치단체에서 지방세 체납 징수 과정에 AI를 도입해 지방세 체납 징수에 활용하는 사례가 늘었다. AI 기술은 상담 자동화와 지방세 납부 확률 예측에 효과적이며, 지방세 체납 징수에서 은닉재산 추적과 고액 체납 관리에 핵심적으로 활용된다.
구체적으로는 AI를 활용해 지방세 체납 징수 체계를 고도화해야 한다고 제언했다. 지방세 체납·납부 이력과 소득·재산 정보 등을 AI 모델 학습에 활용해 체납자의 납부 가능성을 점수화하고, 체납 유형을 단순·생계형·악성으로 자동 분류하는 방식이다.
납부 가능성이 높은 단순 체납자에게는 문자·모바일 고지 등 비대면 안내를, 장기·고액 체납자에게는 현장 조사와 압류 등 적극적 조치를 우선 적용해 한정된 인력으로도 징수 효율을 높일 수 있다는 설명이다. 민원·상담 기록과 체납 사유서 등 비정형 텍스트까지 자연어 처리(NLP) 기술로 분석하면 체납 패턴 분류의 정확도도 한층 높일 수 있다.
사후적 독촉 방식에서 벗어나 AI 기반 사전 대응 체계로 전환해야 한다는 점도 과제로 제시됐다. 지방세 납부자료, 자동차 등록 정보, 복지 수급 정보, 사업자 등록 정보, 금융·가상자산·부동산 정보 등을 합법적 범위 내에서 연계·분석하면 소득 급감, 사업 부진, 납부 지연 등 위험 신호를 조기에 포착할 수 있다.
체납 발생 이전에 상담, 안내, 자진 납부 유도 등 선제 조치가 가능해지고, 업종·지역·연령대별 체납 특성을 반영한 맞춤형 홍보와 알림 서비스도 설계할 수 있다. 결국 양질의 빅데이터 체계는 AI 기반 체납 예측의 성과를 좌우하는 핵심 인프라라는 의미다.
장기적으로는 중앙정부 차원의 전국 단위 인프라 구축도 필요한 것으로 나타났다. 전국 지방자치단체에 흩어진 지방세 체납 데이터를 통합·표준화하는 빅데이터 센터를 만들고 행정안전부가 가칭 '지방세 체납 사전 진단 서비스'를 운영해 체납 위험도와 납부 가능성, 우선 대응 대상을 지자체에 제공해야 한다는 것이다.
체납자를 회수 가능성에 따라 등급화해 맞춤형 관리 전략을 펼칠 수도 있다. 단순 체납자는 비대면 납부를 유도하거나 생계형 체납자는 분할납부·복지를 연계하고 악성 체납자는 재산 추적과 계좌 압류, 번호판 영치, 명단 공개 등 강도 높은 제재를 적용하는 방식이다.
입법조사처는 "AI와 빅데이터 기반 체납 관리 체계가 정착되면 지방세 체납 징수의 실효성을 높이고 지방재정의 건전성과 조세 행정의 효율성을 함께 끌어올릴 수 있을 것"이라며 "제도의 성공적 안착을 위해서는 개인정보 보호, 시스템 보안, 행정 책임성 확보가 선행돼야 한다"고 강조했다.
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