“인공지능 활용해 지방세 체납 징수의 효율 높여야”

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[헤럴드경제=이태형 기자] 정부가 5극3특을 통해 지방분권시대를 추진하고 있지만, 지방세 체납 규모가 지속해서 증가하면서 지방재정에 대한 압박이 커지고 있다. 기존의 수작업과 사후 조치에 치우친 징수 방식에서 벗어나 인공지능(AI)과 빅데이터를 활용한 지능형 지방세 행정 도입이 필요하다는 분석이 제기됐다.

국회입법조사처는 최근 ‘인공지능(AI)을 활용한 지방세 체납 징수 효율화 방안’ 보고서에서 지방세 체납 실태를 종합적으로 분석하고, 지능형 지방세 행정 도입 방안을 제안했다.

보고서에 따르면 2024년 기준 지방세 체납액은 약 4조4000억원에 이르며, 체납 징수율은 약 28% 수준에 그쳐 체납액의 상당 부분이 미회수 상태로 남아 있다.

보고서는 그 원인으로 현행 지방세 체납 징수 방식의 구조적 한계로 인력 중심의 수작업 징수, 사후적·획일적 대응, 체납자 선별 기술 부족 등을 지적했다.

체납 건수 증가로 담당 공무원의 업무 부담이 가중되고 있고, 방대한 체납 정보를 자동으로 통합·분석해 주는 시스템이 충분하지 않아 시도 간에도 징수 성과의 편차가 크게 발생하고 있다.


사후 조치 중심의 징수 체계로 독촉·압류 등 제재 중심인 데다 생계형 체납자와 악성 체납자를 구분하지 않고 획일적으로 대응하고 있다.

소득·신용정보·보유재산 등을 활용한 다차원적 분석이 부족해 납부 능력과 납세 태도 등을 종합적으로 반영한 체납자 선별도 어렵고, 악성 체납자의 재산 은닉·허위 주소 등 회피 행태를 적시에 포착하지 못하고 있다.

이에 보고서는 지능형 조세 행정 구현 방안으로 ▷AI 기반의 체납 예측과 자동 분류체계 도입 ▷빅데이터를 활용한 사전적·개별적 대응 체계 구축 ▷체납자 맞춤형 관리 전략 수립을 제안했다.

체납 이력, 소득·재산 정보 등을 AI 모델 학습에 활용해 납부 가능성과 체납 유형을 자동 분류하고, 이를 바탕으로 집중 관리 대상을 선별한다.

납부 자료, 사업자 등록정보, 가상자산·금융정보 등 다양한 데이터를 연계한 빅데이터 분석 체계를 구축해 소득 급감·납부 지연 등 위험신호를 실시간으로 포착하고, 체납 발생 이전에 선제적으로 대응할 수 있도록 한다.

단순 체납자에게는 문자·모바일 안내 등을 통해 자발적 납부를 유도하고, 생계형 체납자에게는 분할 납부·복지 연계 등을 지원하는 한편, 악성 체납자에게는 재산 추적·금융계좌 압류 등 강도 높은 제재를 적용하는 차별화된 징수 전략을 마련한다.

지능형 지방세 체납 관리 체계가 성공적으로 정착되기 위해서는 개인정보 보호 원칙 확립, 시스템 보안과 안정성 확보, AI를 공무원의 최종 판단을 보조하는 수단으로 한정하는 행정 책임성 원리가 함께 뒷받침돼야 한다고 보고서는 덧붙였다.

류영아 국회입법조사처 입법조사관은 “AI와 빅데이터를 활용한 지방세 체납 징수 효율화는 단순한 기술 도입을 넘어, 지방재정 건전성과 조세 정의를 동시에 실현하는 행정 혁신의 계기가 될 수 있다”며 “향후 입법·정책 논의 과정에서 지능형 지방세 행정 도입을 위한 제도적 지원 방안이 함께 검토될 필요가 있다”고 말했다.